Visão Geral

Curso Implementando Observabilidade com OpenTelemetry em Arquiteturas de Microsserviços: Este curso intensivo de 24 horas foi cuidadosamente elaborado para capacitar desenvolvedores, arquitetos e profissionais de DevOps a construir e gerenciar sistemas distribuídos mais robustos e compreensíveis através da implementação eficaz da observabilidade. Com um foco prático e direcionado a arquiteturas de microsserviços, o curso abordará o uso do OpenTelemetry como o padrão unificador para coletar os três pilares da observabilidade: traces distribuídos, métricas e logs. Os participantes aprenderão a instrumentar suas aplicações em diferentes linguagens, entender a importância da correlação de dados de telemetria, configurar o OpenTelemetry Collector para processar e exportar dados de forma eficiente e, finalmente, integrar e analisar esses dados em backends de observabilidade populares como Jaeger, Prometheus/Grafana e soluções de logs. O curso abordará os desafios intrínsecos dos microsserviços, como a depuração de fluxos de requisição complexos, a gestão de performance e a identificação rápida de causas-raiz em ambientes de produção.

Objetivo

Após realizar este curso Implementando Observabilidade com OpenTelemetry em Arquiteturas de Microsserviços, você será capaz de:

• Compreender os desafios inerentes à depuração e monitoramento de arquiteturas de microsserviços.
• Dominar os fundamentos da observabilidade e o papel central do OpenTelemetry.
• Instrumentar de forma eficaz aplicações de microsserviços em diferentes linguagens para coletar traces distribuídos, métricas e logs.
• Implementar a propagação de contexto de traces através de limites de serviço e de diferentes protocolos.
• Configurar e otimizar o OpenTelemetry Collector para coletar, processar e exportar telemetria de microsserviços.
• Utilizar ferramentas como Jaeger para analisar traces distribuídos e identificar gargalos e falhas.
• Monitorar a performance e o comportamento de microsserviços com Prometheus e Grafana.
• Coletar e analisar logs estruturados, correlacionando-os com traces e métricas.
• Aplicar as melhores práticas de instrumentação e design de observabilidade para ambientes de microsserviços.
• Resolver problemas complexos e depurar aplicações distribuídas de forma eficiente usando os dados de telemetria.

Publico Alvo

• Desenvolvedores de Software (Back-end, Full-stack) trabalhando com microsserviços.
• Arquitetos de Sistemas que projetam e evoluem arquiteturas distribuídas.
• Engenheiros de DevOps e SREs responsáveis pela operação e monitoramento de sistemas em produção.
• Tech Leads e Líderes Técnicos que buscam implementar ou aprimorar a observabilidade em suas equipes.
• Profissionais que atuam com sistemas distribuídos e buscam ferramentas para depuração e otimização.

Pre-Requisitos

• Conhecimento sólido em desenvolvimento de software e experiência com pelo menos uma linguagem de programação (Java, Python, Node.js, .NET, Go, etc.).
• Familiaridade com conceitos de arquitetura de microsserviços (comunicação entre serviços, APIs REST/gRPC, service discovery).
• Noções básicas de Docker e orquestração de containers (Kubernetes é um plus, mas não obrigatório).
• Entendimento básico de monitoramento e logging.

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo I: Fundamentos da Observabilidade em Microsserviços (4 horas)

• 1.1 Desafios da Arquitetura de Microsserviços (1.5h)
  • Complexidade intrínseca e superfície de ataque aumentada.
  • Debugging distribuído: o "onde o problema realmente está?".
  • Monitoramento de serviços autônomos e suas interações.
  • Gerenciamento de logs de múltiplos serviços.
  • A importância da observabilidade em microsserviços para resiliência e agilidade.
• 1.2 Introdução aos Pilares da Observabilidade (1h)
  • Traces Distribuídos: Desvendando o fluxo de requisição.
  • Métricas: Quantificando o comportamento do sistema.
  • Logs Estruturados: Entendendo eventos e contextos.
  • Como os três pilares se complementam para uma visão completa.
• 1.3 OpenTelemetry: O Padrão para Telemetria em Microsserviços (1.5h)
  • Visão geral do OpenTelemetry (OTel) e seu papel na padronização da telemetria.
  • Arquitetura do OTel: APIs, SDKs, Collector.
  • Modelo de dados unificado: Traces (Spans, SpanContext), Métricas (Instruments, Aggregators), Logs (LogRecords).
  • O Protocolo OpenTelemetry (OTLP) e sua importância na interoperabilidade.

