Visão Geral

O Curso Ansible for Kubernetes foi desenvolvido para profissionais que desejam automatizar a implantação, configuração e gerenciamento de clusters Kubernetes utilizando o Ansible, uma das ferramentas mais poderosas de automação de TI.

Durante o treinamento, os participantes aprenderão a integrar o Ansible com o Kubernetes para criar playbooks inteligentes, roles reutilizáveis e pipelines de automação que simplificam tarefas complexas de administração e orquestração de containers.

Com uma abordagem prática e guiada por exemplos reais, o curso oferece uma imersão completa na automação moderna de infraestrutura Infrastructure as Code (IaC) em ambientes baseados em contêineres.

Objetivo

Após realizar este Curso Ansible for Kubernetes, você será capaz de:

• Automatizar o provisionamento e configuração de clusters Kubernetes com Ansible
• Implantar aplicações em containers usando playbooks e roles
• Gerenciar objetos Kubernetes (Pods, Services, Deployments, ConfigMaps e Secrets) via Ansible
• Criar pipelines de automação para CI/CD integrando Ansible e Kubernetes
• Aplicar boas práticas de segurança, versionamento e idempotência

Publico Alvo

• Desenvolvedores de software e engenheiros backend
• Arquitetos de soluções e sistemas distribuídos
• Engenheiros DevOps e de integração
• Profissionais de dados e automação corporativa
• Equipes técnicas que utilizam ou pretendem utilizar Kafka em produção

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Linux e linha de comando
• Familiaridade com conceitos de containers e Kubernetes
• Conhecimento básico em Ansible (inventários, playbooks, roles)
• Experiência com Docker é recomendada

Informações Gerais

​​​​​Metodologia de Ensino

1. Curso ao vivo via Microsoft Teams
2. Instrutor ativo no mercado com experiência real em projetos Kafka
3. Laboratório prático individual (um aluno por micro)
4. Material didático e apostila digital
5. Aprendizado por prática — cada módulo inclui exercícios guiados
6. Avaliação final baseada no projeto prático

Recursos de Software

1. Apache Kafka (última versão estável)
2. Kafka UI ou Kafdrop
3. Docker e Docker Compose
4. Prometheus + Grafana
5. PostgreSQL (para integração)
6. Visual Studio Code / IntelliJ IDEA / PyCharm

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1 – Fundamentos e Arquitetura do Kafka

1. A história do Kafka e o conceito de event streaming
2. Arquitetura detalhada (brokers, tópicos, partições, offsets, replicação, consumer groups)
3. Publicação e consumo de eventos: Producers e Consumers
4. Diferença entre Kafka e outras filas (RabbitMQ, ActiveMQ, Amazon SQS)
5. Casos reais de uso em empresas

Laboratório 1: Instalação do Apache Kafka e primeiro teste de envio e consumo de mensagens.

Módulo 2 – Configuração e Administração

1. Configuração do Kafka e Zookeeper
2. Criação de tópicos via CLI e API
3. Estrutura de logs, retenção e replicação
4. Configuração com Docker e Docker Compose
5. Ferramentas de monitoramento (Kafka UI e Kafdrop)

Laboratório 2: Criar e gerenciar tópicos e partições, simular falha e recuperação de um broker.

Módulo 3 – Desenvolvimento de Aplicações Kafka

1. Trabalhando com Producers e Consumers em Java, Python e Node.js
2. Serialização e desserialização (String, JSON, Avro)
3. Controle de offset manual e automático
4. Entregas garantidas: at most once, at least once e exactly once
5. Boas práticas de design de aplicações Kafka

Laboratório 3: Criar uma aplicação simples de processamento de pedidos em tempo real.

Módulo 4 – Processamento de Dados em Tempo Real com Kafka Streams

1. Introdução ao Kafka Streams API
2. Transformações de fluxo (map, filter, join, aggregate)
3. Gerenciamento de estado e windowing
4. Comparativo entre Kafka Streams e Spark Streaming
5. Casos práticos de uso corporativo

Laboratório 4: Construir um fluxo que analisa eventos e gera métricas em tempo real.

Módulo 5 – Integração com Outros Sistemas

1. O que é o Kafka Connect
2. Conectores de origem (source) e destino (sink)
3. Integração com PostgreSQL, Elasticsearch e Amazon S3
4. Uso do Schema Registry e controle de compatibilidade
5. Boas práticas de versionamento e schema evolution

Laboratório 5: Criar uma integração entre Kafka e banco de dados relacional.

Módulo 6 – Segurança e Alta Disponibilidade

1. Configuração de SSL/TLS, SASL e ACLs
2. Proteção de tópicos e autenticação de usuários
3. Estratégias de alta disponibilidade e failover
4. Backup e recuperação de dados

Laboratório 6: Configurar autenticação SASL e simular uma falha de nó.

Módulo 7 – Monitoramento e Performance

1. Monitoramento com Prometheus e Grafana
2. Métricas principais: latência, throughput, lag e uso de partições
3. Análise de logs e tuning de performance
4. Boas práticas de manutenção de clusters Kafka

Laboratório 7: Criar um dashboard de métricas Kafka no Grafana.

Módulo 8 – Projeto Prático Final

Desafio Real:
Desenvolver uma aplicação completa baseada em eventos com Apache Kafka.

1. Microserviço produtor → Kafka → Microserviço consumidor
2. Processamento em tempo real de dados de transações ou pedidos
3. Persistência dos resultados em banco de dados
4. Monitoramento, logs e testes de carga

Entrega: Relatório técnico, código-fonte e apresentação final.