Observability para produção real Entrar na lista

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

Oportunidade de mercado

Observability virou competência de engenharia, não responsabilidade de uma ferramenta.

Plataformas modernas geram sinais demais, mudam rápido demais e custam caro demais para serem operadas só com dashboard e alerta genérico. SREs, DevOps, Platform Engineers e times de backend precisam entender telemetria como arquitetura: ingestão, contexto, retenção, query, custo e resposta a incidente.

Cloud native Mais sinais

Microsserviços, Kubernetes, filas e APIs aumentam volume e cardinalidade todos os dias.

Custo Menos desperdício

Sem modelagem e retenção, observability vira uma conta crescente que pouca gente sabe explicar.

RCA Menos chute

O valor real aparece quando logs, traces e métricas respondem perguntas durante o incidente.

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.

Traces

Contexto perdido entre serviços

Span sem nome útil, atributo demais, propagação falhando e RCA virando caça ao tesouro.

Metrics

Cardinalidade fora de controle

Métrica que parecia simples explode custo, degrada query e atrapalha alerta confiável.

pipeline

Collector frágil em produção

Sem fila, sem retry, sem health do próprio pipeline e sem clareza de capacidade.

query

Dados que não respondem perguntas

Logs, traces e métricas existem, mas não se correlacionam quando o time precisa decidir rápido.

01

Instrumente com critério

Use OpenTelemetry sem explodir cardinalidade, custo ou ruído operacional.

02

Modele para query real

ClickHouse, ClickStack, retenção, TTL e schema pensados para investigação.

03

Opere sob pressão

Pipeline com OpenTelemetry Collector, Fluent Bit, Apache Kafka, retry, health checks e sinais do próprio sistema.

04

Use IA com contexto

Conecte MCP ao ClickStack e tenha agentes consultando seus sinais para chegar à causa raiz antes de você terminar de ler o alerta.

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.

Por que esse treinamento é diferente

Diferenciais Centrais

Observability orientada a custo e escala, com ClickHouse e ClickStack.

O curso não trata ClickHouse como detalhe de backend. A stack analítica faz parte do desenho desde o início: ingestão, compressão, retenção, query, custo e investigação.

Netflix 5 PB/dia

Logs em escala massiva com ClickHouse, mais de 10 milhões de eventos por segundo e queries interativas.

Didi -30%

Migração de Elasticsearch para ClickHouse em logs, com redução de custo de hardware e queries mais rápidas.

Sentry 62x

Consulta de dados não estruturados em ClickHouse com melhoria expressiva de performance.

ClickStack 10x+

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 como experiência completa de investigação.

Números baseados em materiais públicos de ClickHouse, Netflix, Didi, Sentry e ClickStack.

Currículo

Seis módulos para sair de sinais soltos para uma operação observável.

Módulo 1 · Fundamentos

Fundamentos de Observability

Monitoramento vs observability, métricas, traces, logs, SLI, SLO, SLA, Error Budget e ODD.

Módulo 2 · OpenTelemetry

OpenTelemetry do zero à produção

SDK, API, OpenTelemetry Collector, exporters, processors, semantic conventions, Go, Java, contexto e sampling.

Módulo 3 · ClickHouse

ClickHouse como backend analítico

MergeTree, particionamento, compressão, schema design, queries analíticas, retenção, custo e comparação com Elasticsearch/Loki.

Módulo 4 · Infraestrutura e logs

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.

Módulo 5 · Resiliência

Resiliência e Escala em Produção

Retry, fila, persistent storage, multi-cluster, isolamento de ingestão/query, alertas do pipeline e capacity planning.

Módulo 6 · IA e MCP

IA e MCP em Observability

Agentes consultando traces e logs, RCA assistido, runbooks gerados e limites do que automatizar.

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.

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 -> OTel Collector / Fluent Bit -> Apache Kafka -> ClickHouse -> ClickStack

ops:
  kubernetes: daemonset, deployment, keda
  storage: retention, ttl, compression
  review: pull request + live architecture review

Pegada 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.

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.

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.

Luis Vinhali

Staff Engineer · PicPay

Luis Vinhali

Experiência em plataforma, observability e arquitetura em ambientes de alta escala. Passou por IBM, C6 Bank e Bradesco.

LinkedIn
Rafael Gumiero

Principal Engineer · PicPay

Rafael Gumiero

Ex-AWS principal specialist em OpenSearch para LATAM. Foco em dados, analytics e workloads críticos em produção.

LinkedIn

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.

Conversar sobre turma corporativa

Garantia profissional

7 dias para validar se a turma faz sentido para você.

Se nos primeiros 7 dias você perceber que o nível, o formato ou a proposta não encaixam no seu momento, é só solicitar o reembolso. Sem formulário infinito, sem fricção desnecessária. A garantia existe para reduzir risco, não para empurrar uma compra.

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
Entrar na lista de espera

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, mas decisões SaaS entram nos comparativos.

Lista de espera

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