GuíaAvanzado
Guía de Monitoreo y Observabilidad
Domina la observabilidad de sistemas AI en producción con OpenTelemetry, el estándar de la industria en 2026. Aprende a instrumentar aplicaciones LLM con traces de prompts, embeddings y tool calls, crear dashboards para latency y cost, diseñar estrategias de alerting, implementar monitoring AI-específico (calidad de prompts, uso de tokens, model drift) y debuggear issues de producción como hallucinations y cost spikes. Integración con LangSmith y backends de monitoring.
- 64
- lecciones
- 8
- módulos
- Inglés · Español
- disponible en
- Sí
- certificado
- Gratis
- acceso
Resultados
Lo que vas a poder hacer
- Entender observabilidad para sistemas AI vs monitoring genérico (logs, metrics, traces)
- Instrumentar métricas clave: latency (TTFT, TTI), cost (tokens, USD/request), errors, output quality
- Configurar OpenTelemetry y trazar prompts, embeddings y tool calls (estándar industria 2026)
- Construir dashboards para operaciones AI (percentiles de latency, tendencias de cost, desglose de errores)
- Diseñar estrategias de alerting para AI (cost spikes, violaciones de SLO de latency, error rate)
- Implementar monitoring AI-específico: calidad de prompts, uso de tokens, model drift, detección de hallucination
- Integrar LangSmith con OpenTelemetry para debugging de flows LLM
- Debuggear issues de AI en producción: hallucinations, cost spikes, latency con runbooks y trace analysis
Antes de empezar
Qué necesitas traer
Es para ti si...
- AI Engineers con sistemas deployados que necesitan observar, monitorear y debuggear en producción
- Desarrolladores backend operando APIs AI que necesitan dashboards y alertas para SLA
- Tech leads preparando sistemas AI para escalar con visibilidad de cost, latency y quality
- Equipos adoptando OpenTelemetry como estándar de instrumentación para sistemas AI
- Developers que quieren diferenciarse con skills de observabilidad AI production-grade
Requisitos y materiales
- Guía Production Best Practices (#13) — testing, guardrails, structured logging
- Docker Essentials (#15) — containerización
- Deployment & Cloud Infrastructure (#17) — sistemas AI deployados (local, cloud o serverless)
- Python intermedio, FastAPI o equivalente
- Al menos un sistema AI corriendo en producción o staging cercano a prod
Contenido
El temario, módulo por módulo
Abre cualquiera para ver sus lecciones.
Dónde encaja
Esta guía es parte de algo más grande
Se estudia dentro de estos programas, con acompañamiento y fechas.
Dudas frecuentes
Lo que suele preguntarse
Sin límite. Es una guía gratuita: entras cuando quieras, las veces que quieras.
No. Los módulos están ordenados de menos a más, pero puedes saltar al que necesites. Tu progreso se guarda por lección.
Lo que haga falta está en «Qué necesitas traer», arriba. Si no aparece nada ahí, puedes empezar desde cero.
En el grupo de WhatsApp del Club, y cada quince días hay un live con un instructor donde se resuelven dudas en vivo.
Sí. Al terminar todas las lecciones se emite automáticamente, con un código verificable que puedes compartir en LinkedIn.
No. Esta guía es autoguiada y sin fechas. El bootcamp es en vivo, por cohorte, con entregas que alguien revisa.
Empieza cuando quieras
Lo que dicen los estudiantes
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