Módulo II: Instrumentação de Traces Distribuídos em Microsserviços com OpenTelemetry (6 horas)

• 2.1 Conceitos Avançados de Traces e Propagação de Contexto (1.5h)
  • Anatomia de um Trace: Spans, relações Parent-Child, Links.
  • SpanKind: Client, Server, Producer, Consumer, Internal.
  • Propagação de Contexto (Context Propagation): W3C Trace Context (traceparent, tracestate).
  • Propagação de contexto entre diferentes limites de serviço (HTTP headers, gRPC metadata, Kafka headers, etc.).
  • Baggage: Propagação de dados de negócio em todo o trace.
• 2.2 Instrumentação de Microsserviços para Traces (2.5h)
  • 2.2.1 Instrumentação Manual: Uso das APIs dos SDKs OpenTelemetry para criar spans personalizados em serviços. Exemplos práticos em 2-3 linguagens (e.g., Java/Spring Boot, Python/Flask, Node.js/Express).
  • 2.2.2 Instrumentação Automática: Configuração e uso de auto-instrumentação para frameworks de comunicação (HTTP clients/servers, gRPC), bancos de dados e filas de mensagens.
  • Enriquecendo traces: Adição de atributos semânticos (OpenTelemetry Semantic Conventions) e atributos de negócio customizados.
  • Tratamento de erros e exceções em traces.
• 2.3 Configuração do OpenTelemetry Collector para Traces (1h)
  • Receiving traces via OTLP.
  • Processamento básico de traces: batch processor, resource processor.
  • Exportando traces para o Jaeger.
  • Descoberta de serviços e configuração de endpoints do Collector em ambientes de microsserviços (via variáveis de ambiente, service discovery).
• 2.4 Análise e Depuração com Jaeger (1h)
  • Navegação e filtros na interface do Jaeger.
  • Análise de fluxos de requisição completos entre múltiplos serviços.
  • Identificação de gargalos de latência e dependências inesperadas.
  • Uso de Service Graphs e Flame Graphs para visualização do comportamento.
  • Debugging de problemas complexos em cadeias de chamadas distribuídas.

Módulo III: Métricas de Microsserviços com OpenTelemetry e Prometheus/Grafana (5 horas)

• 3.1 Tipos de Métricas e Instrumentação (1.5h)
  • Counter: Para eventos cumulativos (e.g., número de requisições, erros).
  • Gauge (ObservableGauge): Para valores que podem subir e descer (e.g., tamanho de fila, uso de CPU).
  • Histogram: Para medições de distribuição (e.g., latência de requisições, tamanhos de payloads).
  • Dimensionalidade de Métricas: Como usar atributos para detalhar métricas (e.g., http.method, status_code, service.name).
• 3.2 Instrumentação de Métricas em Microsserviços (2h)
  • 2.2.1 Instrumentação Manual: Criando métricas customizadas de negócio e performance (e.g., latência de operações específicas de um serviço, contagem de itens processados).
  • 2.2.2 Instrumentação Automática: Coleta de métricas de runtime (JVM, CLR, Go Runtime, Node.js Event Loop) e métricas de sistema (CPU, memória) dos microsserviços.
  • Instrumentação de bibliotecas de banco de dados e mensageria para métricas.
  • Exportando métricas via OTLP para o OpenTelemetry Collector.
• 3.3 Coleta de Métricas com OpenTelemetry Collector e Prometheus (1h)
  • Configuração do Collector para receber métricas via OTLP.
  • Exportação de métricas do Collector para o Prometheus (formato Prometheus).
  • Configuração do Prometheus para fazer scrape dos endpoints de métricas do Collector e dos microsserviços.
  • Service discovery do Prometheus em ambientes de microsserviços.
• 3.4 Visualização e Alerta de Métricas no Grafana (0.5h)
  • Integração do Grafana com Prometheus.
  • Criação de dashboards relevantes para microsserviços (Golden Signals: Latency, Traffic, Errors, Saturation).
  • Utilização de PromQL para consultas complexas.
  • Configuração de alertas baseados em métricas críticas de microsserviços.

