Visão Geral

Este curso aprofunda o uso dos Processors e Aggregators do Telegraf, mostrando como transformar, enriquecer, filtrar e consolidar métricas antes do envio para o backend de armazenamento. O foco está na construção de pipelines eficientes, redução de volume de dados e melhoria da qualidade das métricas coletadas.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Utilizar processors para transformar métricas
• Aplicar aggregators para consolidação de dados
• Reduzir volume e cardinalidade de métricas
• Criar pipelines mais eficientes e performáticos
• Melhorar a qualidade e consistência dos dados
• Aplicar boas práticas de processamento de métricas

Publico Alvo

• Engenheiros de Observabilidade
• Profissionais de DevOps e SRE
• Arquitetos de Dados e Sistemas
• Administradores de Infraestrutura
• Profissionais que utilizam Telegraf em produção

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de Telegraf
• Familiaridade com inputs e outputs
• Noções de métricas e séries temporais

Conteúdo Programatico

Module 1 – Metric Processing Fundamentals

1. Why process metrics
2. Raw vs processed metrics
3. Processing in time-series pipelines
4. Common processing use cases

Module 2 – Telegraf Processor Plugins Overview

1. Processor plugin lifecycle
2. Execution order and chaining
3. Processors vs inputs responsibilities
4. Configuration fundamentals

Module 3 – Common Processor Plugins

1. Converter processor
2. Enum processor
3. Rename and regex processors
4. Starlark processor basics

Module 4 – Metric Filtering and Enrichment

1. Tag and field filtering
2. Adding and removing tags
3. Normalizing metric names
4. Data standardization strategies

Module 5 – Telegraf Aggregator Plugins Overview

1. Aggregator execution model
2. Time-based aggregation
3. Aggregators vs database aggregation
4. Aggregation design considerations

Module 6 – Common Aggregator Plugins

1. Basicstats aggregator
2. Histogram aggregator
3. MinMax aggregator
4. Merge and deduplication concepts

Module 7 – Optimizing Pipelines with Processors and Aggregators

1. Reducing metric volume
2. Controlling data granularity
3. Improving ingestion performance
4. Pipeline performance tuning

Module 8 – Real-World Processing Scenarios

1. Infrastructure metric processing
2. Application metric normalization
3. Industrial and IoT data aggregation
4. Best practices and common pitfalls