DataDog · joepeeples · Mar 17, 2026 · Mar 17, 2026 · Mar 17, 2026 · Mar 17, 2026
@@ -0,0 +1,143 @@
+---
+aliases:
+- /es/data_streams/java
+further_reading:
+- link: /integrations/kafka/
+  tag: Documentación
+  text: Integración de Kafka
+- link: /tracing/software_catalog/
+  tag: Documentación
+  text: Catálogo de software
+- link: https://www.datadoghq.com/blog/confluent-connector-dsm-autodiscovery/
+  tag: Blog
+  text: Descubre automáticamente los conectores de Confluent Cloud y monitoriza fácilmente
+    el rendimiento en Data Streams Monitoring
+title: Configurar Data Streams Monitoring para Java
+---
+
+### Requisitos previos
+
+* [Datadog Agent v7.34.0 o posterior][10]
+
+### Bibliotecas compatibles
+
+| Tecnología     | Biblioteca                                                                                                                       | Versión mínima del rastreador                                                          | Versión recomendada del rastreador                                                          |
+|----------------|-------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------|---------------------------------------------------------------------------------|-------------------------------------------------------------------------------------|
+| Kafka          | [kafka-clients](https://mvnrepository.com/artifact/org.apache.kafka/kafka-clients) (La generación de retardos no se admite para la v3.7*) | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="kafka-clients" type="minimal" >}}       | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="kafka-clients" type="recommended" >}}       |
+| RabbitMQ       | [amqp-client](https://mvnrepository.com/artifact/com.rabbitmq/amqp-client)                                                    | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="amqp-client" type="minimal" >}}         | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="amqp-client" type="recommended" >}}         |
+| Amazon SQS     | [aws-java-sdk-sqs (v1)](https://mvnrepository.com/artifact/com.amazonaws/aws-java-sdk-sqs)                                    | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="aws-java-sdk-sqs-v1" type="minimal" >}} | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="aws-java-sdk-sqs-v1" type="recommended" >}} |
+| Amazon SQS     | [sqs (v2)](https://mvnrepository.com/artifact/software.amazon.awssdk/sqs)                                                     | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="sqs-v2" type="minimal" >}}              | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="sqs-v2" type="recommended" >}}              |
+| Amazon Kinesis | [Kinesis (v1)](https://mvnrepository.com/artifact/com.amazonaws/aws-java-sdk-kinesis)                                         | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="kinesis-v1" type="minimal" >}}          | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="kinesis-v1" type="recommended" >}}          |
+| Amazon Kinesis | [Kinesis (v2)](https://mvnrepository.com/artifact/software.amazon.awssdk/kinesis)                                             | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="kinesis-v2" type="minimal" >}}          | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="kinesis-v2" type="recommended" >}}          |
+| Amazon SNS     | [SNS (v1)](https://mvnrepository.com/artifact/com.amazonaws/aws-java-sdk-sns)                                                 | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="sns-v1" type="minimal" >}}              | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="sns-v1" type="recommended" >}}              |
+| Amazon SNS     | [SNS (v2)](https://mvnrepository.com/artifact/software.amazon.awssdk/sns)                                                     | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="sns-v2" type="minimal" >}}              | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="sns-v2" type="recommended" >}}              |
+| Google PubSub  | [Google Cloud Pub/Sub](https://mvnrepository.com/artifact/com.google.cloud/google-cloud-pubsub)                               | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="google-pubsub" type="minimal" >}}       | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="google-pubsub" type="recommended" >}}       |
+| IBM MQ         | [Clases de IBM MQ para Java y JMS](https://mvnrepository.com/artifact/com.ibm.mq/com.ibm.mq.jakarta.client)                    | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="ibmmqjmsclient" type="minimal" >}}      | {{< dsm-tracer-version lang="java" lib="ibmmqjmsclient" type="recommended" >}}      |
+
+*Spring Boot 3.3.x y spring-kafka 3.2.x utilizan kafka-clients 3.7.x, que no admite la generación de retardos. Para solucionarlo, <a href="https://docs.spring.io/spring-kafka/reference/appendix/override-boot-dependencies.html">actualiza la versión de kafka-clients</a> a 3.8.0 o posterior.</span (tramo)>
+
+### Instalación
+
+Para activar Data Streams Monitoring, configura las siguientes variables de entorno en `true` en los servicios que envían o consumen mensajes:
+
+- `DD_DATA_STREAMS_ENABLED`
+- `DD_TRACE_REMOVE_INTEGRATION_SERVICE_NAMES_ENABLED`
+
+{{< tabs >}}
+{{% tab "Variables de entorno" %}}
+
+```yaml
+environment:
+  - DD_DATA_STREAMS_ENABLED: "true"
+  - DD_TRACE_REMOVE_INTEGRATION_SERVICE_NAMES_ENABLED: "true"
+```
+
+{{% /tab %}}
+{{% tab "Línea de comandos" %}}
+
+Ejecuta lo siguiente cuando inicies tu aplicación Java:
+
+```shell
+java -javaagent:/path/to/dd-java-agent.jar -Ddd.data.streams.enabled=true -Ddd.trace.remove.integration-service-names.enabled=true -jar path/to/your/app.jar
+```
+
+{{% /tab %}}
+{{< /tabs >}}
+
+### Instalación con un solo clic
+Para configurar Data Streams Monitoring desde la interfaz de usuario Datadog sin necesidad de reiniciar tu servicio, utiliza la [configuración en tiempo de ejecución][4]. Ve a la página de servicios APM y `Enable DSM`.
