Visão Geral

Curso Full Stack Observability Monitoramento e Otimizacao de Aplicacoes Modernas: Este curso oferece uma abordagem holística e prática sobre a Observabilidade Full Stack, um paradigma essencial para gerenciar a complexidade das aplicações e infraestruturas modernas e distribuídas. Do ponto de vista técnico, os participantes aprenderão a coletar, correlacionar e analisar métricas, logs, traces distribuídos, dados de Real User Monitoring (RUM) e monitoramento sintético em todas as camadas de uma aplicação: desde a experiência do usuário final no frontend, passando pelos microsserviços de backend, até a infraestrutura subjacente (servidores, contêineres, orquestradores e nuvem). O curso focará em como unir essas diferentes fontes de dados para obter uma visibilidade completa, identificar gargalos de desempenho e diagnosticar a causa raiz de problemas de forma eficiente. Observabilidade Full Stack é um fator crítico para o sucesso empresarial, impactando diretamente a satisfação do cliente, a receita e a agilidade de negócio. A capacidade de rapidamente detectar, diagnosticar e resolver problemas (reduzindo o MTTR) em ambientes complexos minimiza o tempo de inatividade, otimiza os custos operacionais e permite que as equipes de desenvolvimento e operações inovem com maior confiança e velocidade. Ao dominar a observabilidade de ponta a ponta, os profissionais estarão aptos a garantir a disponibilidade e a performance das aplicações, proteger a reputação da marca e impulsionar a tomada de decisões baseada em dados, tornando-se peças fundamentais para a resiliência e o crescimento da empresa.

Objetivo

Após realizar este Full Stack Observability: Monitoramento e Otimização de Aplicações Modernas, você será capaz de:

• Compreender os princípios fundamentais e a importância estratégica da Observabilidade Full Stack.
• Identificar e coletar os principais tipos de dados de observabilidade (métricas, logs, traces, RUM, sintéticos) em cada camada da stack.
• Implementar instrumentação para coletar dados de observabilidade de aplicações frontend e backend.
• Configurar e utilizar ferramentas para monitorar a infraestrutura (servidores, contêineres, Kubernetes, nuvem).
• Correlacionar métricas, logs, traces e dados de experiência do usuário para análise de causa raiz eficiente.
• Criar dashboards unificados e customizados que forneçam uma visão holística do desempenho da aplicação.
• Utilizar alertas inteligentes para proatividade na detecção de problemas.
• Otimizar o desempenho de aplicações e infraestrutura com base nos insights de observabilidade.
• Estabelecer e monitorar SLIs (Service Level Indicators) e SLOs (Service Level Objectives).
• Contribuir para a adoção de uma cultura de observabilidade dentro da sua equipe e organização.

Publico Alvo

• Desenvolvedores (Frontend, Backend, Full Stack): Que buscam entender o impacto de seu código em todo o sistema e otimizar o desempenho.
• Engenheiros de SRE (Site Reliability Engineering): Responsáveis pela confiabilidade, disponibilidade e performance de sistemas em produção.
• Engenheiros de DevOps: Que querem integrar práticas de observabilidade em todo o ciclo de vida do software.
• Arquitetos de Soluções: Para projetar sistemas inerentemente observáveis.
• Analistas de Operações e Suporte: Que precisam de ferramentas e insights para diagnosticar problemas rapidamente.
• Gerentes de Produto: Que buscam entender a experiência real do usuário e a performance do produto.

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário em desenvolvimento de software (familiaridade com alguma linguagem como JavaScript, Python, Java, Go, C#).
• Familiaridade com conceitos de arquiteturas distribuídas e microsserviços.
• Noções básicas de redes, infraestrutura (servidores, virtualização) e conceitos de nuvem (AWS, Azure, GCP).

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo I: Conceitos e Pilares da Observabilidade Full Stack (4 horas)

• 1.1. Do Monitoramento à Observabilidade: A Evolução (1.5h)
  • Definição e distinção entre monitoramento, observabilidade e telemetria.
  • Desafios de desempenho e confiabilidade em sistemas distribuídos (microsserviços, serverless, cloud-native).
  • Por que a abordagem Full Stack é essencial para complexidade moderna.
• 1.2. Os Quatro Pilares da Observabilidade (2.5h)
  • Métricas: O que medir, tipos de métricas (contadores, gauges, histogramas, summaries).
  • Logs: Logging estruturado, contextualização, coleta e agregação.
  • Traces Distribuídos: Entendendo o fluxo de requisições através de múltiplos serviços.
  • Experiência do Usuário (RUM & Sintéticos): Visão do usuário final e testes proativos.
  • A importância da correlação entre os pilares.
  • Prática: Introdução à interface de uma plataforma de observabilidade (ex: Datadog/Dynatrace/Grafana) para explorar os diferentes tipos de dados.

