Contexto perdido entre serviços
Span sem nome útil, atributo demais, propagação falhando e RCA virando caça ao tesouro.
Ao vivo · Terças, 19h-22h · engenheiros pleno+
Observability
Do primeiro span ao projeto em produção: um treinamento ao vivo de 6 módulos para operar observability de verdade, com OpenTelemetry, Apache Kafka, ClickHouse, ClickStack/HyperDX, Kubernetes, RCA e IA aplicada.
- Terças
- 19h-22h ao vivo
- 18 horas
- 6 módulos guiados
- Projeto
- entrega prática com revisão
Para quem já vive produção
Observability sem slide bonito e dashboard inútil.
Observability real nasce em produção, não em tutorial. O curso parte de problemas que você já conhece: cardinalidade fora de controle, contexto perdido entre serviços, Collector subdimensionado, Apache Kafka mal dimensionado para absorver picos de ingestão e time tentando fazer RCA no escuro.
A promessa é prática: sair com repertório para desenhar uma stack, defender trade-offs e operar sinais confiáveis em cloud native, com revisão ao vivo durante a jornada.
Onde a stack costuma quebrar
Se sua telemetria não ajuda no incidente, ela só está gerando custo.
Cardinalidade fora de controle
Métrica que parecia simples explode custo, degrada query e atrapalha alerta confiável.
Collector frágil em produção
Sem fila, sem retry, sem health do próprio pipeline e sem clareza de capacidade.
Dados que não respondem perguntas
Logs, traces e métricas existem, mas não se correlacionam quando o time precisa decidir rápido.
Instrumente com critério
Use OpenTelemetry sem explodir cardinalidade, custo ou ruído operacional.
Modele para query real
ClickHouse, ClickStack/HyperDX, retenção, TTL e schema pensados para investigação.
Opere sob pressão
Pipeline com OpenTelemetry Collector, Fluent Bit, Apache Kafka, retry, health checks e sinais do próprio sistema.
Use IA com contexto
MCP, RCA assistido e limites claros para automação em produção.
Diferencial central
ClickHouse, ClickStack/HyperDX e observability orientada a custo e escala.
O curso não trata ClickHouse como detalhe de backend. A stack analítica é parte do desenho: ingestão, compressão, retenção, query, custo e experiência de investigação.
Logs em escala massiva com ClickHouse, mais de 10 milhões de eventos por segundo e queries interativas.
Migração de Elasticsearch para ClickHouse em logs, com redução de custo de hardware e queries mais rápidas.
Consulta de dados não estruturados em ClickHouse com melhoria expressiva de performance.
Compressão e retenção longa para dados OpenTelemetry sem tratar amostragem como primeira resposta.
Por que ClickHouse e não só Elasticsearch?
Elasticsearch nasceu para busca textual e indexação invertida. Em observability moderna, muita investigação é agregação em alto volume, cardinalidade alta, retenção longa e custo previsível. ClickHouse entra como motor analítico colunar para esse tipo de workload.
Por que não só Loki?
Loki é forte para logs no modelo label-first, mas a proposta aqui é correlacionar logs, traces e métricas com SQL, schema, TTL, compressão e ClickStack/HyperDX como experiência completa de investigação.
Números baseados em materiais públicos de ClickHouse, Netflix, Didi, Sentry e ClickStack.
Projeto em produção
O pipeline que você vai montar, operar e defender tecnicamente.
A jornada conecta instrumentação, coleta, buffer, armazenamento analítico e investigação. O foco é entender onde cada decisão impacta custo, latência, confiabilidade e RCA.
Perfil da turma
Feito para quem precisa operar, defender arquitetura e responder incidente.
É para você se...
- Você atua como backend, plataforma, SRE, DevOps ou arquitetura.
- Você já vive deploy, incidente, Kubernetes, cloud ou sistemas distribuídos.
- Você quer sair do “instalei ferramenta” para desenho de pipeline confiável.
- Você precisa justificar custo, retenção, sampling, schema e trade-offs técnicos.
Não é a melhor escolha se...
- Você busca um curso introdutório de programação ou DevOps do zero.
- Você quer apenas aprender a clicar em uma ferramenta SaaS específica.
- Você não consegue reservar tempo semanal para aula ao vivo e prática.
- Você espera respostas mágicas sem discutir contexto, custo e operação.
Currículo
Seis módulos para sair de sinais soltos para uma operação observável.
Fundamentos de Observability
Monitoramento vs observability, métricas, traces, logs, SLI, SLO, SLA, Error Budget e ODD.
OpenTelemetry do zero à produção
SDK, API, OpenTelemetry Collector, exporters, processors, semantic conventions, Go, Java, contexto e sampling.
ClickHouse como backend analítico
MergeTree, particionamento, compressão, schema design, queries analíticas, retenção, custo e comparação com Elasticsearch/Loki.
Infraestrutura, ingestão e logs
OpenTelemetry Collector em modo agent/gateway, Fluent Bit, Apache Kafka, ClickHouse, kind/minikube, DaemonSet, HPA com KEDA, Helm, Strimzi e Altinity.
Resiliência e Escala em Produção
Retry, fila, persistent storage, multi-cluster, isolamento de ingestão/query, alertas do pipeline e capacity planning.
IA e MCP em Observability
Agentes consultando traces e logs, RCA assistido, runbooks gerados e limites do que automatizar.
Formato ao vivo
Ao vivo. Toda terça. Das 19h às 22h.