+
+{{< img src="data_streams/enable_dsm_service_catalog.png" alt="Activa Data Streams Monitoring desde la sección Dependencias de la page (página) de servicios de APM" >}}
+
+##### Instalación
+
+Utiliza el rastreador de Java de Datadog, [`dd-trace-java`][6], para recopilar información de tus trabajadores de Kafka Connect.
+
+1. [Añade el archivo `dd-java-agent.jar`][7] a tus trabajadores de Kafka. Asegúrate de estar utilizando `dd-trace-java` [v1.44+][8].
+1. Modifica tus opciones de Java para incluir el rastreador de Java de Datadog en tus nodos de trabajadores. Por ejemplo, en Strimzi, modifica `STRIMZI_JAVA_OPTS` para añadir `-javaagent:/path/to/dd-java-agent.jar`.
+
+{{% data_streams/monitoring-sqs-pipelines %}}
+
+{{% data_streams/monitoring-rabbitmq-pipelines %}}
+
+### Monitorización de pipelines SNS a SQS
+Para monitorizar un pipeline de datos en el que Amazon SNS habla directamente con Amazon SQS, debes realizar los siguientes pasos adicionales de configuración:
+
+{{< tabs >}}
+{{% tab "SQS v1" %}}
+- Configura la variable de entorno `DD_TRACE_SQS_BODY_PROPAGATION_ENABLED` en `true`.
+
+   Por ejemplo:
+   ```yaml
+   environment:
+     - DD_DATA_STREAMS_ENABLED: "true"
+     - DD_TRACE_REMOVE_INTEGRATION_SERVICE_NAMES_ENABLED: "true"
+     - DD_TRACE_SQS_BODY_PROPAGATION_ENABLED: "true"
+   ```
+- Asegúrate de estar utilizando el [rastreador de Java v1.44.0+][11].
+
+[11]: https://github.com/DataDog/dd-trace-java/releases
+{{% /tab %}}
+{{% tab "SQS v2" %}}
+Activa la [entrega de mensajes sin formato de Amazon SNS][1].
+
+[1]: https://docs.aws.amazon.com/sns/latest/dg/sns-large-payload-raw-message-delivery.html
+{{% /tab %}}
+{{< /tabs >}}
+
+{{% data_streams/monitoring-kinesis-pipelines %}}
+
+### Instrumentación manual
+Data Streams Monitoring propaga el contexto a través de las cabeceras de los mensajes. Si utilizas una tecnología de cola de mensajes no compatible con DSM, una tecnología sin cabeceras (como Kinesis) o Lambda, utiliza la [instrumentación manual para configurar DSM][5].
+
+### Conectores de monitorización
+
+#### Conectores de Confluent Cloud
+{{% data_streams/dsm-confluent-connectors %}}
+
+#### Conectores de Kafka autoalojados
+
+_Requisitos_: [`dd-trace-java` v1.44.0+][8]
+
+<div class="alert alert-info">Esta función está en vista previa.</div>
+
+Data Streams Monitoring puede recopilar información de tus conectores de Kafka autoalojados. En Datadog, estos conectores se muestran como servicios conectados a temas de Kafka. Datadog recopila el rendimiento hacia y desde todos los temas de Kafka. Datadog no recopila el estado del conector ni los receptores y sources (fuentes) de los conectores de Kafka autoalojados.
+
+##### Instalación
+
+1. Asegúrate de que el Datadog Agent se esté ejecutando en tus trabajadores de Kafka Connect.
+2. Asegúrate de que [`dd-trace-java`][6] esté instalado en tus trabajadores de Kafka Connect.
+3. Modifica tus opciones de Java para incluir `dd-trace-java` en tus nodos de trabajadores de Kafka Connect. Por ejemplo, en Strimzi, modifica `STRIMZI_JAVA_OPTS` para añadir `-javaagent:/path/to/dd-java-agent.jar`.
