Visão Geral

Este Curso Datadog Logs Essentials, apresenta os fundamentos essenciais do gerenciamento de logs na plataforma Datadog. O aluno aprenderá como coletar, processar, analisar e monitorar logs de infraestrutura, aplicações, containers e serviços distribuídos. O curso combina teoria e prática, habilitando o participante a configurar pipelines de logs, criar dashboards, identificar padrões, detectar erros e implementar alertas eficazes com base em logs.

Objetivo

Após realizar este curso Datadog Logs Essentials, você será capaz de:

• Compreender a arquitetura do Log Management do Datadog
• Instalar e configurar o Datadog Agent para a coleta de logs
• Criar pipelines, parsers e processors
• Interpretar e manipular logs para troubleshooting
• Criar dashboards específicos de logs
• Criar alertas baseados em padrões e erros
• Utilizar logs para investigar incidentes e otimizar aplicações

Publico Alvo

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• Engenheiros DevOps
• SREs
• Analistas de Observabilidade
• Analistas de Suporte e Operações
• Desenvolvedores que desejam instrumentar logs de aplicações
• Profissionais que usam Datadog para monitoramento e troubleshooting
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Pre-Requisitos

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• Conhecimento básico de Linux
• Noções de aplicações web, containers ou cloud
• Conhecimento básico de logs (desejável)
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Informações Gerais

• Curso ao vivo via Microsoft Teams
• Instrutor/consultor ativo no mercado e docente em sala de aula
• Curso prático
• Um aluno por micro (ambiente individual)
• Laboratório individual disponibilizado no dia do curso
• Apostilas
• Método de aprendizado que combina teoria e prática durante todo o curso

Materiais

Conteúdo Programatico

1. Introduction to Log Management

1. What are logs and why they matter
2. Logs in modern observability
3. Datadog Log Management architecture
4. How Datadog stores and indexes logs
5. Key concepts: facets, patterns, indexes, retention

2. Installing and Configuring Log Collection

1. Installing Datadog Agent
2. Enabling log collection for hosts
3. Log collection via Docker and Kubernetes
4. Enabling integration-based log collection
5. Secure forwarding and TLS configuration
6. Best practices for log ingestion

3. Log Pipelines and Processing

1. Understanding the log pipeline flow
2. Pipelines, processors, and filters
3. Parsing logs with Grok Parser and Log Remapper
4. Creating custom pipelines
5. Adding and editing attributes
6. Enrichment strategies and tagging logs

4. Log Search and Analytics

1. Log Explorer overview
2. Searching, filtering, and grouping logs
3. Building log queries
4. Creating and using facets
5. Identifying log patterns
6. Analytics for troubleshooting and performance investigation

5. Log-Based Dashboards

1. Building dashboards with log queries
2. Timeseries, tables, patterns and widgets
3. Using templates and variables
4. Log-centric monitoring strategies
5. Creating reusable dashboards for teams

6. Log Monitors and Alerts

1. Log-based alerts: thresholds, anomalies, patterns
2. Creating monitors based on errors and exceptions
3. Notification channels, escalation paths
4. Log alerts vs metrics alerts
5. Building SLOs using logs

7. Advanced Log Management Concepts

1. Retention, indexes, and archiving
2. Cost optimization for logs
3. Log rehydration
4. Forwarding logs to external storage
5. Log security: masking sensitive data

8. Hands-On Labs

1. Configure Datadog Agent for log collection
2. Create custom pipelines and processors
3. Build log dashboards
4. Configure log anomaly alerts
5. Troubleshoot a real application using logs