Visão Geral

O curso Advanced InfluxDB Performance Tuning é voltado para otimização avançada de desempenho do InfluxDB em ambientes de alta carga, grande volume de dados e alta cardinalidade. O treinamento aprofunda aspectos internos do banco de dados, estratégias de escrita e consulta, uso eficiente de storage, tuning de recursos e boas práticas para ambientes críticos e de produção.

Objetivo

Após realizar este curso Advanced InfluxDB Performance Tuning, você será capaz de:

• Analisar gargalos de performance no InfluxDB
• Otimizar ingestão de dados em alta escala
• Reduzir impactos de alta cardinalidade
• Ajustar consultas para melhor desempenho
• Configurar retenção e armazenamento de forma eficiente
• Otimizar uso de CPU, memória e disco
• Aplicar boas práticas para ambientes de missão crítica

Publico Alvo

• Administradores de banco de dados
• Engenheiros de observabilidade
• Profissionais de DevOps
• SREs
• Arquitetos de plataformas

Pre-Requisitos

• Conhecimento sólido de InfluxDB
• Experiência com monitoramento e métricas
• Noções de arquitetura de sistemas distribuídos

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: InfluxDB Performance Architecture Overview

1. Internal Components and Data Flow
2. Write Path vs Query Path
3. Indexing and Metadata Handling
4. Performance Metrics and Indicators

Module 2: High-Performance Data Ingestion

1. Batch Writing Strategies
2. Line Protocol Optimization
3. Handling Burst and Spiky Loads
4. Network and Compression Tuning

Module 3: Cardinality Management and Data Modeling

1. Understanding Cardinality Impact
2. Tag and Field Design Best Practices
3. Schema Optimization Techniques
4. Identifying Cardinality Issues

Module 4: Query Optimization Techniques

1. Flux Query Performance Patterns
2. Efficient Filtering and Aggregation
3. Time Range and Window Optimization
4. Query Troubleshooting and Profiling

Module 5: Storage and Retention Optimization

1. Retention Policies Design
2. Shard Duration and Compaction
3. Disk I/O and File System Considerations
4. Backup and Data Lifecycle Management

Module 6: Resource and System Tuning

1. CPU and Memory Allocation
2. Cache and Buffer Configuration
3. Disk Performance and IOPS Planning
4. OS-Level Tuning Best Practices

Module 7: Scaling and High-Load Scenarios

1. Vertical vs Horizontal Scaling
2. Load Testing and Benchmarking
3. Performance Under Failure Conditions
4. Capacity Planning Strategies

Module 8: Advanced Labs and Real-World Scenarios

1. High-Cardinality Environment Lab
2. Write and Query Stress Testing
3. Performance Troubleshooting Scenarios
4. Production Optimization Case Studies