En este artículo mostramos cómo implementar un monitoreo integral para cargas de trabajo en Amazon Elastic Kubernetes Service Amazon EKS utilizando servicios gestionados de AWS. La solución propuesta combina opciones de cómputo flexibles con observabilidad de grado empresarial mediante servicios nativos de AWS y OpenTelemetry para capturar métricas, logs y trazas.

Arquitectura recomendada: métricas centralizadas con Amazon Managed Service for Prometheus; visualización y analítica con Amazon Managed Grafana; logs y métricas de contenedores con CloudWatch Container Insights; trazas distribuidas con AWS X Ray; y recolección y procesamiento de telemetría mediante la distribución AWS Distro for OpenTelemetry desplegada como DaemonSet o sidecar según el patrón de despliegue.

Pasos clave para la implementación: instrumentar las aplicaciones con SDKs OpenTelemetry para obtener métricas y trazas; desplegar el colector ADOT en EKS como DaemonSet para recopilar datos de todos los nodos; configurar scrape de métricas Prometheus y enviar a Amazon Managed Service for Prometheus; vincular dashboards en Amazon Managed Grafana y crear alarmas en CloudWatch para notificaciones tempranas; habilitar AWS X Ray para correlación de trazas y análisis de latencias.

Consideraciones de seguridad y permisos: utilizar IAM Roles for Service Accounts IRSA para otorgar permisos mínimos a los colectores y agentes; cifrar datos en tránsito y en reposo; usar VPC endpoints privados para aislar el tráfico de telemetría; auditar accesos y logs con políticas de ciberseguridad y pentesting periódicos.

Buenas prácticas operativas: definir muestreo de trazas para controlar costos; configurar retenciones y políticas de agregación en Prometheus y CloudWatch; automatizar despliegues del colector con Helm o GitOps; diseñar dashboards orientados a SLO y KPIs; integrar alertas con canales de respuesta y playbooks de incidentes.

Optimización de costes y escalado: ajustar frecuencia de scraping y cardinalidad de métricas; aprovechar métricas agregadas en lugar de series de alta cardinalidad; emplear filtros en los agentes de logs para reducir volumen; escalar Managed Grafana y Prometheus según patrones de carga y ventanas de retención.

Casos de uso típicos: observabilidad de microservicios para identificar cuello de botella en latencia; monitorización de despliegues CI CD para detectar regresiones; trazabilidad de errores en entornos híbridos cloud y on premise; cumplimiento y auditoría operativa para entornos regulados.

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