Visão Geral

Este curso Engenharia de Observabilidade Arquitetura Enterprise  Alta Escala e Multi-Cloud, forma especialistas em engenharia de observabilidade com foco em arquiteturas enterprise, ambientes de alta escala e cenários multi-cloud. A abordagem integra práticas modernas de monitoramento, tracing, logging e métricas, alinhadas a estratégias de confiabilidade, performance e resiliência de sistemas distribuídos.

Serão explorados conceitos avançados como telemetria distribuída, arquiteturas orientadas a eventos, engenharia de confiabilidade (SRE) e observabilidade como pilar estratégico para transformação digital. O curso utiliza tecnologias amplamente adotadas como OpenTelemetry, Prometheus, Grafana e Elastic Stack, aplicadas em ambientes multi-cloud como Amazon Web Services, Microsoft Azure e Google Cloud Platform.

O foco é preparar o profissional para projetar, implementar e operar plataformas de observabilidade robustas, escaláveis e resilientes em organizações complexas.

Objetivo

Após realizar este Curso Engenharia de Observabilidade (Arquitetura Enterprise, Alta Escala e Multi-Cloud), você será capaz de:

• Projetar arquiteturas de observabilidade para ambientes enterprise
• Implementar estratégias de observabilidade em alta escala
• Integrar logs, métricas e traces em uma visão unificada
• Utilizar OpenTelemetry para coleta padronizada de telemetria
• Construir plataformas multi-cloud resilientes e observáveis
• Definir SLIs, SLOs e SLAs alinhados ao negócio
• Automatizar monitoramento e resposta a incidentes
• Implementar práticas de engenharia de confiabilidade (SRE)
• Otimizar custos e performance em observabilidade

Publico Alvo

• Engenheiros DevOps e SRE
• Arquitetos de soluções e arquitetos cloud
• Engenheiros de plataforma (Platform Engineers)
• Profissionais de infraestrutura e operações (IT Ops)
• Especialistas em monitoramento e observabilidade
• Profissionais de segurança (SecOps)

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de redes e sistemas distribuídos
• Experiência com ambientes Linux
• Noções de cloud computing
• Conhecimento básico de containers (Docker/Kubernetes)
• Conceitos de logs, métricas e monitoramento

Materiais

Conteúdo Programatico

Module 1: Foundations of Observability Engineering

1. Observability vs Monitoring vs APM
2. Pillars of observability (logs, metrics, traces)
3. Observability in distributed systems
4. Challenges in modern architectures

Module 2: Enterprise Observability Architecture

1. Designing observability architectures for large organizations
2. Centralized vs decentralized observability models
3. Data pipelines and telemetry flow
4. Governance and standardization

Module 3: Telemetry Collection with OpenTelemetry

1. OpenTelemetry architecture and components
2. Instrumentation (auto and manual)
3. Collectors and exporters
4. Standardizing telemetry across environments

Module 4: Metrics at Scale with Prometheus

1. Prometheus architecture and data model
2. Service discovery and scraping
3. Scaling Prometheus (federation, remote write)
4. Long-term storage strategies

Module 5: Distributed Tracing

1. Concepts of distributed tracing
2. Trace context propagation
3. Using tracing tools (Jaeger/Tempo)
4. Troubleshooting microservices with traces

Module 6: Log Management at Enterprise Scale

1. Centralized logging strategies
2. Log ingestion pipelines
3. Indexing and querying large volumes
4. Cost optimization and retention policies

Module 7: Visualization and Observability UX

1. Building dashboards in Grafana
2. Correlating logs, metrics and traces
3. Designing observability for decision making
4. Advanced visualization techniques

Module 8: SRE and Reliability Engineering

1. SLIs, SLOs and error budgets
2. Incident management lifecycle
3. Postmortem culture
4. Chaos engineering fundamentals

Module 9: Multi-Cloud Observability

1. Observability challenges in multi-cloud
2. Cross-cloud telemetry aggregation
3. Vendor lock-in avoidance strategies
4. Hybrid and multi-region architectures

Module 10: Automation, AIOps and Advanced Practices

1. Alerting strategies and noise reduction
2. Automation and self-healing systems
3. Introduction to AIOps
4. Integrating observability with CI/CD pipelines