Resumen Completo para Podcast: Logs en Kibana 🔍 ¿Qué es Kibana? Interfaz gráfica para visualizar datos almacenados en Elasticsearch. Se utiliza para analizar logs, métricas y monitorear eventos en tiempo real. Parte del stack ELK: Elasticsearch + Logstash + Kibana. 📦 ¿De dónde vienen los logs? Aplicaciones en contenedores (como en OpenShift). Microservicios y APIs. Control-M, servidores, bases de datos, etc. Los logs son recolectados por agentes como Filebeat o Fluentd y enviados a Elasticsearch. 🔑 Funciones clave en Kibana Función Descripción Discover Explorar logs sin procesar con filtros. Filters Por nivel (ERROR, INFO), fecha, campo, etc. Search bar Consultas con sintaxis Lucene o KQL. Dashboards Vistas personalizadas con gráficos y alertas. Visualize Crear gráficas de tendencias o patrones. Alertas Reglas que te notifican ante condiciones específicas. 🔍 ¿Qué buscar en una entrevista? Cómo navegar en Kibana. Cómo filtrar logs para detectar errores o identificar fallas. Cómo buscar por traceId o transactionId. Diferencias entre logs INFO, DEBUG, ERROR, etc. 🧪 Ejemplo práctico Escenario: falla en un servicio bancario de transferencias con ID abc123. Pasos: Ir a Discover Buscar: kql Copiar Editar message: "abc123" AND level: "error" Leer el stack trace o mensaje Identificar la causa raíz (ej. timeout, null pointer, auth failed) 💡 Consejos Aprende sintaxis KQL (Kibana Query Language) Usa @timestamp, log.level, message, service.name como campos clave Aprende a leer errores: stack traces, excepciones, códigos de error