Visão Geral

Este Curso Especialista em Log Analysis e Observabilidade, de nível especialista tem como objetivo capacitar profissionais para projetar, implementar e governar soluções completas de análise de logs e observabilidade em ambientes corporativos de alta complexidade.

O treinamento aborda arquitetura enterprise, alta escalabilidade, segurança, compliance e automação inteligente, utilizando como base as plataformas Elastic Stack e Splunk.

Os participantes irão trabalhar com cenários reais, incluindo ambientes multi-cloud, integração com pipelines de dados, estratégias de retenção e uso de inteligência artificial aplicada à análise de logs.

Objetivo

Após realizar este curso Especialista em Log Analysis e Observabilidade (Master), você será capaz de:

• Projetar arquiteturas de observabilidade em escala enterprise
• Implementar pipelines robustos e resilientes de logs
• Integrar logs, métricas e traces em uma visão unificada
• Aplicar práticas de governança e compliance (LGPD)
• Otimizar custos e performance de soluções de logging
• Implementar automação e inteligência na análise de logs
• Liderar iniciativas estratégicas de observabilidade

Publico Alvo

• Engenheiros de Observabilidade
• Arquitetos de Soluções
• Especialistas em Segurança da Informação
• Engenheiros DevOps e SRE
• Profissionais de SIEM e SOC avançado

Pre-Requisitos

• Conhecimento avançado em Log Analysis
• Experiência com ELK ou Splunk
• Conhecimentos em redes, segurança e sistemas distribuídos
• Noções de cloud computing (AWS, Azure ou GCP)
• Experiência com scripts (Python ou Shell)

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Enterprise Observability Architecture

1. Observability architecture design principles
2. Centralized vs decentralized logging
3. Multi-cloud and hybrid architectures
4. High availability and fault tolerance

Module 2: Advanced Data Pipelines

1. Scalable ingestion pipelines
2. Stream processing with Kafka
3. Data buffering and resiliency
4. Pipeline monitoring and tuning

Module 3: Logs, Metrics and Traces Integration

1. Unified observability strategy
2. OpenTelemetry fundamentals
3. Correlating logs with metrics and traces
4. End-to-end visibility

Module 4: Advanced Elastic Stack Architecture

1. Elasticsearch cluster design
2. Index lifecycle management (ILM)
3. Sharding and replication strategies
4. Performance tuning

Module 5: Advanced Splunk Architecture

1. Distributed Splunk architecture
2. Indexers, forwarders and search heads
3. Data models and acceleration
4. Performance and scalability

Module 6: Security, SIEM and Compliance

1. SIEM integration and architecture
2. LGPD and data governance
3. Log retention and auditing
4. Secure logging practices

Module 7: Automation and Intelligence

1. SOAR concepts and integration
2. Automation pipelines
3. AI/ML for anomaly detection
4. Predictive analytics

Module 8: Cost Optimization and Governance

1. Cost management strategies
2. Data lifecycle policies
3. Storage optimization
4. FinOps for observability

Module 9: Observability in Cloud Native Environments

1. Kubernetes logging strategies
2. Microservices observability
3. Serverless logging challenges
4. Cloud-native monitoring tools

Module 10: Capstone Project (Hands-on)

1. Design of a complete observability architecture
2. Implementation of ingestion and analysis pipelines
3. Dashboard and alert creation
4. Security and compliance validation
5. Final presentation and evaluation