{"id":471892,"date":"2026-02-25T18:07:56","date_gmt":"2026-02-25T18:07:56","guid":{"rendered":"https:\/\/distillery.com\/?p=251275"},"modified":"2026-02-27T21:53:20","modified_gmt":"2026-02-27T21:53:20","slug":"telemetria-abierta-una-revolucion-en-la-supervision-de-sistemas-2","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/distillery.com\/es\/blog\/telemetria-abierta-una-revolucion-en-la-supervision-de-sistemas-2\/","title":{"rendered":"OpenTelemetry: Una revoluci\u00f3n en la monitorizaci\u00f3n de sistemas"},"content":{"rendered":"\n

<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 es la telemetr\u00eda abierta?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

OpenTelemetry (OTEL para abreviar) es un marco de observabilidad, dise\u00f1ado para crear y gestionar datos de telemetr\u00eda (trazas, m\u00e9tricas y registros). OpenTelemetry es proveedor agn\u00f3stico, lo que significa que no est\u00e1 vinculado a una plataforma espec\u00edfica y se puede utilizar para enviar datos de telemetr\u00eda a cualquier backend de observabilidad que lo soporte, por ejemplo: Azure Monitor (AppInsights), AWS, Grafana, Dynatrace y New Relic.<\/p>\n\n\n\n

\u00bfQu\u00e9 telemetr\u00eda podemos obtener?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Huellas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Las trazas nos permiten “rastrear” el camino de una petici\u00f3n (o quiz\u00e1s entrada para ser m\u00e1s generales) una vez que entra en tu aplicaci\u00f3n. No importa si hablamos de un \u00fanico monolito o de una complicada malla de servicios, OTEL facilita el seguimiento del procesamiento de la solicitud y la detecci\u00f3n de cualquier problema por el camino. <\/p>\n\n\n\n

Registros<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Puedes enviar los registros generados por tus aplicaciones a un backend utilizando el marco OTEL y vincularlos autom\u00e1ticamente a las trazas para que puedas ver lo que est\u00e1 pasando y encontrar cualquier problema con facilidad.<\/p>\n\n\n\n

M\u00e9tricas<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Medidas que podemos tomar para obtener informaci\u00f3n sobre disponibilidad y rendimiento<\/p>\n\n\n\n

\u00bfC\u00f3mo podemos conseguirlo?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Para obtener telemetr\u00eda necesitamos instrumentar<\/strong> nuestros sistemas. Instrumentar una base de c\u00f3digo significa a\u00f1adir c\u00f3digo para generar y enviar telemetr\u00eda, como marcar el inicio y el final de una operaci\u00f3n, emitir m\u00e9tricas al recibir una nueva solicitud, etc.<\/p>\n\n\n\n

Esto puede hacerse manualmente utilizando las herramientas sdk de OTEL del lenguaje apropiado y a\u00f1adiendo unas pocas l\u00edneas de c\u00f3digo, o utilizando librer\u00edas de instrumentaci\u00f3n. Son librer\u00edas especiales que inyectan instrumentaci\u00f3n en librer\u00edas (y frameworks) de uso com\u00fan, por ejemplo, en Python tenemos librer\u00edas de instrumentaci\u00f3n para requests, Django, flask, MySQL, etc. (lo veremos en el ejemplo).<\/p>\n\n\n\n

Tambi\u00e9n tenemos que configurar los exportadores de telemetr\u00eda para enviar la telemetr\u00eda al backend. Open Telemetry sdk viene con algunos gen\u00e9ricos, pero los backends pueden tener sus propios exportadores como paquetes separados como plugins (\u00a1tambi\u00e9n puede venir con sus propios paquetes de plugins!).<\/p>\n\n\n\n

Existen tres tipos de exportadores: de trazas, de tramos y de registros. La mayor\u00eda de los exportadores necesitan ser configurados utilizando alg\u00fan argumento que puede ser proporcionado por variables de entorno.<\/p>\n\n\n\n

La aplicaci\u00f3n de ejemplo<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Veamos c\u00f3mo utilizar open telemetry en un proyecto Python con un sencillo ejemplo de flask.<\/p>\n\n\n\n

