Visão Geral

Curso Redis Data Integration A integração de dados no Redis permite que aplicações modernas aproveitem sua velocidade, escalabilidade e flexibilidade para gerenciar grandes volumes de informações. O curso Redis Data Integration aborda estratégias para conectar o Redis a diferentes fontes de dados, como bancos de dados relacionais, NoSQL, serviços de streaming e soluções de Big Data. Os participantes aprenderão a integrar o Redis com ferramentas populares, incluindo Kafka, Spark, PostgreSQL, MongoDB, ElasticSearch e cloud services, garantindo alta performance e disponibilidade.

Objetivo

Após realizar este curso Redis Data Integration, você será capaz de:

• Compreender as principais estratégias de integração de dados com Redis
• Implementar pipelines de dados utilizando Redis como cache e repositório primário
• Integrar Redis com bancos de dados relacionais e NoSQL
• Trabalhar com Redis Streams para processamento de eventos em tempo real
• Sincronizar dados entre Redis e ferramentas de Big Data
• Configurar Redis para alta disponibilidade e consistência de dados

Publico Alvo

• Administradores de Banco de Dados (DBAs)
• Engenheiros de Dados
• Desenvolvedores Backend
• Arquitetos de Software
• Engenheiros de DevOps
• Profissionais que desejam integrar o Redis com outras tecnologias

Pre-Requisitos

• Conhecimento básico de Redis e sua arquitetura
• Experiência com bancos de dados relacionais (SQL) e NoSQL
• Noções de API REST, ETL e integração de dados
• Familiaridade com serviços em nuvem é um diferencial

Informações Gerais

✅ Curso (Hand On ) ao vivo via Microsoft Teams
✅ Instrutor/consultor ativo no mercado e docente em sala de aula
✅ Curso prático, um aluno por micro
✅ Laboratório individual disponibilizado no dia do curso
✅ Apostilas inclusas
✅ Método de aprendizado que combina teoria e prática durante todo o curso

Materiais

Conteúdo Programatico

Módulo 1: Fundamentos da Integração de Dados no Redis

1. O papel do Redis na arquitetura de dados moderna
2. Tipos de integração de dados: sincronização, ingestão e cache
3. Modelos de persistência e replicação de dados no Redis
4. Introdução ao Redis Streams e Redis Pub/Sub

Módulo 2: Redis como Cache para Bancos de Dados Relacionais

1. Por que usar Redis como cache para SQL?
2. Integração do Redis com PostgreSQL, MySQL e SQL Server
3. Estratégias de cache: Write-Through, Write-Behind e Cache-aside
4. Uso do RedisJSON para armazenar e consultar objetos estruturados

Módulo 3: Integração do Redis com Bancos NoSQL

1. Armazenando e consultando dados do MongoDB no Redis
2. Sincronização de dados entre Elasticsearch e Redis
3. Integração do Redis com Cassandra e DynamoDB
4. Trabalhando com RedisGears para automação de transformações de dados

Módulo 4: Processamento de Dados em Tempo Real com Redis Streams

1. Introdução ao Redis Streams e suas vantagens
2. Criando um pipeline de eventos em tempo real
3. Integração do Redis Streams com Apache Kafka e Apache Spark
4. Consumo de eventos com Python, Node.js e Java

Módulo 5: Integração do Redis com Serviços Cloud e Big Data

1. Conectando o Redis a AWS Lambda, Google Cloud Pub/Sub e Azure Event Hub
2. Utilização do Redis com Apache Flink e Hadoop
3. Replicação de dados distribuídos com Redis Enterprise
4. Estratégias de recuperação de desastres e alta disponibilidade

Módulo 6: Segurança e Boas Práticas na Integração de Dados

1. Controle de acesso e autenticação no Redis
2. Protegendo dados sensíveis com criptografia e TLS
3. Monitoramento da performance e ajustes de configuração
4. Melhores práticas para integração eficiente e escalável