Visão Geral

Este Curso Data Platform Reliability Engineering, aborda os princípios, práticas e técnicas de Reliability Engineering aplicadas especificamente a plataformas de dados modernas. O foco está em garantir disponibilidade, confiabilidade, resiliência, previsibilidade e recuperação de plataformas analíticas e pipelines de dados em produção. O aluno aprenderá a aplicar conceitos de SRE ao contexto de dados, equilibrando velocidade de entrega com estabilidade operacional e impacto no negócio.

Objetivo

Após realizar este curso Data Platform Reliability Engineering, você será capaz de:

• Aplicar princípios de Reliability Engineering em plataformas de dados
• Definir e gerenciar SLIs, SLOs e SLAs para dados
• Projetar pipelines resilientes e tolerantes a falhas
• Implementar estratégias de prevenção, detecção e recuperação de incidentes
• Reduzir impacto operacional e falhas recorrentes
• Melhorar disponibilidade e previsibilidade de plataformas analíticas
• Estruturar operações de dados orientadas à confiabilidade
• Preparar plataformas de dados para ambientes críticos de negócio

Publico Alvo

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• Engenheiros de dados
• Arquitetos de plataformas de dados
• Analytics engineers
• Profissionais de SRE e DevOps atuando com dados
• Profissionais responsáveis por plataformas de dados críticas
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Pre-Requisitos

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• Experiência em engenharia de dados
• Conhecimentos de pipelines ETL ou ELT
• Noções de sistemas distribuídos
• Familiaridade com SQL e Python
• Conhecimento básico de orquestração de workflows
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Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Reliability Engineering for Data Platforms

1. What is reliability engineering
2. Reliability challenges in data platforms
3. Data availability vs data correctness
4. Reliability and business impact

Module 2: SRE Principles Applied to Data

1. Error budgets for data systems
2. Balancing velocity and stability
3. Toil in data operations
4. Reliability ownership models

Module 3: SLIs, SLOs and SLAs for Data

1. Defining data SLIs
2. Freshness, completeness and accuracy SLOs
3. Consumer-driven SLAs
4. Measuring reliability over time

Module 4: Designing Reliable Data Pipelines

1. Idempotent pipeline design
2. Failure isolation strategies
3. Dependency management
4. Backfill and reprocessing

Module 5: Failure Modes and Risk Management

1. Common data platform failure modes
2. Dependency risk analysis
3. Capacity and scaling risks
4. Change management

Module 6: Incident Management for Data Platforms

1. Detecting data incidents
2. Incident response workflows
3. Communication and escalation
4. Incident resolution strategies

Module 7: Postmortems and Continuous Improvement

1. Blameless postmortems
2. Root cause analysis
3. Action items and follow-ups
4. Reliability learning loops

Module 8: Automation and Reliability

1. Reducing manual operations
2. Self-healing data pipelines
3. Automated recovery strategies
4. Reliability-driven automation

Module 9: Operating Data Platforms at Scale

1. Multi-environment reliability
2. Cost vs reliability trade-offs
3. Platform evolution and migrations
4. Long-term reliability planning

Module 10: Best Practices and Real-World Scenarios

1. End-to-end reliable data platform
2. Anti-patterns in data reliability
3. Reliability maturity models
4. Preparing for platform excellence