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Construir timelines de incidentes con logs, métricas y trazas sin inventarte la película

Un flujo práctico para reconstruir incidentes cuando el dashboard va por un lado, los logs por otro y el on-call ya no se fía de nadie.

Las señales recientes del ecosistema apuntan a lo mismo: más telemetría no garantiza mejores diagnósticos. Esta guía aterriza un método reproducible para construir timelines fiables con Prometheus, Loki y OpenTelemetry, evitando errores muy actuales como métricas de memoria mal interpretadas, labels ruidosos y trazas sin suficiente contexto de petición.

Creada: 19 de abril de 2026

Publicada: 19 de abril de 2026

Tiempo estimado42 min

NivelIntermedio

Antes de empezarAcceso de lectura a Prometheus, Loki y tu backend de trazas

PlataformasLinux / Docker

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Linux

Úsalo cuando operas componentes separados o endpoints locales y quieres fijar la línea temporal con APIs directas.

curlAcceso HTTP a Prometheus, Loki y Tempo o JaegerReloj del host razonablemente sincronizado

Anclar la ventana de error con Prometheus

curl -G http://prometheus:9090/api/v1/query_range --data-urlencode 'query=sum(rate(http_server_requests_seconds_count{service="checkout",status=~"5.."}[5m]))' --data-urlencode 'start=2026-04-19T06:00:00Z' --data-urlencode 'end=2026-04-19T06:30:00Z' --data-urlencode 'step=30s'

Extraer el burst de logs de la misma ventana

curl -G http://loki:3100/loki/api/v1/query_range --data-urlencode 'query={service_name="checkout"} |= "timeout"' --data-urlencode 'start=1713506400000000000' --data-urlencode 'end=1713508200000000000' --data-urlencode 'limit=200'

Buscar trazas lentas o fallidas por servicio

curl -G http://tempo:3200/api/search --data-urlencode 'q={ resource.service.name = "checkout" && span.http.status_code >= 500 }'

Leer también enBuild incident timelines with logs, metrics, and traces without making up the story

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