Descripción: 

VictoriaMetrics es una base de datos de series temporales de alto rendimiento diseñada para manejar datos de monitoreo a gran escala y análisis. Sin embargo, conforme crecen los volúmenes de datos, optimizar el rendimiento de tu despliegue de VictoriaMetrics se vuelve crucial para mantener respuestas de consulta de baja latencia, ingesta de datos rápida y un almacenamiento con costo eficiente.

Este curso se enfoca en las mejores prácticas, estrategias y técnicas para ajustar y optimizar VictoriaMetrics en cuanto a rendimiento a gran escala.

Objetivo del curso: Los participantes aprenderán a optimizar la ejecución de consultas, gestionar ingestas de datos de alto volumen y mejorar la eficiencia del almacenamiento, todo mientras se mantiene la confiabilidad y la escalabilidad. Al final del curso, los asistentes estarán capacitados para ajustar VictoriaMetrics según sus casos de uso particulares y alcanzar un rendimiento óptimo en entornos tanto de nodo único como distribuidos.

Requisitos de ingreso.

• Comprensión de textos en idioma inglés. 
• Conocimientos básicos de bases de datos de series temporales y VictoriaMetrics
• Entendimiento de métricas de desempeño del sistema y herramientas de monitoreo
• Familiaridad con infraestructura en la nube y gestión de almacenamiento
• Experiencia en administración de sistemas Linux y uso de línea de comandos
• Se recomienda conocimiento en contenedores (Docker, Kubernetes)

Temario:

Introducción al ajuste y optimización del rendimiento

1.1 Instalación local y en la nube

1.2 ¿Por qué el ajuste de rendimiento es crucial para VictoriaMetrics?

1.3 Métricas clave de rendimiento en bases de datos de series temporales

1.4 Panorama de la arquitectura de VictoriaMetrics y sus componentes clave

1.5 Consideraciones de rendimiento para despliegues de nodo único versus distribuidos

Optimización de la ingesta de datos para alto rendimiento

2.1 Factores que afectan el rendimiento de ingesta

2.2 Cómo optimizar VictoriaMetrics para recolección de métricas de alto volumen

2.3 Configuración y ajuste de la canalización de ingesta

2.4 Manejo de datos de alta cardinalidad y cuellos de botella de ingesta

2.5 Balanceo de carga y fragmentación de datos para ingesta eficiente

Optimización de las consultas

3.1 Identificar cuellos de botella y problemas de rendimiento en consultas

3.2 Optimizar consultas de series temporales para resultados rápidos

3.3 Uso de índices para recuperación más rápida de datos

3.4 Estrategias de caché para datos consultados frecuentemente

3.5 Paralelismo en consultas y ejecución distribuida en grandes conjuntos de datos

Gestión y optimización del almacenamiento

4.1 Comprender el motor de almacenamiento de VictoriaMetrics

4.2 Estrategias para optimizar la compresión de datos y la retención

4.3 Uso de agregaciones y reducción de muestreo (downsampling) para eficiencia de almacenamiento

4.4 Gestión de particionamiento temporal y fragmentación de datos

4.5 Soluciones de almacenamiento costo‑efectivas y buenas prácticas

Optimización para alta disponibilidad y escalabilidad

5.1 Asegurar la disponibilidad de datos en ambientes de alta carga

5.2 Escalamiento horizontal de VictoriaMetrics: clustering y particionado

5.3 Estrategias de tolerancia a fallos y replicación

5.4 Balanceo de carga para alta disponibilidad y optimización de consultas

5.5 Consideraciones para despliegues distribuidos a gran escala

Ajustes avanzados para implementaciones a gran escala

6.1 Manejar petabytes de datos de series temporales eficientemente

6.2 Técnicas avanzadas de fragmentación (sharding) y replicación para sistemas distribuidos

6.3 Optimización de consultas complejas de métricas

6.4 Ajustes para datos de streaming de alto volumen y análisis en tiempo real

6.5 Mejores prácticas para optimización de hardware y uso de recursos

Monitoreo y benchmarking del rendimiento de VictoriaMetrics

7.1 Cómo configurar herramientas de monitoreo para seguir métricas de rendimiento

7.2 Uso de Prometheus y Grafana para obtener insights en tiempo real del rendimiento

7.3 Benchmarks para bases de datos de series temporales: VictoriaMetrics vs alternativas

7.4 Identificación de cuellos de botella en recursos del sistema (CPU, disco, memoria)

7.5 Uso de herramientas de perfilado y trazado para diagnosticar problemas

Consideraciones de seguridad y compromisos de rendimiento

8.1 Características de seguridad en VictoriaMetrics y su impacto en el rendimiento

8.2 Equilibrar seguridad y rendimiento en entornos de alto volumen

8.3 Control de acceso basado en roles (RBAC) y sobrecargas por cifrado

8.4 Mitigación de ataques (por ejemplo DDoS) sin comprometer el rendimiento

8.5 Optimización para almacenamiento seguro y transferencia segura de datos

Escalamiento de VictoriaMetrics en entornos de nube e híbridos

9.1 Estrategias de escalamiento para despliegues multi‑nube e híbridos

9.2 Optimización del rendimiento de VictoriaMetrics en entornos cloud

9.3 Buenas prácticas para usar VictoriaMetrics con Kubernetes y Docker

9.4 Optimización específica por proveedor de nube (AWS, GCP, Azure)

9.5 Estudio de caso: escalamiento de VictoriaMetrics en una arquitectura nativa de la nube

Estudios de caso de optimización en el mundo real

10.1 Caso de estudio 1: optimización de consultas para un caso de IoT

10.2 Caso de estudio 2: optimización de ingesta para métricas de alta frecuencia

10.3 Caso de estudio 3: escalamiento de VictoriaMetrics para una plataforma SaaS grande

10.4 Lecciones aprendidas y mejores prácticas de implementaciones reales

Preparando tu despliegue de VictoriaMetrics para el futuro

11.1 Planificación para crecimiento futuro: escalar más allá de las necesidades actuales

11.2 Aprovechamiento de nuevas características de VictoriaMetrics para ganancias de rendimiento

11.3 Integración de aprendizaje automático para monitoreo predictivo

11.4 Optimización para tecnologías emergentes: edge, 5G, etc.

11.5 Hoja de ruta para el rendimiento y optimización continua de VictoriaMetrics

Precio disponible bajo solicitud.
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