Ao vivo · Quintas, 19h-22h · engenheiros pleno+

Observability

Do primeiro span ao projeto em produção: um treinamento ao vivo de 6 semanas para operar observability de verdade, com OpenTelemetry, Kafka, ClickHouse, Kubernetes, RCA e IA aplicada.

Quintas
19h-22h ao vivo
18 horas
6 semanas guiadas
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, Kafka segurando pico 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.

trace

Contexto perdido entre serviços

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

metric

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 OTel sem explodir cardinalidade, custo ou ruído operacional.

02

Modele para query real

ClickHouse, retenção, TTL e schema pensados para investigação.

03

Opere sob pressão

Pipeline com buffer, retry, health checks e sinais do próprio sistema.

04

Use IA com contexto

MCP, RCA assistido e limites claros para automação em produção.

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 semanas para sair de sinais soltos para uma operação observável.

Semana 1 · Quinta, 19h

Fundamentos de Observability

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

Semana 2 · Quinta, 19h

Otel do Zero à Produção

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

Semana 3 · Quinta, 19h

ClickHouse como Backend

MergeTree, particionamento, compressão, schema design, queries analíticas, retenção e custo.

Semana 4 · Quinta, 19h

Infraestrutura e Ambiente

Collector, Kafka, ClickHouse, kind/minikube, DaemonSet, HPA com KEDA, Helm, Strimzi e Altinity.

Semana 5 · Quinta, 19h

Resiliência e Escala em Produção

Retry, queue, persistent storage, multi-cluster, alertas do pipeline e capacity planning.

Semana 6 · Quinta, 19h

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 quinta. 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

Quintas, 19h-22h, durante 6 semanas, 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 -> kafka -> collector -> clickhouse

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 Collector, Kafka e ClickHouse.

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, busca 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 busca, analytics e workloads críticos em produção.

LinkedIn

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 OTel, mas assume maturidade de engenharia para entender trade-offs.

Vou conseguir acompanhar ao vivo?

As aulas acontecem às quintas, das 19h às 22h. A proposta é aprender junto, tirar dúvidas e discutir trade-offs no momento em que eles aparecem. 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, Kafka e Collector, mas as decisões SaaS entram nos comparativos.

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.

Condição antecipada R$ 1.997 para quem entrar na lista e garantir a primeira janela
Valor regular R$ 2.197
  • 18 horas ao vivo em 6 semanas
  • Revisão de exercícios e projeto final
  • Acesso às gravações por 1 ano
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