Visão Geral

Este curso ensina a implementar e gerenciar o Apache Kafka nas três principais plataformas de nuvem: AWS, Azure e Google Cloud. Você aprenderá como configurar e operar clusters Kafka em ambientes de nuvem, utilizando os serviços e ferramentas específicas de cada plataforma para gerenciar, monitorar e escalar suas aplicações de streaming de dados. O curso também aborda a integração do Kafka com outros serviços nativos de nuvem para atender a necessidades de arquitetura moderna e resiliente.

Objetivo

Após realizar este curso "Kafka Implementation: AWS, Azure, and Google Cloud", você será capaz de:

• Implementar, configurar e gerenciar clusters Kafka em AWS, Azure e Google Cloud.
• Entender as diferenças entre os serviços Kafka gerenciados em cada plataforma.
• Integrar Kafka com outros serviços nativos de nuvem.
• Monitorar, escalar e otimizar clusters Kafka em ambientes multi-nuvem.
• Adotar boas práticas de segurança e resiliência para operações Kafka em produção.

Publico Alvo

• Engenheiros de dados e arquitetos de soluções em nuvem
• Profissionais de DevOps e administradores de sistemas
• Desenvolvedores que precisam construir e gerenciar pipelines de dados em tempo real
• Especialistas em Big Data e arquitetos de integração de sistemas distribuídos

Pre-Requisitos

• Conhecimento prévio de Apache Kafka
• Familiaridade com conceitos de computação em nuvem
• Experiência básica com AWS, Azure, ou Google Cloud
• Noções de networking e segurança em nuvem

Materiais

Conteúdo Programatico

Introdução ao Apache Kafka e a Computação em Nuvem

1. Visão geral do Apache Kafka
2. Introdução à computação em nuvem e sua importância no contexto de Kafka
3. Diferenças entre implantações on-premise e em nuvem
4. Vantagens de usar Kafka em nuvem para processamento de dados em tempo real

2. Apache Kafka na AWS: Configuração e Gerenciamento

1. Visão geral do Amazon MSK (Managed Streaming for Apache Kafka)
2. Arquitetura MSK e integração com serviços da AWS
3. Configuração de clusters Kafka no MSK
4. Gerenciamento de instâncias, auto-scaling e recuperação de falhas
5. Integração com S3, Lambda e Redshift para fluxo de dados em tempo real
6. Segurança: IAM, VPC, SGs, e criptografia de dados
7. Monitoramento e métricas com CloudWatch

3. Apache Kafka no Microsoft Azure: Configuração e Gerenciamento

1. Introdução ao Azure Event Hubs for Apache Kafka
2. Configuração e provisionamento de Kafka no Azure
3. Uso de Azure Monitor para monitoramento e alertas
4. Integração com Azure Blob Storage, Cosmos DB e Azure Functions
5. Implementação de soluções de alta disponibilidade e failover no Azure
6. Configurações de segurança com Azure Active Directory e Azure Key Vault
7. Boas práticas para performance e otimização no Azure

4. Apache Kafka no Google Cloud: Configuração e Gerenciamento

1. Visão geral do Confluent Cloud no Google Cloud
2. Configuração de clusters Kafka gerenciados no Google Cloud
3. Integração com Google BigQuery, Pub/Sub e Dataflow
4. Uso do Stackdriver para monitoramento e logging
5. Otimização de desempenho e escalabilidade em Google Cloud
6. Configurações de segurança: VPC, IAM, e criptografia de dados
7. Implementação de soluções de disaster recovery e alta disponibilidade

5. Comparativo entre AWS, Azure, e Google Cloud para Apache Kafka

1. Diferenças entre as abordagens de cada plataforma
2. Custos e modelos de preços para Kafka gerenciado em cada provedor
3. Performance e escalabilidade: como escolher a melhor solução para diferentes cenários
4. Ferramentas de monitoramento e otimização em cada plataforma
5. Casos de uso específicos para cada plataforma de nuvem

6. Integrando Kafka com Serviços Nativos de Nuvem

1. Integração com bases de dados em nuvem (RDS, Cosmos DB, BigQuery)
2. Conectores para integração com Data Lakes (S3, Blob Storage, GCS)
3. Processamento em tempo real com Lambda, Azure Functions, e Google Cloud Functions
4. Construindo pipelines de dados com serviços nativos de cada nuvem

7. Gerenciamento de Segurança e Compliance

1. Autenticação e autorização: IAM (AWS), RBAC (Azure) e IAM (Google Cloud)
2. Encriptação de dados em repouso e em trânsito
3. Configuração de TLS e SSL em Kafka
4. Auditoria e conformidade com regulamentos (GDPR, HIPAA, etc.)
5. Implementação de políticas de backup e recuperação de desastres

8. Monitoramento, Logs e Métricas para Clusters Kafka em Nuvem

1. Coleta de logs e monitoramento com AWS CloudWatch, Azure Monitor e Google Stackdriver
2. Métricas de desempenho e tuning de clusters Kafka
3. Ferramentas de observabilidade em nuvem para diagnóstico de problemas
4. Melhores práticas para configuração de alertas e dashboards

9. Escalabilidade e Resiliência para Kafka em Ambientes Multi-nuvem

1. Estratégias de escalabilidade para clusters Kafka em AWS, Azure e Google Cloud
2. Implementação de Kafka em ambientes híbridos e multi-nuvem
3. Soluções para replicação de dados entre clusters Kafka em diferentes regiões ou provedores
4. Tolerância a falhas e recuperação automática em Kafka em nuvem
5. Boas práticas para otimização de desempenho e redução de latência

10. Implantação de Kafka em Produção e Boas Práticas

1. Preparação para o deploy de Kafka em ambientes produtivos
2. Automação de deploy com ferramentas como Terraform e Ansible
3. Gerenciamento contínuo de operações Kafka em nuvem
4. Manutenção e otimização de clusters Kafka de longa duração

11. Casos de Uso Avançados de Kafka em Nuvem

1. Processamento de eventos em tempo real para IoT e dispositivos conectados
2. Análise de dados de streaming em larga escala para e-commerce
3. Implementação de microservices e sistemas distribuídos com Kafka
4. Soluções de Big Data e analytics em tempo real com Kafka em nuvem