Visão Geral

O Curso Kafka Monitoring & Troubleshooting ensina como monitorar, diagnosticar e resolver problemas em ambientes Apache Kafka de forma eficaz.
Durante o treinamento, os participantes aprenderão a usar ferramentas de observabilidade, interpretar métricas de desempenho e aplicar práticas de análise de logs, tuning e correção de falhas.
Com foco em ambientes de produção corporativa, o curso combina teoria e prática para garantir alta disponibilidade, estabilidade e performance em clusters Kafka complexos.

Objetivo

Ao finalizar o curso Kafka Monitoring & Troubleshooting, o participante será capaz de:

• Monitorar brokers, producers, consumers e clusters Kafka em produção.
• Interpretar métricas de performance e disponibilidade.
• Detectar gargalos, falhas e lentidão em pipelines Kafka.
• Diagnosticar erros comuns de configuração, rede e replicação.
• Usar ferramentas como Prometheus, Grafana, ELK e Cruise Control.
• Implementar práticas de alerta, automação e correção proativa.

Publico Alvo

• Administradores de sistemas e engenheiros DevOps responsáveis por operações Kafka.
• Engenheiros de dados e arquitetos de integração que precisam garantir estabilidade em pipelines Kafka.
• Desenvolvedores que precisam diagnosticar falhas em aplicações produtoras e consumidoras.
• Equipes de suporte e SREs que lidam com incidentes e monitoramento contínuo.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Apache Kafka e seus componentes (brokers, topics, producers e consumers).
• Familiaridade com Linux, Docker e comandos de linha.
• Noções de monitoramento e logs em sistemas distribuídos.

Informações Gerais

Metodologia:

• Curso ao vivo e online, ministrado via Microsoft Teams.
• Instrutor especialista em observabilidade e sistemas distribuídos.
• Aulas com exemplos reais de incidentes e resolução prática.
• Laboratório individual com ambientes simulados de falhas.
• Exercícios de interpretação de métricas e logs.
• Fornecimento de material digital, dashboards e scripts de monitoramento.

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Kafka Monitoring

1. Importance of monitoring in distributed systems
2. Key Kafka metrics and their impact on performance
3. Monitoring architecture overview (JMX, Prometheus, Grafana)
4. Setting up a monitoring stack for Kafka

Module 2: Kafka Metrics and Observability

1. Understanding broker-level metrics (I/O, network, replication)
2. Producer and consumer metrics analysis
3. Zookeeper and KRaft metrics overview
4. Building Grafana dashboards for Kafka monitoring

Module 3: Log Management and Analysis

1. Kafka log architecture and log segment structure
2. Interpreting Kafka server logs and error messages
3. Using ELK Stack for centralized log management
4. Identifying anomalies through log patterns

Module 4: Common Kafka Issues and Root Cause Analysis

1. Producer/consumer lag and offset issues
2. Partition under-replication and ISR shrinkage
3. Broker unavailability and network timeouts
4. Root cause analysis framework for Kafka incidents

Module 5: Troubleshooting Tools and Techniques

1. Using CLI tools (kafka-topics, kafka-consumer-groups, kafka-configs)
2. Leveraging Kafka AdminClient API for diagnostics
3. Analyzing JMX metrics in real time
4. Using Cruise Control for cluster rebalancing and health checks

Module 6: Performance Degradation and Latency Troubleshooting

1. Identifying performance bottlenecks
2. Analyzing throughput and latency issues
3. Tuning producers, consumers, and brokers for stability
4. Case study: diagnosing and fixing cluster slowdown

Module 7: Alerting, Automation, and Proactive Monitoring

1. Setting up Prometheus alerts and thresholds

2. Automating incident detection and remediation

3. Integrating Kafka monitoring with enterprise systems (OpsGenie, PagerDuty)

4. Proactive maintenance and predictive monitoring

Module 8: Hands-On Project

Project: Deploy a Kafka monitoring environment using Prometheus and Grafana, diagnose simulated failures, and implement automated alerts for recovery and stability.