Módulo IV: Logs Estruturados e Correlacionados com OpenTelemetry e Soluções de Logging (5 horas)

• 4.1 O Papel dos Logs em Microsserviços e a Necessidade de Correlação (1.5h)
  • Logs como eventos: Por que a estrutura é fundamental.
  • Desafios de agregação e busca de logs em ambientes distribuídos.
  • A importância da correlação de logs com traces e métricas (Trace ID, Span ID) para contexto completo.
• 4.2 Integração de Logs com OpenTelemetry (2h)
  • Adaptação de bibliotecas de logging populares (Logback/Log4j2 em Java, Serilog/NLog em .NET, logging em Python, Pino/Winston em Node.js).
  • Enriquecimento automático de logs com Trace ID e Span ID.
  • Formatando logs para JSON para ingestão estruturada.
  • Configuração dos SDKs OpenTelemetry para emitir LogRecords via OTLP.
• 4.3 Coleta de Logs com OpenTelemetry Collector e Encaminhamento (1h)
  • Receiving logs via OTLP no Collector.
  • Processamento básico de logs: resource processor, batch processor.
  • Exportação de logs do Collector para Loki (com Grafana) ou Elasticsearch/Logstash (com Kibana).
  • Discussão de padrões de coleta de logs (DaemonSet, Sidecar) em ambientes conteinerizados.
• 4.4 Análise e Visualização de Logs Correlacionados (0.5h)
  • Navegação e busca de logs em Loki/Grafana ou Kibana.
  • Filtragem e análise de logs estruturados.
  • Correlação de logs com traces e métricas diretamente nas ferramentas de visualização (e.g., links do Grafana para Jaeger).

Módulo V: Otimização e Gerenciamento da Observabilidade em Microsserviços (4 horas)

• 5.1 OpenTelemetry Collector: Otimização para Microsserviços (1.5h)
  • Processadores avançados para microsserviços: k8sattributes (para Kubernetes), servicegraph (para gerar dependências de serviço).
  • Filtragem e transformação de dados de telemetria baseadas em regras de negócio ou performance.
  • Gerenciamento de múltiplos pipelines para diferentes tipos de telemetria ou destinos.
  • Escalabilidade e resiliência do Collector em ambientes de alta carga.
• 5.2 Estratégias de Amostragem (Sampling) em Microsserviços (1.5h)
  • A importância da amostragem para gerenciar o volume de traces em produção.
  • Amostragem client-side vs. server-side (no Collector).
  • Implementação de tail_sampling_processor no Collector para decisões de amostragem inteligentes (e.g., amostrar 100% dos traces com erro, traces de usuários VIP).
  • Considerações sobre o impacto da amostragem na visibilidade e no custo.
• 5.3 Correlação Cruzada e Dashboards Unificados (1h)
  • Construção de dashboards no Grafana que combinem traces (via plugin Tempo/Jaeger), métricas e logs para uma visão completa do estado de um microsserviço ou fluxo de negócio.
  • Uso de links e variáveis no Grafana para navegar entre os pilares da observabilidade.
  • Estratégias para depuração proativa e reativa em ambientes de microsserviços.
  • Melhores práticas para a implementação de observabilidade como parte do ciclo de vida de desenvolvimento de microsserviços.