Visão Geral

Este curso aborda os fundamentos e práticas avançadas de observabilidade aplicadas a plataformas de dados modernas. O foco está em garantir confiabilidade, performance, rastreabilidade e qualidade operacional de pipelines de dados, engines de processamento e camadas analíticas. O aluno aprenderá a observar sistemas de dados de ponta a ponta por meio de métricas, logs, traces e indicadores de qualidade, preparando plataformas para operação em produção e ambientes críticos de negócio.

Objetivo

Após realizar este Curso Observability for Data Platforms, você será capaz de:

• Compreender os pilares da observabilidade em plataformas de dados
• Implementar métricas, logs e traces em pipelines de dados
• Monitorar confiabilidade, latência e throughput de sistemas de dados
• Detectar falhas e anomalias em pipelines analíticos
• Medir e acompanhar SLAs, SLOs e SLIs de dados
• Aplicar observabilidade orientada à qualidade de dados
• Estruturar alertas eficazes e reduzir ruído operacional
• Preparar plataformas de dados para operação em produção

Publico Alvo

• Engenheiros de dados
• Arquitetos de dados
• Analytics engineers
• Profissionais de SRE e DevOps de dados
• Profissionais responsáveis por plataformas de dados em produção

Pre-Requisitos

• Conhecimentos sólidos de engenharia de dados
• Experiência com pipelines ETL ou ELT
• Noções de sistemas distribuídos
• Familiaridade com SQL e Python
• Conhecimento básico de orquestração de workflows

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Observability Fundamentals

1. What is observability
2. Observability vs monitoring
3. Data platforms observability challenges
4. Modern observability principles

Module 2: Data Platform Architecture Overview

1. Ingestion layers
2. Processing and transformation engines
3. Storage and analytics layers
4. End-to-end data flow

Module 3: Metrics for Data Platforms

1. Pipeline performance metrics
2. Latency and throughput
3. Volume and freshness metrics
4. Resource utilization

Module 4: Logging Strategies

1. Structured logs
2. Log levels and standards
3. Correlation and context
4. Debugging with logs

Module 5: Distributed Tracing

1. Traces and spans
2. End-to-end pipeline tracing
3. Dependency visualization
4. Bottleneck identification

Module 6: Data Quality Observability

1. Data quality dimensions
2. Freshness and completeness
3. Validity and consistency
4. Quality metrics and alerts

Module 7: Reliability and Alerting

1. SLIs, SLOs and SLAs for data
2. Alert fatigue and tuning
3. Incident detection
4. On-call strategies

Module 8: Observability in Orchestrated Pipelines

1. Observability in workflow orchestration
2. DAG-level visibility
3. Task-level metrics
4. Failure propagation

Module 9: Operating Observability at Scale

1. High-cardinality data
2. Cost and retention strategies
3. Multi-environment observability
4. Scaling observability platforms

Module 10: Best Practices and Real-World Scenarios

1. Designing observable data platforms
2. Common anti-patterns
3. Maturity models
4. Preparing for production excellence