Curso Configurando Kafka para Alto Throughput
20 horasVisão Geral
Curso Configurando Kafka para Alto Throughput. Este curso intensivo e altamente especializado foi projetado para arquitetos de software, engenheiros de dados, DevOps e profissionais de SRE (Site Reliability Engineering) que precisam dominar a configuração, otimização e escalabilidade do Apache Kafka para lidar com grandes volumes de dados e alta taxa de transferência (throughput). Enquanto muitos cursos focam no desenvolvimento de aplicações, este se aprofunda nos parâmetros de configuração do Kafka Broker, Zookeeper, e no ecossistema de produtores e consumidores para garantir performance máxima, confiabilidade e resiliência sob carga extrema. Você aprenderá a analisar gargalos, ajustar buffers, gerenciar topic partitions, otimizar acks e retries, e entender o impacto de diferentes configurações na latência e no throughput. O curso será repleto de exemplos práticos, cenários de tuning reais e as melhores práticas para operar Kafka em ambientes de alta demanda.
Curso Configurando Kafka para Alto Throughput., a capacidade de gerenciar e otimizar plataformas de streaming de dados em larga escala é um diferencial crítico para empresas que operam com Big Data, IoT, serviços financeiros, e-commerce e outras áreas de alta transação. A performance do Kafka é diretamente ligada à eficiência operacional, à agilidade na tomada de decisões em tempo real e à capacidade de lidar com picos de tráfego sem interrupções. Profissionais com essa expertise são altamente valorizados e essenciais para garantir que a infraestrutura de dados possa suportar o crescimento do negócio, minimizar perdas de dados e manter a competitividade. Dominar a configuração de Kafka para alto throughput significa contribuir diretamente para a resiliência, escalabilidade e sucesso de plataformas de dados críticas.
Objetivo
Ao final do Curso Configurando Kafka para Alto Throughput, você será capaz de:
- Compreender a arquitetura interna do Kafka e do Zookeeper com foco em performance e concorrência.
- Ajustar parâmetros críticos do Kafka Broker para otimizar a taxa de transferência e a latência.
- Configurar tópicos (topics) para alta carga, incluindo número de partições e fatores de replicação.
- Otimizar produtores para garantir envio eficiente de mensagens em massa (batching, acks).
- Configurar consumidores para processamento paralelo e tolerância a falhas (prefetch, grupos de consumidores).
- Diagnosticar e resolver gargalos de performance em clusters Kafka.
- Implementar estratégias de monitoramento e alerta para a saúde e performance do Kafka.
- Aplicar melhores práticas para escalabilidade, resiliência e manutenção de clusters Kafka em produção.
Publico Alvo
- Arquitetos de Software e Engenheiros de Dados: Para projetar infraestruturas Kafka performáticas.
- Engenheiros DevOps e SRE: Responsáveis pela implantação, operação e monitoramento de clusters Kafka.
- Administradores de Sistemas: Que gerenciam infraestruturas de Big Data e mensageria.
- Desenvolvedores Kafka/Java: Que buscam entender o lado da infraestrutura para otimizar suas aplicações.
Pre-Requisitos
- Conhecimento intermediário de Apache Kafka: Entendimento dos conceitos básicos de produtores, consumidores, tópicos, partições e brokers.
- Familiaridade com sistemas Linux/Unix: Uso da linha de comando.
- Conhecimento básico de rede: TCP/IP, portas, etc.
- Noções básicas de Docker/Docker Compose: Para configurar o ambiente de laboratório.
- (Desejável) Experiência com sistemas distribuídos.
Materiais
Inglês/Português/Lab PráticoConteúdo Programatico
Módulo 1: Fundamentos de Performance e Arquitetura do Kafka (4 horas)
- 1.1. Revisão da Arquitetura do Kafka para Throughput:
- Brokers, Partições, Réplicas e Liderança.
- Log de Commit e a natureza de "apenas anexo".
- Impacto da estrutura de disco no desempenho.
- 1.2. Zookeeper: O Cérebro do Cluster Kafka (com foco em performance):
- Função do Zookeeper: Gerenciamento de metadados, eleição de líder.
- Requisitos de hardware e rede para Zookeeper de alta disponibilidade.
- Configurações críticas do Zookeeper para estabilidade.
- 1.3. Métricas Chave de Performance no Kafka:
- Throughput (mensagens/seg, bytes/seg).
- Latência (média, p99, p99.9).
- Utilização de CPU, Memória, Disco, Rede.
- Mensagens pendentes e lag do consumidor.
- 1.4. Preparação do Ambiente de Laboratório:
- Hands-on: Configurar um cluster Kafka multi-broker e Zookeeper via Docker Compose.
- Instalar ferramentas de monitoramento básicas (CLI, JMX).
- Prática: Montar um ambiente Kafka com 3 brokers e 3 Zookeepers. Entender a arquitetura de alto nível para performance.
Módulo 2: Otimização do Kafka Broker (6 horas)
- 2.1. Configurações Essenciais do Broker:
broker.id
,listeners
,advertised.listeners
.log.dirs
e estratégia de discos (SSD, RAID).num.network.threads
,num.io.threads
,num.replica.fetchers
.
