Retrospectiva - Sprint 5 (8 Dic 2025 — 22 Ene 2026)

Resumen ejecutivo

El Sprint 5 se centró en Observabilidad e Infraestructura de Monitorización. Se implementó un stack completo de observabilidad incluyendo Phoenix para tracing de LLM, Prometheus/Grafana para métricas, Loki para logs, y AlertManager para alertas. También se añadió un sistema de eventos pedagógicos para analítica de uso del chatbot. El sprint extendió su duración original pero cumplió todos los objetivos.

Qué funcionó bien ✅

  • LLM Observability:
    • Phoenix + OpenInference capturan traces de LangGraph correctamente.
    • Spans visibles en la UI de Phoenix para debugging.
  • Stack de Métricas:
    • Prometheus scrapea métricas de todos los servicios FastAPI.
    • Dashboards de Grafana (system-health, logs) funcionan correctamente.
    • prometheus-fastapi-instrumentator proporciona métricas automáticas (latencia, requests, errores).
  • Logging Estructurado:
    • JSON logging con correlation IDs en todos los servicios.
    • Loki + Promtail agregan logs de containers.
    • Panel de logs en tiempo real en Grafana.
  • Alerting:
    • AlertManager configurado con reglas de ServiceDown, HighErrorRate, HighLatency.
    • Integración correcta con Prometheus.

Qué no funcionó / Qué salió mal ❌

  • Duración del Sprint:
    • El sprint se extendió del 29 de diciembre al 22 de enero debido a disponibilidad limitada durante las vacaciones.
  • Loki Query Syntax:
    • El dashboard de logs falló inicialmente por usar .* (vacío-compatible) en lugar de .+.
  • Pydantic Email Validation:
    • El script de seeding de usuarios requirió ajustes (.local → example.com) por validación estricta de emails.
  • Pre-commit Hooks:
    • Varios intentos de commit fallaron por ruff/mypy hasta refactorizar el script de seeding.

Lecciones aprendidas 🧠

  • Loki Queries: Siempre usar .+ en lugar de .* para variables de Grafana con Loki.

  • Testing Temprano: Los scripts de utilidad (seed_users.py) deben pasar linting desde el inicio.

  • ADRs: Documentar decisiones de AlertManager junto con Prometheus/Grafana mantiene coherencia.

Acciones a tomar (Sprint 6) ⏭️

  1. Analytics UI para Profesores (Prioridad Alta)
    • Crear página de analytics en el frontend para visualizar eventos pedagógicos.
    • Responsable: Gabriel.
  2. Cerrar Issues de GitHub (Prioridad Alta)
    • Cerrar issues #102-#108 con referencias a los commits.
    • Responsable: Gabriel.
  3. Tests de Integración (Prioridad Media)
    • Añadir tests para verificar flujo completo de alertas y eventos.
    • Responsable: Gabriel.
  4. Documentación de Despliegue (Prioridad Media)
    • Documentar cómo configurar alertas para producción (Slack/email).
    • Responsable: Gabriel.

Métricas y estado del Sprint 📈

Tarea Estado
#102: Logging JSON estructurado ✅ Completado
#103: Eventos pedagógicos en MongoDB ✅ Completado
#104: Alertas en Grafana ✅ Completado
#105: Reglas de alertas Prometheus ✅ Completado
#106: Prometheus en Gateway y RAG ✅ Completado
#107: Loki + Promtail ✅ Completado
#108: Dashboards Grafana ✅ Completado

Definition of Done ✅

  • Phoenix muestra traces del chatbot.
  • Logs JSON en todos los servicios, agregados en Loki.
  • Grafana tiene 2+ dashboards funcionales.
  • Alertas básicas configuradas (AlertManager).
  • ADRs documentados (0030-0034).

Elaborado por: Gabriel Francisco
Sprint: Sprint 5 (08/12/2025 — 22/01/2026)
Fecha de creación: 22 de enero de 2026