Visão Geral

Este Curso CQRS with Kafka Streams apresenta, de forma prática e aprofundada, como implementar o padrão CQRS (Command Query Responsibility Segregation) utilizando o Kafka Streams para lidar com comandos, eventos, materializações e consultas em tempo real. Você aprenderá a criar aplicações orientadas a eventos, separando leitura e escrita, garantindo alta performance, escalabilidade e consistência eventual em sistemas distribuídos modernos.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Entender profundamente o padrão CQRS
• Construir pipelines de escrita e leitura separadas com Kafka Streams
• Criar materialized views otimizadas para consultas
• Integrar comandos, eventos e projeções em uma arquitetura completa
• Garantir consistência eventual com state stores e topics
• Implementar sistemas de alta escala e baixa latência
• Monitorar, testar e colocar em produção aplicações CQRS

Publico Alvo

• Engenheiros de Dados
• Desenvolvedores Backend
• Arquitetos de Software
• Profissionais que utilizam Kafka e querem evoluir para CQRS
• Times que buscam implementar microserviços reativos e escaláveis

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Apache Kafka
• Kafka Streams intermediário
• Experiência com desenvolvimento backend (Java)
• Noções de arquitetura distribuída

Conteúdo Programatico

Module 1 — CQRS Fundamentals

1. What is CQRS?
2. Commands, events, and queries
3. CQRS vs traditional CRUD
4. When (not) to use CQRS

Module 2 — Event-Driven Architecture and Kafka

1. Kafka as the backbone for CQRS
2. Event logs, partitions, and ordering
3. Designing event schemas

Module 3 — Kafka Streams Essentials for CQRS

1. Streams DSL and Processor API
2. Stateful operations
3. Materialized views & KTables

Module 4 — Command Side Implementation

1. Command validation
2. Producing events to Kafka
3. Idempotency and concurrency handling

Module 5 — Event Processing with Kafka Streams

1. Event transformation flows
2. Enriching events
3. Chaining topologies for complex domains

Module 6 — Building Read Models

1. KTables and global stores
2. Materialized views for fast queries
3. Handling deletions, updates, and schema evolution

Module 7 — Consistency & Reliability

1. Exactly-once semantics
2. Reprocessing and replaying events
3. Dealing with versioning and event evolution

Module 8 — Advanced Aggregation & State Management

1. Using state stores for CQRS
2. Windowed aggregations
3. RocksDB performance tuning

Module 9 — Queries in CQRS

1. Querying materialized views
2. Interactive Queries
3. Exposing queries via REST APIs

Module 10 — Error Handling & Recovery

1. DLQs, retries, and backoff
2. Handling corrupted events
3. Ensuring durability and recoverability

Module 11 — Testing CQRS Architectures

1. TopologyTestDriver for command and query validation
2. Testing projections and materializations
3. Integration testing strategies

Module 12 — Deploying CQRS with Kafka Streams

1. Containerization and orchestration
2. Scaling read and write sides independently
3. Blue/green and rolling upgrades

Module 13 — Observability and Monitoring

1. Metrics for command and query sides
2. Stream processing monitoring
3. Tracing end-to-end event flow

Module 14 — Capstone Project

1. Build a complete CQRS application
2. Command → event → projection → query flow
3. Materialized views + API exposure
4. Production-ready deployment with monitoring