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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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Docker

Úsalo en un laboratorio o stack autocontenido con Docker Compose para repetir el análisis sin depender de tu shell del host.

docker composeContenedores prometheus, loki y tempo o equivalentes levantadosPermisos para ejecutar consultas internas

Lanzar la consulta de errores desde el contenedor de Prometheus

docker compose exec prometheus wget -qO- 'http://localhost:9090/api/v1/query?query=sum(rate(http_server_requests_seconds_count%7Bservice%3D%22checkout%22%2Cstatus%3D~%225..%22%7D%5B5m%5D))'

Consultar Loki desde el stack local

docker compose exec loki wget -qO- 'http://localhost:3100/loki/api/v1/query?query=%7Bservice_name%3D%22checkout%22%7D%20%7C%3D%20%22timeout%22'

Buscar trazas lentas desde Tempo en Docker

docker compose exec tempo wget -qO- 'http://localhost:3200/api/search?q=%7B%20resource.service.name%20%3D%20%22checkout%22%20%26%26%20span.http.status_code%20%3E%3D%20500%20%7D'

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

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