El nuevo `slog` de Go: Un registrador estructurado de alto rendimiento para la observabilidad

2025-09-12
El nuevo `slog` de Go: Un registrador estructurado de alto rendimiento para la observabilidad

Go 1.21 presenta `slog`, una solución de registro estructurado, nativa y de alto rendimiento, diseñada para ser el nuevo estándar. Construido alrededor de `Logger`, `Handler` y `Record`, `slog` ofrece un enfoque flexible y eficiente para el registro. El artículo detalla el uso de `slog`, cubriendo los niveles de registro, el registro con conocimiento de contexto, el manejo de atributos, el control de nivel y la creación de manejadores personalizados, enfatizando el uso de `slog.Attr` para evitar entradas de registro malformadas. También se discuten las consideraciones de rendimiento, la integración con OpenTelemetry para una observabilidad mejorada y las mejores prácticas, como los registradores globales y la inyección de dependencias. `slog` tiene como objetivo transformar el registro de una ocurrencia tardía a una señal crucial de observabilidad.

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Monitorizando mi servidor Minecraft con OpenTelemetry y Dash0

2025-05-11
Monitorizando mi servidor Minecraft con OpenTelemetry y Dash0

Para permitir travesuras multijugador de Minecraft con los niños, configuré un servidor Minecraft Java en una VM Linux e implementé un monitoreo completo usando OpenTelemetry, un exportador Prometheus y Dash0. El agente OpenTelemetry Java monitorea la salud de la JVM, un exportador Prometheus Minecraft recopila métricas específicas del juego (conteo de jugadores, bloques minados, etc.) y el recopilador OpenTelemetry agrega y envía todos los datos a Dash0. Las consultas PromQL y el monitoreo de registros de Dash0 me permiten realizar un seguimiento del estado del servidor, como el tiempo de inactividad y los reinicios de la JVM, con alertas de Slack. El proceso fue un divertido repaso de las habilidades de Java y administrador de sistemas Linux. Si bien el panel es simple, un servidor estable es la prioridad.

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Depuración de componentes de servidor React en Next.js con OpenTelemetry

2025-01-23
Depuración de componentes de servidor React en Next.js con OpenTelemetry

Los componentes de servidor React (RSCs) ofrecen ventajas de rendimiento, pero introducen desafíos de depuración. Este artículo muestra cómo usar OpenTelemetry, un potente marco de observabilidad, para rastrear la actividad de RSC en aplicaciones Next.js. OpenTelemetry permite rastrear solicitudes, recopilar métricas y agregar registros, ofreciendo a los desarrolladores información sobre la ejecución de componentes del lado del servidor, incluidos eventos del ciclo de vida, operaciones de obtención de datos y rendimiento de renderizado. Un estudio de caso del mundo real muestra cómo optimizar una página que carga numerosas llamadas a la API de GitHub usando OpenTelemetry. El artículo detalla la instalación de los paquetes necesarios, la creación de un archivo instrumentation.js y la configuración de destinos de exportación de datos. También explica cómo crear spans personalizados para obtener información más granular.

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Desarrollo

Escalado automático de tus aplicaciones Kubernetes con Dash0: Más allá de la CPU y la memoria

2025-01-11
Escalado automático de tus aplicaciones Kubernetes con Dash0: Más allá de la CPU y la memoria

Esta entrada de blog muestra cómo usar Dash0 para escalar automáticamente las aplicaciones que se ejecutan en Kubernetes. Si bien Kubernetes simplifica el escalado, los ajustes manuales de réplicas son ineficientes. Dash0 automatiza este proceso mediante el monitoreo de datos de telemetría de la aplicación. La publicación explora tres tipos de escalado automático de Kubernetes: Escalado automático de pods horizontal, escalado automático de pods vertical y escalado automático de clúster, centrándose en el escalado automático de pods horizontal. Explica su mecánica y cómo utilizar métricas personalizadas (como la latencia) en lugar de depender únicamente del uso de la CPU y la memoria para estrategias de escalado óptimas. Dash0 se integra con el Adaptador Prometheus, lo que permite consultas PromQL a los datos de Dash0 para dirigir el HPA, lo que resulta en un escalado automático basado en el rendimiento de la aplicación y mejora la experiencia del usuario.

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