Visão Geral

O curso Datadog Log Management Deep Dive tem como objetivo capacitar profissionais no uso avançado da solução de gerenciamento de logs do Datadog. O treinamento aborda ingestão, parsing, enriquecimento, indexação, análise e correlação de logs com métricas e traces, permitindo uma observabilidade completa e eficiente para troubleshooting, segurança e otimização de sistemas.

Objetivo

Após realizar este curso Datadog Log Management Deep Dive, você será capaz de:

• Implementar pipelines avançados de logs
• Realizar parsing e normalização de logs
• Configurar indexação e retenção de dados
• Correlacionar logs com métricas e traces
• Criar consultas avançadas e análises em tempo real
• Detectar incidentes e anomalias com base em logs
• Otimizar custos de ingestão e armazenamento
• Melhorar a observabilidade e troubleshooting

Publico Alvo

• Engenheiros DevOps e SRE
• Administradores de sistemas
• Profissionais de infraestrutura e operações
• Analistas de monitoramento
• Engenheiros de segurança

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Datadog (recomendado)
• Noções de logs e monitoramento
• Conhecimentos básicos de Linux e redes

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1 – Advanced Log Management Concepts

1. Log management architecture in Datadog
2. Log lifecycle (ingestion to retention)
3. Structured vs unstructured logs
4. Observability correlation (logs, metrics, traces)
5. Best practices for log strategy

Module 2 – Log Ingestion and Processing Pipelines

1. Log ingestion methods (agent, API, integrations)
2. Pipeline architecture and flow
3. Processors overview
4. Grok parsing rules
5. Handling multi-line logs

Module 3 – Log Parsing and Enrichment

1. Parsing techniques and strategies
2. Attribute extraction
3. Tagging and metadata enrichment
4. GeoIP and user-based enrichment
5. Normalization of log formats

Module 4 – Indexing and Retention Management

1. Log indexing concepts
2. Index configuration and filtering
3. Retention policies
4. Rehydration of archived logs
5. Cost control strategies

Module 5 – Log Search and Analytics

1. Log Explorer usage
2. Search syntax and queries
3. Facets and measures
4. Aggregations and group-by analysis
5. Real-time log analytics

Module 6 – Correlation with Metrics and Traces

1. Linking logs to metrics
2. Distributed tracing correlation
3. Service-level observability
4. Root cause analysis techniques
5. End-to-end troubleshooting

Module 7 – Alerts, Security, and Anomaly Detection

1. Log-based monitors
2. Pattern detection and anomaly alerts
3. Security use cases (SIEM basics)
4. Threat detection with logs
5. Incident response workflows

Module 8 – Optimization and Best Practices

1. Cost optimization techniques
2. Sampling strategies
3. Log volume reduction
4. Governance and compliance
5. Performance tuning and scalability