He creado tres sencillas aplicaciones flask: server, api1 y api2.<\/p>\n\n\n\n

Necesitamos usar una versi\u00f3n de flask inferior a la 3.0 ya que la 3 no est\u00e1 soportada todav\u00eda por OTEL, y debido a un problema con la librer\u00eda, necesitaremos forzar werkzeug a una versi\u00f3n inferior a la 3.0.0. <\/p>\n\n\n\n

pip3 install 'werkzeug<3.0.0' 'flask<3'<\/code><\/pre>\n\n\n\n
servidor.py<\/p>\n\n\n\n
import requests\n\nfrom random import randint\n\nfrom flask import Flask\n\nfrom time import sleep\n\napp = Flask(__name__)\n\n@app.route(\"\/callserviceok\")\n\ndef callOK():\n\n   # lets waste some time\n\n   sleep(2)\n\n   # then call our service\n\n   response = requests.get(\"http:\/\/localhost:8081\/get-data\")\n\n   # imagine we are processing something here\n\n   sleep(1)\n\n   response = requests.get(\"http:\/\/localhost:8082\/get-data\")\n\n   return str(response.content)\n\n@app.route(\"\/callserviceerr\")\n\ndef callErr():\n\n   # lets waste some time\n\n   sleep(2)\n\n   # imagine we are processing something here\n\n   sleep(1)\n\n   response = requests.get(\"http:\/\/localhost:8082\/err\")\n\n   return str(response.content)<\/code><\/pre>\n\n\n\n
api1.py<\/p>\n\n\n\n
from flask import Flask\n\nfrom opentelemetry.trace import get_tracer, SpanKind\n\nfrom time import sleep\n\ntracer = get_tracer(__name__)\n\napp = Flask(__name__)\n\n@app.route(\"\/get-data\")\n\ndef get_data():\n\n   sleep(3)\n\n   data = get_data_from_db()\n\n   return data\n\ndef get_data_from_db():\n\n   with tracer.start_as_current_span(\"my_database\", kind=SpanKind.CLIENT):\n\n       sleep(2)\n\n       return \"my data\"<\/code><\/pre>\n\n\n\n
api2.py<\/p>\n\n\n\n
from flask import Flask\n\nfrom opentelemetry.trace import get_tracer, SpanKind\n\ntracer = get_tracer(__name__)\n\napp = Flask(__name__)\n\n@app.route(\"\/get-data\")\n\ndef get_data():\n\n   return \"my data\"\n\n@app.route(\"\/err\")\n\ndef err():\n\n   raise Exception(\"An error occured\")<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Elegir un backend<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Como se mencion\u00f3 anteriormente, puede utilizar OTEL para enviar telemetr\u00eda a cualquier backend que lo soporte,  <\/p>\n\n\n\n
En general, instrumentar el proyecto es la parte laboriosa, y cambiar a o a\u00f1adir un backend es s\u00f3lo cuesti\u00f3n de instalar algunos paquetes y utilizar las variables de entorno adecuadas.<\/p>\n\n\n\n
Existen varios proyectos backend de observabilidad gratuitos que podemos utilizar para recoger y visualizar telemetr\u00eda como Jaeger y Zipkin. En este ejemplo, usar\u00e9 una instancia de Zipkin<\/a> en docker.  <\/p>\n\n\n\n
Configuraci\u00f3n de OpenTelemetry<\/strong><\/p>\n\n\n\n
En primer lugar, debemos instalar los paquetes necesarios. La implementaci\u00f3n OpenTelemetry Python (requiere Python 3.6 o superior) proporciona herramientas de l\u00ednea de comandos para arrancar el trabajo de instrumentaci\u00f3n.<\/p>\n\n\n\n
pip install opentelemetry-distro<\/code><\/pre>\n\n\n\n
El comando opentelemetry-bootstrap<\/em> detectar\u00e1 los paquetes instalados en su entorno local y listar\u00e1 o instalar\u00e1 las librer\u00edas de instrumentaci\u00f3n necesarias (puede que a\u00fan necesite instalar manualmente algunos paquetes adicionales de librer\u00edas de instrumentaci\u00f3n).  <\/p>\n\n\n\n
opentelemetry-bootstrap -a install<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n podemos utilizar el comando para obtener una lista requirements.txt de paquetes a instalar.<\/p>\n\n\n\n
`opentelemetry-bootstrap -a requirements`<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Tambi\u00e9n necesitar\u00e1 instalar paquetes adicionales (los exportadores) dependiendo de su elecci\u00f3n de backend, en este caso para zipkin.<\/p>\n\n\n\n
pip install opentelemetry-exporter-zipkin<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Instrumentaci\u00f3n de nuestras aplicaciones<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Para este ejemplo, utilizaremos la autoinstrumentaci\u00f3n. Este enfoque podr\u00eda ser suficiente si su proyecto se basa en un marco popular como Django o flask y hace uso de bases de datos comunes y bibliotecas de Python, ya que la telemetr\u00eda que necesita es probable que ya sea proporcionada por las bibliotecas de instrumentaci\u00f3n disponibles.  <\/p>\n\n\n\n
