Visão Geral

Este curso Engenharia e Arquitetura de Logs, aborda de forma avançada a engenharia e arquitetura de logs em ambientes corporativos, capacitando os participantes a projetar, implementar e gerenciar soluções escaláveis, resilientes e seguras para coleta, processamento, armazenamento e análise de logs.

A formação explora desde fundamentos de arquitetura até pipelines distribuídos de alta performance, utilizando tecnologias amplamente adotadas como Elastic Stack (ELK), Apache Kafka, Grafana Loki e Fluentd.

Objetivo

Após realizar este Curso Engenharia e Arquitetura de Logs, você será capaz de:

• Projetar arquiteturas de logs escaláveis e resilientes
• Construir pipelines de ingestão e processamento de logs
• Implementar soluções centralizadas de logging
• Garantir alta disponibilidade e tolerância a falhas
• Definir estratégias de retenção e governança de logs
• Otimizar custos de armazenamento e processamento
• Integrar logs com plataformas de observabilidade
• Aplicar boas práticas de segurança e compliance

Publico Alvo

• Engenheiros DevOps e SRE
• Arquitetos de soluções e sistemas
• Engenheiros de dados
• Profissionais de infraestrutura e cloud
• Especialistas em observabilidade
• Líderes técnicos e gestores de TI

Pre-Requisitos

• Conhecimentos de redes, sistemas distribuídos e Linux
• Experiência com logs e monitoramento
• Noções de cloud computing
• Familiaridade com containers (Docker/Kubernetes)
• Conhecimentos básicos de scripting (desejável)

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Foundations of Log Engineering

1. Role of Logs in Modern Architectures
2. Types of Logs (Application, System, Security, Audit)
3. Logging Standards and Best Practices
4. Structured vs Unstructured Logging

Module 2: Log Architecture Design Principles

1. Centralized vs Decentralized Logging
2. Scalability and Performance Considerations
3. High Availability and Fault Tolerance
4. Designing for Distributed Systems

Module 3: Log Ingestion and Collection

1. Log Shippers and Agents
2. Using Fluentd and Filebeat
3. Log Collection in Containers
4. Handling High-volume Data Streams

Module 4: Streaming and Data Pipelines

1. Introduction to Kafka for Logs
2. Event Streaming Architecture
3. Real-time vs Batch Processing
4. Data Buffering and Backpressure

Module 5: Log Storage and Indexing

1. Storage Strategies (Hot, Warm, Cold)
2. Elasticsearch Data Modeling
3. Indexing and Query Optimization
4. Data Retention Policies

Module 6: Log Processing and Enrichment

1. Parsing and Transformation
2. Data Enrichment Techniques
3. Correlation and Aggregation
4. Data Quality and Validation

Module 7: Observability Integration

1. Integrating Logs with Metrics and Traces
2. Using Grafana and Loki
3. Building Unified Observability Platforms
4. Cross-platform Data Correlation

Module 8: Security, Compliance and Governance

1. Log Security and Access Control
2. Compliance Requirements (LGPD, GDPR)
3. Audit Logging
4. Data Privacy and Masking

Module 9: Cost Optimization and Performance Tuning

1. Storage Cost Optimization
2. Efficient Log Retention Strategies
3. Performance Tuning in Elasticsearch
4. Resource Optimization in Cloud Environments

Module 10: Advanced Architectures and Use Cases

1. Multi-cloud Logging Architectures
2. Logging in Kubernetes Environments
3. Observability at Scale
4. Real-world Architecture Case Studies

Module 11: Final Project (Hands-on)

1. Designing a Scalable Log Architecture
2. Implementing a Log Pipeline with Kafka
3. Centralizing Logs with ELK or Loki
4. Performance Testing and Optimization