Visão Geral

O Curso Observabilidade de Sistemas e Aplicações, foi desenvolvido para capacitar profissionais de TI a aplicar conceitos avançados de observabilidade em suas infraestruturas e sistemas de produção. Você aprenderá a monitorar e otimizar a performance de aplicações distribuídas, identificar problemas em tempo real e automatizar respostas a incidentes utilizando ferramentas e práticas modernas de observabilidade, como logs, métricas e tracing. Ao final, os participantes estarão aptos a implementar soluções completas de observabilidade em ambientes cloud-native e locais.

Este Curso Observabilidade de Sistemas e Aplicações, permitirá que os participantes adquiram as habilidades necessárias para garantir a resiliência, performance e confiabilidade das suas aplicações e sistemas, utilizando práticas modernas de observabilidade.

Objetivo

Após realizar este Curso Observabilidade de Sistemas e Aplicações, você será capaz de:

• Implementar soluções de observabilidade em sistemas e aplicações distribuídas
• Integrar ferramentas de logs, métricas e tracing para monitorar ambientes de produção
• Detectar e solucionar problemas de performance em tempo real
• Otimizar a resiliência e disponibilidade das suas aplicações utilizando práticas de SRE
• Automatizar a resposta a incidentes com base em dados de observabilidade
• Utilizar ferramentas open-source e comerciais de observabilidade (Prometheus, Grafana, Elastic Stack, OpenTelemetry, entre outras)
• Aplicar conceitos de AIOps para melhorar a automação e análise de incidentes

Publico Alvo

• Engenheiros de DevOps
• Administradores de sistemas
• Desenvolvedores de software
• Especialistas em SRE (Site Reliability Engineering)
• Arquitetos de sistemas distribuídos
• Profissionais de TI focados em automação e monitoramento de infraestrutura
• Consultores de performance e resiliência de sistemas

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico em sistemas operacionais (Linux e Windows)
• Noções de monitoramento de sistemas e gerenciamento de logs
• Familiaridade com aplicações distribuídas e micro-serviços
• Conhecimento básico em cloud computing é recomendável

Informações Gerais

• urso ao vivo ministrado via Microsoft Teams, com instrutores experientes e atuantes no mercado.
• Laboratórios práticos de implementação de ferramentas de observabilidade.
• Estudos de caso e simulações baseadas em problemas reais de infraestrutura e aplicações.
• Acesso a material didático completo e suporte contínuo ao longo do curso.

Materiais

Conteúdo Programatico

Fundamentos de Observabilidade

1. Definição e importância da observabilidade em sistemas modernos
2. Diferença entre monitoramento e observabilidade
3. Os três pilares da observabilidade: Logs, Métricas e Tracing
4. Casos de uso de observabilidade em ambientes de produção
5. Ferramentas principais de observabilidade: Prometheus, Grafana, Jaeger, Elastic Stack, OpenTelemetry

Logs: Coleta, Armazenamento e Análise

1. Melhores práticas de gerenciamento de logs
2. Ferramentas de coleta de logs: Fluentd, Logstash, Filebeat
3. Estruturação e análise de logs em tempo real
4. Soluções de observabilidade com Elastic Stack (Elasticsearch, Kibana)
5. Análise de logs para detecção de anomalias e prevenção de incidentes

Métricas: Monitoramento e Alerta

1. Coleta de métricas em sistemas distribuídos
2. Ferramentas de monitoramento de métricas: Prometheus, Grafana
3. Criação de dashboards para visualização em tempo real
4. Configuração de alertas baseados em métricas de performance
5. Automação de respostas a incidentes com base em métricas
6. Monitoramento de performance de aplicações e servidores

Tracing: Rastreamento de Pedidos em Aplicações Distribuídas

1. Introdução ao conceito de distributed tracing
2. Ferramentas de tracing: Jaeger, Zipkin
3. Implementação de tracing em micro-serviços
4. Uso de OpenTelemetry para coletar dados de tracing
5. Análise de dependências e otimização de performance com tracing
6. Casos de uso de tracing em ambientes de micro-serviços e arquitetura de nuvem

Arquitetura de Observabilidade em Ambientes Cloud-Native

1. Arquitetura moderna de observabilidade para aplicações cloud-native
2. Integração de ferramentas de observabilidade em Kubernetes
3. Coleta de dados de observabilidade em containers e micro-serviços
4. Monitoramento e observabilidade de ambientes serverless
5. Gerenciamento de observabilidade em plataformas multi-cloud (AWS, Azure, GCP)

Automação e AIOps Aplicado à Observabilidade

1. Automação de detecção e resposta a incidentes com AIOps
2. Integração de observabilidade com soluções de Machine Learning
3. Implementação de alertas inteligentes com base em padrões de observabilidade
4. Ferramentas de AIOps para análise preditiva e prevenção de falhas
5. Automação de troubleshooting e mitigação de problemas em tempo real

Segurança e Observabilidade

1. Implementação de práticas de segurança no monitoramento e observabilidade
2. Detecção de ataques e anomalias utilizando dados de observabilidade
3. Ferramentas de segurança integradas com observabilidade
4. Boas práticas de observabilidade para conformidade com regulamentos de segurança

Implementação de Soluções Completas de Observabilidade

1. Projeto prático: Criação de uma solução completa de observabilidade
2. Integração de logs, métricas e tracing em um ambiente distribuído real
3. Automação de resposta a incidentes com base em dados de observabilidade
4. Análise e otimização de performance com dashboards interativos
5. Casos de sucesso de observabilidade em empresas modernas