+
+
+## Referencias adicionales
+
+{{< partial name="whats-next/whats-next.html" >}}
+
+[10]: /es/agent
+[2]: /es/tracing/trace_collection/dd_libraries/java/
+[4]: /es/remote_configuration
+[5]: /es/data_streams/manual_instrumentation/?tab=java
+[6]: https://github.com/DataDog/dd-trace-java
+[7]: /es/tracing/trace_collection/automatic_instrumentation/dd_libraries/java/?tab=wget
+[8]: https://github.com/DataDog/dd-trace-java/releases/tag/v1.44.0
@@ -0,0 +1,207 @@
+---
+description: Configura indicadores de funciones de Datadog para aplicaciones JavaScript
+  de navegador.
+further_reading:
+- link: /feature_flags/client/
+  tag: Documentación
+  text: Indicadores de funciones del lado del cliente
+- link: https://openfeature.dev/docs/reference/sdks/client/web/
+  tag: OpenFeature
+  text: Kit de desarrollo de software (SDK) web de OpenFeature
+- link: /real_user_monitoring/application_monitoring/browser/
+  tag: Documentación
+  text: Monitorización del navegador
+title: Indicadores de funciones de JavaScript
+---
+
+## Información general
+
+En esta page (página) se describe cómo instrumentar tu aplicación JavaScript de navegador con los el kit de desarrollo de software (SDK) de indicadores de funciones de Datadog. Los indicadores de funciones de Datadog proporcionan una forma unificada de controlar remotamente la disponibilidad de funciones en tu aplicación, experimentar de forma segura y ofrecer nuevas experiencias con confianza.
+
+El kit de desarrollo de software (SDK) de indicadores de funciones de Datadog para JavaScript se compila en [OpenFeature][1], un estándar abierto para la gestión de indicadores de funciones. En esta guía se explica cómo instalar el kit de desarrollo de software (SDK), configurar el proveedor Datadog y evaluar los indicadores en tu aplicación.
+
+## Instalación
+
+Instala el proveedor OpenFeature y el kit de desarrollo de software (SDK) de OpenFeature Web de Datadog utilizando tu gestor de paquetes preferido:
+
+{{< tabs >}}
+{{% tab "npm" %}}
+{{< code-block lang="bash" >}}
+npm install @datadog/openfeature-browser @openfeature/web-sdk @openfeature/core
+{{< /code-block >}}
+{{% /tab %}}
+
+{{% tab "yarn" %}}
+{{< code-block lang="bash" >}}
+yarn add @datadog/openfeature-browser @openfeature/web-sdk @openfeature/core
+{{< /code-block >}}
+{{% /tab %}}
+
+{{% tab "pnpm" %}}
+{{< code-block lang="bash" >}}
+pnpm add @datadog/openfeature-browser @openfeature/web-sdk @openfeature/core
+{{< /code-block >}}
+{{% /tab %}}
+{{< /tabs >}}
+
+## Inicializar el proveedor
+
+Crea una instancia de `DatadogProvider` con tus credenciales de Datadog:
+
+```javascript
+import { DatadogProvider } from '@datadog/openfeature-browser';
+import { OpenFeature } from '@openfeature/web-sdk';
+
+const provider = new DatadogProvider({
+  applicationId: '<APPLICATION_ID>',
+  clientToken: '<CLIENT_TOKEN>',
+  site: '{{< region-param key="dd_site" code="true" >}}',
+  env: '<ENV_NAME>',
+});
+```
+
+## Definir el contexto de evaluación
+
+Define a quién o a qué se aplica la evaluación del indicador utilizando un contexto de evaluación. El contexto de evaluación incluye información del usuario o de la sesión que se utiliza para determinar qué variantes del indicador deben devolverse. Haz referencia a estos atributos en tus reglas de orientación para controlar quién ve cada variante.
+
+{{< code-block lang="javascript" >}}
+const evaluationContext = {
+  targetingKey: 'user-123',
+  user_id: '123',
+  user_role: 'admin',
+  email: 'user@example.com',
+};
+
+await OpenFeature.setProviderAndWait(provider, evaluationContext);
+{{< /code-block >}}
+
+<div class="alert alert-info">La <code>targetingKey</code> se utiliza como sujeto de aleatorización para la orientación basada en el porcentaje. Cuando un indicador se dirige a un porcentaje de sujetos (por ejemplo, 50 %), la <code>targetingKey</code> determina en qué "bucket" cae un usuario. Los usuarios con la misma <code>targetingKey</code> siempre reciben la misma variante para un indicador determinado.</div>
+
+## Evaluar indicadores
+
+Una vez inicializado el proveedor, puedes evaluar los indicadores en cualquier lugar de tu aplicación. La evaluación de los indicadores es _local e instantánea_: el kit de desarrollo de software (SDK) utiliza datos almacenados en caché local, por lo que no se producen solicitudes de red al evaluar los indicadores.
