Visão Geral

Este Curso Full stack observability with Grafana with Prometheus, aborda observabilidade full stack utilizando Prometheus para coleta e armazenamento de métricas e Grafana para visualização, análise e correlação de dados. O foco está em ambientes modernos baseados em cloud, containers, Kubernetes e microsserviços, cobrindo métricas, logs, traces e alertas. O curso apresenta desde fundamentos até práticas avançadas de monitoramento, troubleshooting e SRE, com uso de exporters, PromQL, dashboards, alerting e integração com sistemas distribuídos.

Objetivo

Após realizar este curso Full Stack Observability with Grafana and Prometheus, você será capaz de:

• Implementar observabilidade completa em aplicações full stack
• Coletar métricas de aplicações, infraestrutura e serviços
• Criar consultas avançadas usando PromQL
• Desenvolver dashboards profissionais no Grafana
• Configurar alertas eficientes e orientados a SLOs
• Monitorar ambientes Kubernetes e microsserviços
• Integrar métricas, logs e traces para troubleshooting
• Aplicar boas práticas de SRE e observabilidade em produção

Publico Alvo

• Desenvolvedores Full Stack
• Engenheiros DevOps e Platform Engineers
• SREs (Site Reliability Engineers)
• Arquitetos de Software e Cloud
• Engenheiros de Infraestrutura
• Profissionais de Observabilidade e Monitoramento

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Linux
• Noções de redes e HTTP
• Familiaridade com containers e Docker
• Conceitos básicos de cloud computing
• Experiência básica em desenvolvimento de aplicações

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Observability Fundamentals

1. Observability vs Monitoring
2. Metrics, Logs and Traces
3. Golden Signals and RED Method
4. SLIs, SLOs and SLAs

Module 2: Prometheus Architecture

1. Prometheus internal architecture
2. Time-series data model
3. Scraping and service discovery
4. Pull vs Push model

Module 3: Instrumenting Applications

1. Application metrics fundamentals
2. Client libraries overview
3. Instrumenting backend services
4. Instrumenting frontend applications

Module 4: Exporters and Infrastructure Monitoring

1. Node Exporter
2. Blackbox Exporter
3. Database exporters
4. Custom exporters

Module 5: PromQL in Depth

1. PromQL data types
2. Instant and range vectors
3. Aggregation and functions
4. Advanced PromQL patterns

Module 6: Grafana Fundamentals

1. Grafana architecture
2. Data sources configuration
3. Dashboard basics
4. Visualization types

Module 7: Advanced Grafana Dashboards

1. Dashboard design best practices
2. Variables and templating
3. Annotations and correlations
4. Performance optimization

Module 8: Alerting and Incident Response

1. Alertmanager architecture
2. Alert rules and routing
3. Alert fatigue and best practices
4. Incident response workflows

Module 9: Kubernetes Observability

1. Kubernetes metrics overview
2. kube-state-metrics
3. Monitoring pods, nodes and services
4. Capacity planning and autoscaling

Module 10: Distributed Systems and Tracing

1. Introduction to distributed tracing
2. Metrics and traces correlation
3. Latency and dependency analysis
4. Troubleshooting distributed systems

Module 11: Full Stack Observability Use Cases

1. Monitoring microservices architectures
2. Frontend performance monitoring
3. Database and cache observability
4. End-to-end request visibility

Module 12: Observability at Scale and SRE Practices

1. High availability Prometheus setups
2. Long-term storage and federation
3. Observability for SRE teams
4. Production best practices