El comando opentelemetry-instrument <\/em>wrapper inyecta toda la instrumentaci\u00f3n a la aplicaci\u00f3n Python de destino, podemos configurarlo utilizando variables de entorno o argumentos de l\u00ednea de comandos.<\/p>\n\n\n\n
Configurar variables de entorno<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Como quiero que esto sea corto, el \u00fanico par\u00e1metro que configurar\u00e9 usando variables de entorno ser\u00e1 el endpoint de zipkin, el resto de par\u00e1metros ir\u00e1n a trav\u00e9s de argumentos.<\/p>\n\n\n\n
export OTEL_EXPORTER_ZIPKIN_ENDPOINT=http:\/\/localhost:9411\/api\/v2\/spans<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Ejecutar las aplicaciones con instrumentaci\u00f3n<\/strong><\/p>\n\n\n\n
Vamos a ejecutar esta aplicaci\u00f3n al mismo tiempo, en diferentes consolas.<\/p>\n\n\n\n
opentelemetry-instrument --traces_exporter zipkin --metrics_exporter none --service_name server flask --app server.py  run -p 8080\n\nopentelemetry-instrument --traces_exporter zipkin --metrics_exporter none --service_name service-api-1 flask --app api1.py  run -p 8081\n\nopentelemetry-instrument --traces_exporter zipkin --metrics_exporter none --service_name service-api-2 flask --app api2.py  run -p 8082<\/code><\/pre>\n\n\n\n
Esto ejecutar\u00e1 la instrumentaci\u00f3n y habilitar\u00e1 el exportador de trazas zipkin (tambi\u00e9n deshabilitar\u00e1 el de m\u00e9tricas, ya que no lo mostraremos aqu\u00ed). Para cada aplicaci\u00f3n, definimos un nombre de servicio, y as\u00ed es como identificaremos cada servicio.<\/p>\n\n\n\n
Veamos lo que puede hacer  <\/strong><\/p>\n\n\n\n
Ahora, vamos a llamar a la aplicaci\u00f3n servidor desde el navegador al endpoint \/callserviceok. Todos nuestros rastros se mostrar\u00e1n en zipkin:<\/p>\n\n\n\n
\"\"\/<\/figure>\n\n\n\n
Esto es lo que vemos si hacemos clic en “mostrar” en la traza principal:<\/p>\n\n\n\n
Zipkin es bastante b\u00e1sico, pero lo que vemos aqu\u00ed estar\u00e1 presente en todos los dem\u00e1s programas de monitorizaci\u00f3n. Aqu\u00ed podemos ver la l\u00ednea de tiempo de la traza y qu\u00e9 se llam\u00f3, cu\u00e1ndo, a d\u00f3nde, el estado de la respuesta, etc. Adem\u00e1s, un mont\u00f3n de datos recogidos como mi agente de usuario.<\/p>\n\n\n\n
El endpoint llama a los dos servicios API, service-api-1 que simula algo de trabajo y una llamada a un servidor de base de datos, y service-api-2 que devuelve inmediatamente.  <\/p>\n\n\n\n
Vamos a simular un error ocurrido en una de las APIs llamando al endpoint \/callserviceerr en su lugar.<\/p>\n\n\n\n
Lanzar\u00e1 una excepci\u00f3n en api2, y aqu\u00ed vemos lo f\u00e1cil que es detectarla en la lista de peticiones.<\/p>\n\n\n\n
He aqu\u00ed los detalles de la solicitud:<\/p>\n\n\n\n
Como puede ver, la informaci\u00f3n de error se recoge autom\u00e1ticamente, y podemos ver claramente cu\u00e1l de las solicitudes de API fall\u00f3 (api2).<\/p>\n\n\n\n
Zipkin tambi\u00e9n muestra un mapa de dependencias generado a partir de los datos de rastreo<\/p>\n\n\n\n
Un software de monitorizaci\u00f3n m\u00e1s complejo como Azure Appinsight, Dynatrace o Grafana permite recopilar registros para obtener una imagen m\u00e1s clara de lo que est\u00e1 ocurriendo. La telemetr\u00eda abierta es una herramienta realmente potente y est\u00e1 implementada para muchos lenguajes de programaci\u00f3n. Como se puede ver en este ejemplo, la telemetr\u00eda abierta permite a zipkin correlacionar toda la informaci\u00f3n de diferentes servicios en un flujo, y esto funciona fuera de la caja la mayor parte del tiempo. Digamos que tenemos una aplicaci\u00f3n javascript compleja en el frontend, con unos pocos pasos podemos instrumentarla tambi\u00e9n, y ser capaces de inspeccionar de un vistazo todo el comportamiento de la aplicaci\u00f3n desde el frontend hasta el backend.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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