Cada sessão combina teoria aplicada, terminal aberto, decisões de arquitetura exercícios/demos e tempo real para dúvidas. A turma é guiada semana a semana para manter ritmo, profundidade e troca entre pessoas que já vivem produção.
Aulas ao vivo
Terças, 19h-22h, em 6 encontros, totalizando 18 horas ao vivo.
Dúvidas em tempo real
Interação direta durante cada aula, com espaço para casos reais trazidos pela turma.
Exercícios via PR
Entrega no GitHub para validar prática, raciocínio técnico, documentação e trade-offs.
Projeto final
Entrega prática revisada ao vivo: serviços instrumentados, pipeline, backend analítico e decisões de arquitetura.
$ observability360 stack plan
signals:
traces: context propagation, sampling, span naming
metrics: SLIs, SLOs, error budget, pipeline health
logs: structured events, RCA, high-cardinality queries
pipeline:
app -> OpenTelemetry Collector / Fluent Bit -> Apache Kafka -> ClickHouse -> ClickStack/HyperDX
ops:
kubernetes: daemonset, deployment, keda
storage: retention, ttl, compression
review: pull request + live architecture reviewPegada dev
Você aprende olhando para arquitetura, código, terminal e query.
A abordagem combina implementação, leitura crítica de sinais e decisões de operação. Não é uma coleção de ferramentas: é um sistema mental para diagnosticar produção com dados reais, contexto e automação onde ela faz sentido.
Projeto final
Entregue uma stack completa de observability.
O fechamento do curso é um projeto com serviços instrumentados, pipeline completo, backend analítico e dashboard funcional. A revisão acontece ao vivo para transformar cada decisão em aprendizado coletivo.
- Dois serviços instrumentados: Go e Java
- OpenTelemetry Collector com pipeline completo
- Apache Kafka como camada de desacoplamento e absorção de picos de ingestão
- ClickHouse como backend de observability
- ClickStack/HyperDX como experiência principal de investigação
- README com decisões de arquitetura e trade-offs
Pré-requisitos e ambiente
Você não precisa chegar especialista. Precisa chegar com base e vontade de abrir o terminal.
Conhecimento esperado
- Noções de HTTP, APIs, logs, métricas e deploy de aplicações.
- Vivência com backend, infraestrutura, SRE, DevOps ou plataforma.
- Familiaridade básica com Docker, Kubernetes ou cloud native.
Setup recomendado
- Máquina com Docker, Git e editor de código instalados.
- Conta GitHub para exercícios via PR e revisão.
- Ambiente local ou cloud para rodar labs com OpenTelemetry Collector, Fluent Bit, Apache Kafka, ClickHouse e ClickStack/HyperDX.
O que você leva
- Gravações por 1 ano para revisão.
- Exercícios e projeto final com contexto de produção.
- Critérios para tomar decisões de custo, escala, retenção e confiabilidade.
Instrutores
Aprenda com quem opera engenharia em escala.
O curso é conduzido por profissionais que vivem arquitetura, confiabilidade, plataforma, dados e observability em ambientes de alta exigência.
FAQ
Antes de entrar na lista.
É para iniciante?
Não. O curso assume que você já lida com deploys, incidentes e decisões de produção. Se você nunca viu um span, uma métrica ou um pipeline de logs, vale estudar fundamentos antes.
Preciso saber OpenTelemetry?
Não precisa dominar. O curso começa do zero em OpenTelemetry, mas assume maturidade de engenharia para entender trade-offs.
Vou conseguir acompanhar ao vivo?
As aulas acontecem às terças, das 19h às 22h. A proposta é aprender junto, tirar dúvidas e ainda ter a semana para desenvolver exercícios e projeto. As gravações ficam disponíveis como apoio de revisão por até 1 ano.
Vai ter mão na massa?
Sim. Cada módulo tem lab, exercício ou estudo de caso, e as entregas principais acontecem via PR no GitHub.
É SaaS ou self-hosted?
Os dois aparecem. A base prática foca self-hosted com ClickHouse, Apache Kafka, OpenTelemetry Collector, Fluent Bit e ClickStack/HyperDX, mas decisões SaaS entram nos comparativos.
Turmas para empresas
Quer levar Observability 360 para seu time?
Para empresas, o treinamento pode ser adaptado ao contexto da plataforma: stack atual, volume de telemetria, dores de custo, arquitetura de ingestão, logs, traces, métricas e processo de incidentes.
Diagnóstico técnico
Mapeamento de arquitetura atual, gargalos de custo, retenção, cardinalidade e pipeline.
Labs no contexto do time
Exercícios adaptados para decisões reais de OpenTelemetry Collector, Fluent Bit, Apache Kafka e ClickHouse.
Formato fechado
Turma dedicada para engenharia, plataforma, SRE, DevOps ou arquitetura, com agenda combinada.
Próxima turma
Vagas limitadas para uma turma realmente acompanhada.
A turma é ao vivo e terá tamanho controlado para preservar qualidade nas discussões, revisão de PRs e acompanhamento do projeto final.
Lote antecipado
R$ 1.997
R$ 200 de desconto para quem entrar na lista e garantir a primeira janela
Valor regular
R$ 2.197
Economia de R$ 200 no antecipado
Receba a abertura da turma antes da venda pública.
- 18 horas ao vivo em 6 encontros às terças
- Revisão de exercícios e projeto final
- Acesso às gravações por 1 ano