Módulo II: Observabilidade na Experiência do Usuário (Frontend e Sintéticos) (5 horas)

• 2.1. Real User Monitoring (RUM) na Prática (2.5h)
  • Como coletar dados de performance de usuários reais (tempos de carregamento, interatividade, erros de JavaScript).
  • Métricas de Core Web Vitals (LCP, FID, CLS) e seu impacto no SEO e UX.
  • Análise de sessões de usuário e funis de conversão.
  • Identificação de problemas de desempenho do frontend que afetam o usuário.
  • Prática: Implementar um agente RUM em uma aplicação web de exemplo e analisar os dados coletados.
• 2.2. Monitoramento Sintético e Testes de Disponibilidade (2.5h)
  • Criação de testes sintéticos para simular o comportamento do usuário (web recorder, scripts).
  • Monitoramento de disponibilidade de APIs (HTTP tests).
  • Testes de desempenho de ponta a ponta (multi-step flows).
  • Alertas proativos para problemas identificados por testes sintéticos.
  • Prática: Criar testes sintéticos para uma aplicação web e um endpoint de API, configurar alertas.

Módulo III: Observabilidade em Backend e Aplicações (6 horas)

• 3.1. Métricas de Aplicação e Instrumentação de Código (2.5h)
  • Definição de métricas de negócio e de desempenho de backend (latência, throughput, erros, saturação).
  • Instrumentação de código com bibliotecas específicas da linguagem ou OpenTelemetry.
  • Uso de exporters de métricas (e.g., para Prometheus).
  • Prática: Instrumentar uma aplicação backend simples com métricas e exportá-las para uma plataforma.
• 3.2. Logs Estruturados e Agregação (2h)
  • Boas práticas para geração de logs estruturados e contextualizados.
  • Coleta de logs de aplicações (agentes de log, sidecars).
  • Agregação e centralização de logs (e.g., com Loki, Elasticsearch, Datadog Logs).
  • Análise e pesquisa de logs para depuração e insights.
  • Prática: Configurar logging estruturado em uma aplicação e enviá-los para um agregador de logs.
• 3.3. Tracing Distribuído para Microsserviços (1.5h)
  • Aprofundamento em spans, traces e propagação de contexto.
  • Implementação de tracing com OpenTelemetry (ou APM nativo da plataforma escolhida).
  • Visualização de traces para identificar gargalos em fluxos de requisição.
  • Prática: Instrumentar múltiplos serviços de uma aplicação com tracing e analisar o fluxo completo de requisições.

Módulo IV: Observabilidade na Infraestrutura e Correlação Full Stack (5 horas)

• 4.1. Monitoramento de Infraestrutura Essencial (2.5h)
  • Coleta de métricas de servidores (CPU, memória, disco, rede).
  • Monitoramento de contêineres e Kubernetes (pods, nós, deployments, serviços).
  • Monitoramento de serviços de nuvem (EC2, S3, RDS, Lambda, etc.).
  • Prática: Configurar agentes de infraestrutura para coletar métricas de hosts e contêineres.
• 4.2. Correlacionando Dados e Análise de Causa Raiz (2.5h)
  • Técnicas para correlacionar métricas, logs, traces e RUM/Sintéticos.
  • Construção de dashboards Full Stack unificados (cross-layer visibility).
  • Drill-down e pivoting entre diferentes visualizações para diagnóstico rápido.
  • Utilização de AI/ML para detecção de anomalias e identificação de causa raiz (quando aplicável à ferramenta).
  • Prática: Construir um dashboard que correlaciona dados de frontend, backend e infraestrutura para um cenário de problema simulado.

Módulo V: Operacionalização e Otimização da Observabilidade (4 horas)

• 5.1. SLIs, SLOs e Alertas Inteligentes (1.5h)
  • Definição de Service Level Indicators (SLIs) e Service Level Objectives (SLOs).
  • Monitoramento de SLOs e criação de alertas baseados em violações.
  • Estratégias de alerta (thresholding, anomalias, blackout windows).
  • Canais de notificação e práticas de incident management.
  • Prática: Definir um SLI/SLO para uma aplicação e configurar um alerta para sua violação.
• 5.2. Otimização de Performance com Observabilidade (1h)
  • Identificação de gargalos de desempenho e hotspots de custo.
  • Uso de dados de observabilidade para otimizar código, infraestrutura e experiência do usuário.
  • Automação de ações de remediação (conceitual).
• 5.3. Boas Práticas e Futuro da Observabilidade (1.5h)
  • Cultura de Observabilidade: como engajar equipes de desenvolvimento e operações.
  • Considerações de escalabilidade e custo para dados de observabilidade.
  • Tendências futuras: Observability as Code, AIOps avançada, eBPF em observabilidade.
  • Discussão: Desafios e oportunidades na implementação de Observabilidade Full Stack em sua organização.