Visão Geral

O Curso Kafka Administration Fundamentals foi desenvolvido para capacitar profissionais na administração, configuração e manutenção de ambientes Apache Kafka.
Durante o treinamento, os participantes aprenderão a instalar, configurar e gerenciar clusters Kafka, compreender os principais componentes do ecossistema, monitorar a performance e aplicar boas práticas de segurança e escalabilidade.
Com foco em atividades práticas e cenários reais de operação, este curso oferece o conhecimento essencial para administrar Kafka com eficiência em ambientes corporativos.

Objetivo

Ao concluir o curso Kafka Administration Fundamentals, o participante será capaz de:

• Instalar e configurar Apache Kafka e Zookeeper/KRaft.
• Criar, gerenciar e monitorar tópicos, brokers e partições.
• Realizar tarefas administrativas essenciais como replicação, reassignments e retention policies.
• Monitorar e otimizar a performance do cluster.
• Implementar mecanismos de segurança, backup e alta disponibilidade.
• Executar troubleshooting e manutenção preventiva em ambientes Kafka.

Publico Alvo

• Administradores de sistemas e engenheiros DevOps responsáveis por clusters Kafka.
• Engenheiros de dados e arquitetos de integração que precisam entender a infraestrutura subjacente ao Kafka.
• Profissionais de suporte e operação que realizam troubleshooting e monitoramento de clusters.
• Desenvolvedores que desejam compreender o funcionamento interno do Kafka em produção.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Apache Kafka (conceitos de tópicos, produtores e consumidores).
• Familiaridade com Linux e linha de comando.
• Noções de Docker e redes.
• Experiência prévia com sistemas distribuídos é recomendada.

Informações Gerais

Metodologia:

• Curso ao vivo e online, ministrado via Microsoft Teams.
• Instrutor especialista em administração de sistemas distribuídos e Kafka.
• Aulas com demonstrações práticas e exercícios guiados.
• Laboratório individual para cada participante.
• Exemplos reais de troubleshooting e monitoramento.
• Fornecimento de material digital e scripts de configuração.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Kafka Administration

1. Kafka architecture overview
2. Role of brokers, topics, partitions, and replicas
3. Kafka ecosystem components (Zookeeper, KRaft, Connect, Schema Registry)
4. Understanding data flow and message retention

Module 2: Installation and Configuration

1. Installing Kafka in standalone and clustered environments
2. Setting up Zookeeper or KRaft mode
3. Configuring brokers, topics, and partitions
4. Important configuration parameters (server.properties)
5. Hands-on: deploying a Kafka cluster with Docker Compose

Module 3: Managing Topics, Brokers, and Partitions

1. Creating and deleting topics
2. Configuring partition count and replication factor
3. Balancing data across brokers
4. Reassigning partitions and leadership
5. Managing broker metadata

Module 4: Kafka Administration Tools and CLI

1. Using Kafka command-line tools (kafka-topics, kafka-configs, kafka-acls, etc.)
2. AdminClient API overview
3. Managing configurations dynamically
4. Automating administrative tasks

Module 5: Monitoring and Metrics

1. Key Kafka metrics to monitor
2. Using JMX, Prometheus, and Grafana for Kafka monitoring
3. Analyzing broker, producer, and consumer performance
4. Configuring alerts and thresholds

Module 6: Security and Access Control

1. Securing Kafka with SSL/TLS and SASL
2. Managing ACLs (Access Control Lists)
3. Authentication and authorization best practices
4. Hardening Kafka for production environments

Module 7: Backup, Recovery, and High Availability

1. Data replication and failover mechanisms
2. Backing up and restoring topics
3. Managing retention and compaction policies
4. Designing Kafka clusters for high availability and disaster recovery

Module 8: Troubleshooting and Maintenance

1. Common operational issues and solutions
2. Log analysis and error tracing
3. Broker crashes and recovery steps
4. Maintenance and upgrade best practices

Module 9: Hands-On Project

Project: Deploy a multi-broker Kafka cluster, configure security, monitor metrics, simulate failures, and perform recovery operations.