Cerramos el capítulo de observabilidad con dos herramientas muy populares en el mundo del código abierto que AWS ofrece como servicios gestionados: Prometheus (para recopilar y almacenar métricas) y Grafana (para visualizarlas en paneles preciosos). Son el estándar de facto en muchas empresas, especialmente con Kubernetes, y entender qué son y por qué usarlos en su versión gestionada te abre la puerta a un ecosistema enorme.

El contexto: el ecosistema open source de observabilidad

Además de CloudWatch (la herramienta nativa de AWS), existe un ecosistema de herramientas de código abierto muy extendido para observabilidad. Dos de las más populares son:

  • Prometheus: para recopilar y almacenar métricas.
  • Grafana: para visualizar esas métricas (y otras) en paneles.

Mucha gente las usa juntas y son casi un estándar, sobre todo en entornos con Kubernetes (recuerda EKS, subcapítulo 17.4). El problema: instalarlas y mantenerlas tú mismo da trabajo (servidores, actualizaciones, escalado, copias...). Por eso AWS ofrece versiones gestionadas de ambas, donde AWS se encarga de toda esa operación (recuerda la idea de «servicio gestionado» que vimos con RDS en el Capítulo 8).

Qué es Prometheus (y Managed Prometheus)

Prometheus es un sistema de código abierto para recopilar y almacenar métricas, muy popular, especialmente en el mundo de los contenedores y Kubernetes. Recoge métricas de tus aplicaciones y servicios y las guarda de forma optimizada para consultarlas.

Amazon Managed Service for Prometheus es la versión gestionada que ofrece AWS: tú usas Prometheus, pero AWS se encarga de los servidores, el escalado, la disponibilidad y el mantenimiento. Tú te centras en tus métricas, no en operar la infraestructura de Prometheus.

Tus aplicaciones / Kubernetes
        │ (emiten métricas)
        ▼
Managed Prometheus (recopila y almacena las métricas)
        │ AWS gestiona los servidores, escalado, disponibilidad...
        ▼
   listas para consultar y visualizar

Analogía: Prometheus es como un almacén especializado en guardar mediciones (millones de números a lo largo del tiempo), muy bien organizado para encontrarlas rápido. La versión gestionada es como alquilar ese almacén con todo el personal incluido: tú metes y consultas las mediciones, pero no te preocupas de mantener el edificio, la seguridad ni de ampliarlo cuando se llena. AWS lo opera por ti.

Qué es Grafana (y Managed Grafana)

Grafana es una herramienta de código abierto para visualizar datos en paneles (dashboards) muy potentes, flexibles y atractivos. Es famosa por sus gráficas espectaculares y por poder juntar datos de muchas fuentes distintas en un mismo panel (de Prometheus, de CloudWatch, de bases de datos...).

Amazon Managed Grafana es la versión gestionada: AWS opera Grafana por ti (servidores, actualizaciones, escalado, seguridad), y tú solo creas y usas tus dashboards.

   ┌──────────── Dashboard de Grafana ────────────┐
   │  Datos de Managed Prometheus  +  CloudWatch   │
   │  + base de datos  +  otras fuentes, JUNTOS    │
   │   📊 gráficas potentes y personalizables       │
   └───────────────────────────────────────────────┘

Analogía: Grafana es como un estudio de diseño de paneles de control profesional: coge datos de donde sea y los convierte en pantallas visuales claras, bonitas y muy configurables. La versión gestionada es contratar ese estudio «llave en mano»: tú diseñas tus paneles, pero no mantienes el local ni los equipos.

Cómo trabajan juntos Prometheus y Grafana

La combinación clásica es Prometheus recopila, Grafana visualiza:

Aplicaciones → Managed Prometheus (recopila y guarda métricas)
                        │
                        ▼
              Managed Grafana (visualiza esas métricas en dashboards)

Prometheus es el «almacén de números» y Grafana la «pantalla bonita» que los muestra. Juntos forman una solución de observabilidad completa y muy usada en la industria.

¿Por qué usar estas versiones gestionadas?

La pregunta clave: si ya existe CloudWatch, ¿por qué usar Prometheus y Grafana gestionados? Razones habituales:

  • Estándar de la industria: Prometheus y Grafana son el estándar de facto en muchísimas empresas, sobre todo con Kubernetes. Si tu equipo ya los conoce o tu ecosistema los usa, tiene mucho sentido.
  • Sin el dolor de operarlos: obtienes estas potentes herramientas open source sin tener que instalarlas ni mantenerlas (AWS lo hace).
  • Flexibilidad de Grafana: Grafana puede juntar datos de muchas fuentes (Prometheus, CloudWatch, otras nubes, bases de datos...) en un mismo panel, ideal para entornos multi-nube o híbridos.
  • Portabilidad: como son herramientas estándar, tu inversión en dashboards y configuración es portable (encaja con la filosofía de OpenTelemetry del subcapítulo 24.4: evitar el lock-in).