- 2.2. Configurações de Tópicos para Alta Carga:
num.partitions
: Impacto na paralelização e balanceamento de carga. Estratégias de escolha.replication.factor
: Durabilidade vs. Performance.min.insync.replicas
eacks
: Garantias de durabilidade.retention.ms
,retention.bytes
: Gerenciamento de espaço em disco.- Hands-on: Criar tópicos com diferentes números de partições e fatores de replicação. Medir o impacto.
- 2.3. Otimizações de Rede e Buffer:
socket.receive.buffer.bytes
,socket.send.buffer.bytes
.queued.max.requests
,request.timeout.ms
.
- 2.4. Limitação de Taxa (Rate Limiting) e Cotas:
producer_byte_rate
,consumer_byte_rate
.- Hands-on: Configurar cotas para produtores/consumidores e observar o efeito no throughput.
- 2.5. Compactação de Tópicos (Log Compaction):
- Quando e como usar o Log Compaction para tópicos chaveados.
- Hands-on: Configurar e testar um tópico com compactação.
- Prática: Realizar tuning de broker e tópico no cluster de laboratório. Usar ferramentas de carga para medir o throughput e a latência antes e depois das otimizações.
Módulo 3: Otimização de Produtores para Alto Volume (4 horas)
- 3.1. Parâmetros Críticos do Produtor:
acks
: Impacto direto na durabilidade e latência.0
,1
,all
.batch.size
: Agrupamento de mensagens para eficiência.linger.ms
: Tempo de espera para formar um lote.buffer.memory
: Tamanho do buffer do produtor.compression.type
: gzip, snappy, lz4, zstd. Impacto no CPU vs. Rede.- Hands-on: Implementar um produtor Java ou Python e ajustar esses parâmetros, medindo o throughput e latência.
- 3.2. Estratégias de Reenvio (Retries) e Idempotência:
retries
,retry.backoff.ms
.enable.idempotence
: Garantia de "Exactly Once" para o produtor.- Hands-on: Testar o impacto da idempotência e dos retries sob condições de falha simulada.
- 3.3. Particionamento Eficiente de Mensagens:
- Default Partitioner vs. Custom Partitioner.
- Uso de chaves de mensagem para roteamento e ordenação.
- 3.4. Monitoramento de Produtores:
- Métricas de produtores (bytes enviados, latência de ack).
- Prática: Criar um produtor de alta performance, configurando lotes, compressão e acks. Testar o comportamento sob diferentes cenários de carga e falha.
Módulo 4: Otimização de Consumidores e Grupos de Consumo (4 horas)
- 4.1. Parâmetros Críticos do Consumidor:
group.id
: Fundamentos dos grupos de consumidores.auto.offset.reset
: O que fazer ao iniciar (earliest, latest, none).enable.auto.commit
: Auto commit vs. commit manual de offset.max.poll.records
: Número máximo de mensagens retornadas porpoll()
.fetch.min.bytes
,fetch.max.wait.ms
: Otimizando a busca de mensagens.- Hands-on: Implementar um consumidor Java ou Python e ajustar esses parâmetros, medindo o lag e o throughput.
- 4.2. Estratégias de Pré-busca (Prefetch):
max.partition.fetch.bytes
: Limite de bytes por partição por requisição.max.poll.interval.ms
: Tempo máximo entre polls.- Impacto do
prefetch
no balanceamento de carga entre consumidores.
- 4.3. Rebalanceamento de Grupos de Consumidores:
- Entendendo o processo de rebalanceamento.
- Impacto de
session.timeout.ms
eheartbeat.interval.ms
. - Estratégias de rebalanceamento (Range vs. RoundRobin).
- 4.4. Tolerância a Falhas e Dead Letter Queues (DLQs) para Consumidores:
- Estratégias de re-processamento e DLQs (conceitual, integração com frameworks).
- 4.5. Monitoramento de Consumidores:
- Métricas de lag de consumidor (offset, tempo de lag).
- Métricas de taxa de consumo.
- Prática: Configurar consumidores para processamento de alto volume, ajustando
max.poll.records
efetch.min.bytes
. Simular falhas e rebalanceamentos para entender o impacto.
Módulo 5: Monitoramento, Diagnóstico e Boas Práticas Operacionais (2 horas)
- 5.1. Monitoramento Avançado de Clusters Kafka:
- Métricas JMX do Kafka Broker, Produtor e Consumidor.
- Ferramentas de monitoramento: Prometheus + Grafana, Confluent Control Center (visão geral).
- Monitorando CPU, Memória, Disco, Rede e i/o de disco.
- 5.2. Diagnóstico de Gargalos:
- Identificando hot spots (partições muito utilizadas).
- Analisando lag do consumidor.
- Problemas de rede, CPU, disco.
- 5.3. Escalabilidade do Cluster Kafka:
- Adicionando novos brokers ao cluster.
- Rebalanceando partições para novos brokers.
- 5.4. Melhores Práticas Operacionais:
- Tamanho e tipo de instância (VM/bare metal).
- Configuração de sistema operacional para performance (sysctl, limites de arquivos abertos).
- Upgrades e manutenção do cluster.
- Prática: Utilizar o ambiente de laboratório para simular um cenário de alto throughput e usar ferramentas de monitoramento para identificar um gargalo.