+
+### Conseguir un cliente
+
+Recuperar el cliente OpenFeature para evaluar los indicadores:
+
+{{< code-block lang="javascript" >}}
+const client = OpenFeature.getClient();
+{{< /code-block >}}
+
+### Indicadores booleanos
+
+Utiliza `getBooleanValue(key, defaultValue)` para los indicadores que representan condiciones de activado/desactivado o true/false:
+
+{{< code-block lang="javascript" >}}
+const isNewCheckoutEnabled = client.getBooleanValue('checkout_new', false);
+
+if (isNewCheckoutEnabled) {
+  showNewCheckoutFlow();
+} else {
+  showLegacyCheckout();
+}
+{{< /code-block >}}
+
+### Indicadores de cadena
+
+Utiliza `getStringValue(key, defaultValue)` para los indicadores que seleccionan entre múltiples variantes o cadenas de configuración:
+
+{{< code-block lang="javascript" >}}
+const theme = client.getStringValue('ui_theme', 'light');
+
+switch (theme) {
+  case 'dark':
+    setDarkTheme();
+    break;
+  case 'light':
+  default:
+    setLightTheme();
+}
+{{< /code-block >}}
+
+### Indicadores numéricos
+
+Utiliza `getNumberValue(key, defaultValue)` para indicadores numéricos como límites, porcentajes o multiplicadores:
+
+{{< code-block lang="javascript" >}}
+const maxItems = client.getNumberValue('cart_items_max', 20);
+const priceMultiplier = client.getNumberValue('pricing_multiplier', 1.0);
+{{< /code-block >}}
+
+### Indicadores de objetos
+
+Utiliza `getObjectValue(key, defaultValue)` para los datos de configuración estructurados:
+
+{{< code-block lang="javascript" >}}
+const config = client.getObjectValue('promo_banner_config', {
+  color: '#00A3FF',
+  message: 'Welcome!',
+});
+{{< /code-block >}}
+
+### Detalles de la evaluación de indicadores
+
+Si necesitas algo más que el valor del indicador, utiliza los métodos detallados. Estos devuelven el valor evaluado y los metadatos que explican la evaluación:
+
+{{< code-block lang="javascript" >}}
+const details = client.getBooleanDetails('checkout_new', false);
+
+console.log(details.value);       // Valor (true o false)
+console.log(details.variant);     // Nombre de la variante, si correspondiera
+console.log(details.reason);      // ¿Por qué se seleccionó este valor?
+console.log(details.errorCode);   // Código de error, si falló la evaluación
+{{< /code-block >}}
+
+## Ejemplo completo
+
+Este es un ejemplo completo en el que se muestra cómo configurar y utilizar indicadores de funciones de Datadog en una aplicación JavaScript:
+
+```javascript
+import { DatadogProvider } from '@datadog/openfeature-browser';
+import { OpenFeature } from '@openfeature/web-sdk';
+
+// Initialize the Datadog provider
+const provider = new DatadogProvider({
+  applicationId: '<APPLICATION_ID>',
+  clientToken: '<CLIENT_TOKEN>',
+  site: '{{< region-param key="dd_site" code="true" >}}',
+  env: '<ENV_NAME>',
+});
+
+// Set the evaluation context
+const evaluationContext = {
+  targetingKey: 'user-123',
+  user_id: '123',
+  user_role: 'admin',
+};
+
+await OpenFeature.setProviderAndWait(provider, evaluationContext);
+
+// Get the client and evaluate flags
+const client = OpenFeature.getClient();
+const showNewFeature = client.getBooleanValue('new_feature', false);
+
+if (showNewFeature) {
+  console.log('New feature is enabled!');
+}
+```
+
+## Actualizar el contexto de evaluación
+
+Para actualizar el contexto de evaluación después de la inicialización (por ejemplo, cuando un usuario inicia sesión), utiliza `OpenFeature.setContext()`:
+
+{{< code-block lang="javascript" >}}
+await OpenFeature.setContext({
+  targetingKey: user.id,
+  user_id: user.id,
+  email: user.email,
+  plan: user.plan,
+});
+{{< /code-block >}}
+
+## Referencias adicionales
+
+{{< partial name="whats-next/whats-next.html" >}}
+
+[1]: https://openfeature.dev/