Visão Geral

Este curso aborda normalização de dados e definição de estratégias de tags utilizando o Telegraf, com foco em padronização, controle de cardinalidade e longevidade da arquitetura de métricas. O aluno aprenderá a transformar dados heterogêneos em métricas consistentes, fáceis de consultar e escaláveis.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Normalizar métricas coletadas com Telegraf
• Definir estratégias eficientes de tags
• Reduzir cardinalidade excessiva
• Padronizar nomes de métricas e campos
• Melhorar performance de ingestão e consulta
• Aplicar boas práticas consolidadas de modelagem

Publico Alvo

• Engenheiros de Observabilidade
• Arquitetos de Dados e Sistemas
• Profissionais de DevOps e SRE
• Administradores de Infraestrutura
• Profissionais que trabalham com métricas e séries temporais

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de Telegraf
• Noções de bancos de dados de séries temporais
• Familiaridade com métricas e monitoramento

Conteúdo Programatico

Module 1 – Data Normalization Fundamentals

1. What is data normalization
2. Why normalization matters in time-series
3. Common normalization problems
4. Long-term impact on architecture

Module 2 – Tags and Fields Deep Dive

1. Difference between tags and fields
2. Query performance implications
3. Storage and index considerations
4. When not to use tags

Module 3 – Designing a Tag Strategy

1. Tag selection criteria
2. High vs low cardinality tags
3. Stable vs volatile attributes
4. Naming conventions and standards

Module 4 – Normalizing Metrics with Telegraf

1. Using processors for normalization
2. Renaming measurements and fields
3. Tag enrichment and cleanup
4. Handling inconsistent input data

Module 5 – Cardinality Control Techniques

1. Identifying cardinality explosions
2. Filtering unnecessary dimensions
3. Flattening metric structures
4. Aggregation as a control strategy

Module 6 – Standardization Across Multiple Sources

1. Normalizing heterogeneous inputs
2. Cross-system metric consistency
3. Multi-environment standardization
4. Migration strategies

Module 7 – Validation and Governance

1. Validating normalized data
2. Metric catalogs and documentation
3. Governance and ownership models
4. Change management

Module 8 – Real-World Tag Strategy Use Cases

1. Infrastructure and host metrics
2. Application and service metrics
3. Industrial and IoT scenarios
4. Best practices and common mistakes