Prometheus convierte métricas de series temporales en una vista consultable del sistema y evalúa reglas sobre esos datos. Este curso práctico construye una pequeña canalización local desde la instalación y el scraping hasta PromQL, reglas de alerta y enrutamiento con Alertmanager.
Harás que Prometheus se supervise a sí mismo y recopile métricas Linux de Node Exporter, consultarás memoria y CPU, cargarás una regla InstanceDown y enviarás una alerta de prueba a Alertmanager. El desafío final configura ambos jobs y una regla HighCpuLoad, verificándola mediante la API de reglas.
Lo que aprenderás
- Descargar, configurar, iniciar y verificar un servidor Prometheus local
- Ejecutar Node Exporter y confirmar su endpoint de métricas en el puerto 9100
- Añadir jobs de scraping estáticos e inspeccionar su salud mediante la API
- Consultar memoria, tasas de CPU y un porcentaje calculado con PromQL
- Crear un archivo de reglas de alerta y cargarlo desde
prometheus.yml - Conectar Prometheus con Alertmanager y configurar un webhook local
- Enviar una alerta de prueba e inspeccionar su estado en Alertmanager
- Crear y verificar una regla personalizada de carga de CPU desde la terminal
A quién va dirigido este curso
Este curso intermedio está dirigido a administradores Linux, estudiantes de DevOps e ingenieros de operaciones que desean un primer flujo práctico de métricas, consultas y alertas con Prometheus.
Requisitos previos: Manejo de la shell de Linux, YAML, procesos en segundo plano, curl, puertos y conceptos básicos de CPU y memoria. No se requiere experiencia con Prometheus ni PromQL.
Entorno de aprendizaje: Una sola máquina Linux con Prometheus, Node Exporter, Alertmanager y un webhook local. Los componentes se ejecutan como procesos de laboratorio, no como servicios persistentes de producción.
Preguntas frecuentes
¿Monitorizaré varios servidores remotos?
No. Prometheus recopila de sí mismo y de un Node Exporter en localhost. No se cubren múltiples destinos, service discovery, federación ni almacenamiento distribuido.
¿Qué profundidad tienen los ejercicios de PromQL?
Cubren una métrica de memoria, rate() sobre un contador de CPU y un cálculo sencillo de memoria usada. No incluyen agregaciones, etiquetas, joins, recording rules, histogramas ni optimización.
¿Llegarán las alertas a correo, Slack u otro servicio externo?
No. Alertmanager envía a un webhook local y se publica manualmente una alerta de prueba. El desafío solo confirma que HighCpuLoad está cargada; no genera carga sostenida ni comprueba una notificación externa.
