Webinar a demanda
Generar confiabilidad del software con rastreo distribuido
Presentado por:
Ricardo Ferreira
Elastic Observability Lead
Elastic
Visión general
El arte y la ciencia de desarrollar, desplegar y hacer funcionar los software están en cambio constante. Más de 20 años atrás, los software eran mucho más sencillos que los actuales. La mayoría de las aplicaciones se creaban a partir de clusters simples de servidores HTTP, y encontrar los problemas estaba solo a un log de distancia para los desarrolladores. Al pasar de procesos de servidores monolíticos a sistemas sumamente distribuidos y profundos, ahora nos enfrentamos a uno de los desafíos más difíciles de la informática: comprender verdaderamente qué hace nuestro código. Una solución potencial es el rastreo distribuido. Esta tecnología permite a los desarrolladores comprender mejor su software y generar un nivel razonable de confiabilidad que les brinde la confianza necesaria para desplegar software sin hacer demasiadas conjeturas. ¡Incluso un viernes por la noche!
Lo que veremos:
- Comprender cómo el rastreo distribuido ayuda a generar confiabilidad del software
- Debatir sobre el impacto de los sistemas sumamente distribuidos y profundos
- La necesidad de integrar el monitoreo tradicional al rastreo
- Conocer cómo las tecnologías de rastreo distribuidas funcionan con las pilas de software
- Conocer estrategias que se pueden usar para facilitar la adopción de la observabilidad
Recursos adicionales:
- [Blog] Building software reliability with distributed tracing (Generar confiabilidad del software con rastreo distribuido)
- Por qué la observabilidad es clave para resolver desafíos comerciales y operativos
- Conoce más sobre la observabilidad para DevOps
- Elastic APM en GitHub
- Documentación de Elastic Observability en GitHub
- OpenTelemetry en Java con Elastic Observability en GitHub
- Prueba Elastic Cloud de forma gratuita
Ten en cuenta lo siguiente: esta presentación está en inglés.
Ver ahora
Además, te enviaremos contenidos relevantes
MarketoFEForm