Visão Geral

Este curso aborda práticas avançadas de gerenciamento, interpretação e análise de logs no RabbitMQ, com foco em observabilidade, troubleshooting e inteligência operacional. Serão exploradas estratégias para coleta, centralização, parsing, correlação e visualização de logs, permitindo identificar gargalos, falhas, padrões de comportamento e oportunidades de otimização. O treinamento combina fundamentos conceituais com atividades práticas voltadas para ambientes de produção.

Objetivo

Após realizar este Curso RabbitMQ Log Management & Analytics), você será capaz de:

• Compreender a estrutura e os tipos de logs do RabbitMQ
• Configurar níveis e destinos de logging
• Implementar estratégias de log centralization
• Realizar parsing e enrichment de logs
• Correlacionar eventos entre logs e métricas
• Identificar erros, warnings e padrões anômalos
• Executar troubleshooting baseado em logs
• Construir dashboards analíticos
• Definir alertas operacionais inteligentes
• Aplicar boas práticas de retenção e compliance

Publico Alvo

• Administradores de sistemas
• Engenheiros de mensageria
• Profissionais de SRE / DevOps
• Analistas de suporte e operações
• Arquitetos de integração

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de RabbitMQ
• Noções de mensageria (AMQP)
• Fundamentos de Linux/Windows
• Conceitos básicos de logs e monitoramento

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: RabbitMQ Logging Fundamentals

1. Log architecture overview
2. Log levels and verbosity
3. Log file structure
4. Common log categories

Module 2: Configuring RabbitMQ Logs

1. Enabling/disabling logging
2. Adjusting log levels
3. Log destinations (file, console, syslog)
4. Performance considerations

Module 3: Log Collection & Centralization

1. Log shipping strategies
2. Agents and collectors
3. Handling distributed environments
4. High availability considerations

Module 4: Log Parsing & Enrichment

1. Structured vs unstructured logs
2. Parsing techniques
3. Field extraction
4. Metadata enrichment

Module 5: Log Analysis & Correlation

1. Identifying errors and anomalies
2. Correlating logs with metrics
3. Detecting performance issues
4. Root cause analysis

Module 6: Dashboards & Visualization

1. Building log dashboards
2. Visual patterns and trends
3. Operational KPIs
4. Visualization best practices

Module 7: Alerting & Automation

1. Log-based alerts
2. Thresholds and anomaly detection
3. Automated responses
4. Incident workflows

Module 8: Best Practices & Governance

1. Log retention policies
2. Security and compliance
3. Noise reduction strategies
4. Production-ready logging architecture