Visão Geral

Este Distributed Systems Architecture foi desenvolvido para capacitar profissionais na arquitetura, projeto, implementação e operação de sistemas distribuídos modernos. O treinamento aborda os princípios fundamentais utilizados na construção de aplicações altamente escaláveis, resilientes, tolerantes a falhas e orientadas a serviços em ambientes cloud-native e híbridos.

Os participantes aprenderão como arquitetar sistemas distribuídos utilizando microsserviços, mensageria, event-driven architecture, service mesh, containers, Kubernetes, APIs distribuídas e estratégias modernas de observabilidade e resiliência. O curso também aborda desafios clássicos de sistemas distribuídos, incluindo consistência, disponibilidade, particionamento, sincronização, tolerância a falhas e gerenciamento de escalabilidade.

Ao longo do treinamento, serão apresentados cenários práticos envolvendo arquiteturas modernas utilizadas em ambientes corporativos, plataformas cloud, aplicações globais e infraestruturas críticas de alta disponibilidade.

Objetivo

Após realizar este curso Distributed Systems Architecture, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos de sistemas distribuídos
• Projetar arquiteturas distribuídas escaláveis
• Trabalhar com microsserviços e APIs distribuídas
• Implementar arquiteturas orientadas a eventos
• Aplicar padrões de tolerância a falhas
• Trabalhar com consistência distribuída
• Implementar observabilidade distribuída
• Projetar arquiteturas resilientes
• Trabalhar com Kubernetes e service mesh
• Aplicar estratégias de escalabilidade horizontal
• Melhorar disponibilidade e desempenho de sistemas
• Implementar boas práticas de arquitetura distribuída

Publico Alvo

• Software Architects
• Cloud Architects
• Solution Architects
• DevOps Engineers
• Site Reliability Engineers (SRE)
• Backend Developers
• Platform Engineers
• Cloud Engineers
• System Engineers
• Infrastructure Architects

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de redes
• Conhecimentos básicos de Linux
• Familiaridade com APIs REST
• Noções de cloud computing
• Conhecimentos básicos de containers
• Familiaridade com desenvolvimento backend
• Noções de bancos de dados

Informações Gerais

Metodologia de Treinamento

O curso utiliza abordagem prática focada em:

• Conceitos arquiteturais modernos
• Demonstrações técnicas
• Laboratórios hands-on
• Estudos de caso corporativos
• Simulações de falhas
• Exercícios de troubleshooting
• Arquitetura cloud-native
• Design de sistemas distribuídos

Impacto Organizacional

Este curso permitirá às organizações:

• Melhorar escalabilidade de aplicações
• Aumentar disponibilidade de serviços
• Melhorar resiliência operacional
• Modernizar arquiteturas corporativas
• Reduzir falhas sistêmicas
• Melhorar observabilidade
• Otimizar desempenho distribuído
• Fortalecer operações cloud-native

Impacto Profissional

Os participantes desenvolverão habilidades para:

• Projetar sistemas distribuídos modernos
• Trabalhar com microsserviços
• Implementar arquiteturas resilientes
• Operar ambientes Kubernetes
• Melhorar observabilidade distribuída
• Trabalhar com mensageria e eventos
• Aplicar padrões arquiteturais modernos
• Construir aplicações escaláveis

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Distributed Systems

1. Fundamentals of Distributed Systems
2. Distributed Computing Concepts
3. Monolithic vs Distributed Architectures
4. Distributed System Characteristics
5. Scalability Concepts
6. Availability and Reliability
7. Distributed Systems Challenges
8. CAP Theorem Overview

Module 2: Distributed System Architecture Patterns

1. Client-server Architecture
2. Microservices Architecture
3. Service-oriented Architecture
4. Event-driven Architecture
5. Layered Architecture
6. Serverless Concepts
7. API Gateway Patterns
8. Backend for Frontend Patterns

Module 3: Communication in Distributed Systems

1. Synchronous Communication
2. Asynchronous Communication
3. REST APIs
4. gRPC Fundamentals
5. Messaging Systems
6. Publish and Subscribe Models
7. Event Streaming Concepts
8. Communication Reliability

Module 4: Data Management and Consistency

1. Distributed Data Concepts
2. Consistency Models
3. ACID vs BASE
4. Distributed Transactions
5. Data Replication
6. Sharding Concepts
7. Distributed Caching
8. Eventual Consistency

Module 5: Scalability and Performance

1. Horizontal and Vertical Scaling
2. Load Balancing
3. Auto Scaling
4. Performance Optimization
5. Resource Management
6. Bottleneck Identification
7. CDN Concepts
8. Capacity Planning

Module 6: Fault Tolerance and Resilience

1. Fault Tolerance Concepts
2. High Availability
3. Circuit Breaker Patterns
4. Retry Mechanisms
5. Bulkhead Patterns
6. Failure Recovery
7. Chaos Engineering
8. Disaster Recovery Concepts

Module 7: Containers and Kubernetes

1. Container Fundamentals
2. Docker Architecture
3. Kubernetes Fundamentals
4. Kubernetes Networking
5. Service Discovery
6. Kubernetes Scaling
7. Stateful Applications
8. Kubernetes Reliability

Module 8: Service Mesh and Traffic Management

1. Service Mesh Concepts
2. Istio Architecture
3. Linkerd Fundamentals
4. Traffic Routing
5. Service Discovery
6. Mutual TLS
7. Observability in Service Mesh
8. Resilience Policies

Module 9: Observability and Monitoring

1. Observability Fundamentals
2. Metrics Collection
3. Logging Architecture
4. Distributed Tracing
5. Prometheus Monitoring
6. Grafana Dashboards
7. Jaeger Tracing
8. Alerting Strategies

Module 10: Security in Distributed Systems

1. Distributed Security Concepts
2. Authentication and Authorization
3. API Security
4. Identity Management
5. Zero Trust Concepts
6. Secrets Management
7. Encryption Strategies
8. Secure Service Communication

Module 11: Cloud-native Distributed Systems

1. Cloud-native Architecture
2. Multi-cloud Concepts
3. Hybrid Cloud Integration
4. Infrastructure as Code
5. DevOps and GitOps
6. CI/CD for Distributed Systems
7. Cloud Reliability
8. Operational Governance

Module 12: Advanced Distributed Systems and Final Labs

1. Advanced Distributed Architectures
2. Enterprise Distributed Systems
3. Distributed Systems Troubleshooting
4. Performance Optimization Labs
5. Reliability Engineering
6. End-to-end Distributed Applications
7. Final Hands-on Labs
8. Capstone Distributed Architecture Project

Laboratórios Práticos

• Deploy de microsserviços
• Configuração Kubernetes
• Service Mesh com Istio
• Comunicação assíncrona com Kafka
• Implementação de observabilidade
• Distributed tracing com Jaeger
• Load balancing e auto scaling
• Simulação de falhas distribuídas
• Implementação de circuit breakers
• Projeto final de arquitetura distribuída