Ejemplo del mundo real: una empresa que ejecuta sus aplicaciones en Kubernetes (EKS) ya usa Prometheus y Grafana, como es habitual en ese mundo. En lugar de mantener esos sistemas ellos mismos (con el trabajo de operación que conlleva), adoptan Managed Prometheus y Managed Grafana. Conservan exactamente las herramientas que su equipo domina, sus dashboards funcionan igual, pero ahora AWS se ocupa de mantenerlos disponibles y escalados. Además, en Grafana juntan en un mismo panel las métricas de Prometheus y algunas de CloudWatch, teniendo una visión unificada. Lo mejor de ambos mundos: herramientas estándar que conocen, operadas por AWS.

CloudWatch vs Prometheus/Grafana: ¿cuál?

No es que uno sea mejor; depende del contexto:

CloudWatch Managed Prometheus + Grafana
Origen Nativo de AWS Open source (estándar de la industria)
Integración con AWS Total e inmediata Buena, pero menos «nativa»
Ideal si Estás centrado en AWS y quieres lo más simple Usas Kubernetes, multi-nube, o tu equipo ya domina estas herramientas
Portabilidad Ligada a AWS Alta (herramientas estándar)

Para empezar y si solo usas AWS, CloudWatch es lo más directo. Si vienes del mundo Kubernetes/open source o trabajas multi-nube, Prometheus + Grafana gestionados encajan mejor.

Lo que debes recordar

  • Existe un ecosistema open source de observabilidad muy extendido; dos piezas clave son Prometheus (recopila y almacena métricas) y Grafana (las visualiza en dashboards), muy usadas juntas, sobre todo con Kubernetes.
  • AWS ofrece versiones gestionadas: Amazon Managed Service for Prometheus y Amazon Managed Grafana, donde AWS opera los servidores, escalado y mantenimiento (como cualquier servicio gestionado).
  • Prometheus = «almacén de mediciones» optimizado; Grafana = «estudio de paneles» que junta datos de muchas fuentes en gráficas potentes. Combinación clásica: Prometheus recopila, Grafana visualiza.
  • Se usan por ser el estándar de la industria (especialmente con Kubernetes), para evitar el dolor de operarlos, por la flexibilidad de Grafana con múltiples fuentes, y por su portabilidad (sin lock-in, en línea con OpenTelemetry).
  • CloudWatch es ideal si te centras en AWS y quieres simplicidad; Prometheus + Grafana gestionados, si usas Kubernetes/multi-nube o tu equipo ya los domina.

¡Has completado el Capítulo 24 y, con él, dominas la observabilidad en AWS: logs, métricas, alarmas, dashboards, trazado distribuido, el estándar OpenTelemetry y las herramientas gestionadas open source! En el Capítulo 25 abordaremos otro aspecto crucial de operar en la nube: la optimización de costes.

Cloud, AWS & Terraform — De cero a experto

Capítulo 1 · Qué es el cloud computing

Capítulo 2 · El mercado cloud y los grandes proveedores

Capítulo 3 · Regiones, zonas de disponibilidad y edge

Capítulo 4 · Cómputo: EC2

Capítulo 5 · Almacenamiento: S3

Capítulo 6 · Redes: VPC

Capítulo 7 · Identidad y acceso: IAM

Capítulo 8 · Bases de datos gestionadas

Capítulo 9 · Por qué Infraestructura como Código

Capítulo 10 · HCL: el lenguaje de Terraform

Capítulo 11 · Providers y estado

Capítulo 12 · Tu primera infraestructura real en Terraform

Capítulo 13 · Balanceo de carga y autoescalado

Capítulo 14 · Serverless con Lambda

Capítulo 15 · Mensajería y eventos

Capítulo 16 · Entrega de contenido y DNS

Capítulo 17 · Contenedores en AWS

Capítulo 18 · Módulos: reutilización y composición

Capítulo 19 · Workspaces y gestión de entornos

Capítulo 20 · Backends remotos y locking

Capítulo 21 · Testing de infraestructura

Capítulo 22 · Terraform en CI/CD

Capítulo 23 · Seguridad en profundidad

Capítulo 24 · Observabilidad: logs, métricas y trazas

Capítulo 25 · Optimización de costes

Capítulo 26 · Alta disponibilidad y disaster recovery

Capítulo 27 · Well-Architected Framework de AWS

Capítulo 28 · Arquitecturas serverless a escala

Capítulo 29 · Plataformas de datos en AWS

Capítulo 30 · Multi-cuenta y landing zones

Capítulo 31 · Platform Engineering e Internal Developer Platform

Capítulo 32 · Certificaciones AWS relevantes

Capítulo 33 · Proyectos para consolidar lo aprendido

Capítulo 34 · Recursos y comunidad

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