Visão Geral

Este Curso Monitoramento do Redis em Tempo Real é projetado para capacitar profissionais a monitorar, analisar e otimizar o desempenho do Redis em tempo real. O Redis é um banco de dados em memória amplamente utilizado para caching, armazenamento de sessões, filas e outras aplicações de alto desempenho. No entanto, para garantir sua eficiência e disponibilidade, é essencial implementar estratégias eficazes de monitoramento.

Neste Curso Monitoramento do Redis em Tempo Real, você aprenderá a usar ferramentas nativas e externas para coletar métricas em tempo real, configurar alertas, identificar gargalos de desempenho e garantir a segurança do seu ambiente Redis. Com uma abordagem prática, o curso inclui demonstrações ao vivo, exercícios hands-on e um projeto final para consolidar o aprendizado.

Objetivo

Ao final do Curso Monitoramento do Redis em Tempo Real, os participantes serão capazes de:

• Entender a importância do monitoramento em tempo real para o Redis.
• Dominar ferramentas e comandos nativos do Redis para coleta de métricas.
• Configurar e utilizar ferramentas de monitoramento do Redis em tempo real.
• Identificar e resolver problemas de desempenho e disponibilidade.
• Implementar alertas e automações para otimizar a operação do Redis.
• Configurar dashboards e alertas usando ferramentas como Prometheus e Grafana.
• Aplicar boas práticas de segurança e escalabilidade.

Publico Alvo

• Desenvolvedores de software.
• Administradores de sistemas e bancos de dados.
• Engenheiros de DevOps e SREs (Site Reliability Engineers).
• Profissionais de TI que trabalham com aplicações de alto desempenho.

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Redis (estruturas de dados, comandos básicos).
• Familiaridade com conceitos de bancos de dados e sistemas distribuídos.
• Noções de linha de comando Linux.
• Conhecimento básico de redes e monitoramento.

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Introdução ao Redis e Conceitos de Monitoramento

1. O que é Redis e por que monitorar em tempo real?
2. Casos de uso comuns do Redis (caching, filas, sessões).
3. Importância do monitoramento para desempenho e disponibilidade.
4. Visão geral das métricas-chave do Redis (latência, uso de memória, throughput).

Módulo 2: Configuração do Redis para Monitoramento

1. Habilitar o comando MONITOR do Redis.
2. Configuração do Redis para coletar métricas em tempo real.
3. Uso do arquivo de configuração (redis.conf) para otimizar o monitoramento.
4. Habilitar logs e métricas de desempenho.

Módulo 3: Ferramentas de Monitoramento do Redis

Ferramentas Nativas:

1. Comando INFO e suas seções (memory, stats, replication, etc.).
2. Comando SLOWLOG para identificar consultas lentas.
3. Comando CLIENT LIST para monitorar conexões ativas.

Ferramentas Externas:

1. Redis CLI (redis-cli).
2. RedisInsight (ferramenta gráfica da Redis Ltd).
3. Prometheus + Grafana para visualização de métricas.
4. Datadog, New Relic e outras ferramentas de APM (Application Performance Monitoring).

Módulo 4: Monitoramento em Tempo Real com Redis Streams

1. Introdução ao Redis Streams.
2. Como usar Streams para coletar e monitorar eventos em tempo real.
3. Exemplos práticos de monitoramento de atividades com Streams.

Módulo 5: Alertas e Automação

1. Configuração de alertas para métricas críticas (uso de memória, latência, etc.).
2. Integração com ferramentas como Prometheus Alertmanager, Grafana Alerts ou PagerDuty.
3. Automação de respostas a incidentes (ex.: reiniciar instâncias, escalar recursos).

Módulo 6: Análise de Desempenho e Otimização

1. Identificação de gargalos de desempenho.
2. Uso de métricas para otimizar configurações do Redis.
3. Técnicas de tuning (ex.: ajuste de maxmemory, políticas de evição).
4. Melhores práticas para escalabilidade e alta disponibilidade.

Módulo 7: Segurança no Monitoramento

1. Proteção de dados sensíveis durante o monitoramento.
2. Uso de autenticação e criptografia.
3. Boas práticas para evitar vazamentos de informações.

Módulo 8: Casos Práticos e Projetos

1. Configuração de um ambiente de monitoramento completo.
2. Simulação de cenários de alto tráfego e análise de métricas.
3. Resolução de problemas reais com base em dados de monitoramento.