Visão Geral

Este curso é focado no uso prático e arquitetural dos Aggregator Plugins do Telegraf, ensinando como consolidar, resumir e otimizar métricas antes do envio ao backend de séries temporais. O aluno aprenderá a reduzir volume de dados, melhorar performance e produzir métricas mais úteis para análise e tomada de decisão.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Utilizar corretamente os aggregator plugins do Telegraf
• Escolher o tipo de agregação adequado para cada cenário
• Reduzir volume e granularidade de métricas
• Melhorar desempenho de ingestão e consulta
• Projetar pipelines eficientes com agregação
• Evitar erros comuns no uso de aggregators

Publico Alvo

• Engenheiros de Observabilidade
• Profissionais de DevOps e SRE
• Arquitetos de Sistemas e Dados
• 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 – Aggregation in Time-Series Pipelines

1. Why aggregate metrics
2. Raw vs aggregated data
3. Aggregation timing and trade-offs
4. When not to aggregate

Module 2 – Telegraf Aggregator Architecture

1. Aggregator plugin lifecycle
2. Time windows and flush behavior
3. Aggregators vs database-side aggregation
4. Execution order in the pipeline

Module 3 – Common Aggregator Plugins

1. Basicstats aggregator
2. MinMax aggregator
3. Histogram aggregator
4. Valuecount and Merge

Module 4 – Designing Aggregation Windows

1. Interval and period configuration
2. Aligning aggregation with business needs
3. Accuracy vs performance
4. Clock synchronization considerations

Module 5 – Reducing Data Volume Safely

1. Downsampling strategies
2. Preserving critical signals
3. Handling spikes and anomalies
4. Granularity control

Module 6 – Performance and Resource Impact

1. CPU and memory usage
2. Buffer management
3. Aggregator scaling strategies
4. Throughput optimization

Module 7 – Validation and Quality Control

1. Verifying aggregated metrics
2. Comparing raw vs aggregated data
3. Detecting aggregation errors
4. Data consistency checks

Module 8 – Real-World Aggregation Use Cases

1. Infrastructure monitoring
2. Application performance metrics
3. Industrial and IoT data
4. Best practices and common pitfalls