Visão Geral

Este curso apresenta os principais conceitos, serviços e arquiteturas de Event Streaming na Google Cloud. O participante aprenderá a projetar pipelines de eventos em tempo real utilizando serviços como Google Cloud Pub/Sub, Dataflow, BigQuery e Cloud Storage, além de explorar ingestão, processamento, transformação, distribuição e armazenamento de eventos. O curso também aborda arquiteturas orientadas a eventos, escalabilidade, confiabilidade, segurança, observabilidade e integração com aplicações modernas.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender arquiteturas de Event Streaming na Google Cloud
• Projetar pipelines de ingestão e processamento de eventos
• Utilizar Google Cloud Pub/Sub para distribuição de eventos
• Integrar Pub/Sub com Dataflow, BigQuery e Cloud Storage
• Implementar processamento de eventos em tempo real
• Projetar soluções escaláveis e resilientes
• Monitorar e proteger pipelines de streaming
• Aplicar boas práticas de arquitetura para workloads de streaming

Publico Alvo

• Engenheiros de Dados
• Engenheiros de Cloud
• Engenheiros DevOps
• Engenheiros de Streaming
• Engenheiros de Integração
• Arquitetos de Soluções
• Arquitetos de Data Platforms

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de Google Cloud
• Familiaridade com conceitos de mensageria e Event Streaming
• Noções de sistemas distribuídos
• Conhecimentos básicos de processamento de dados

Conteúdo Programatico

Module 1: Event Streaming Architecture on Google Cloud

1. Event streaming concepts
2. Google Cloud streaming ecosystem
3. Event-driven architecture
4. Real-time data pipelines
5. Streaming architecture patterns
6. Event streaming use cases

Module 2: Google Cloud Pub/Sub for Event Streaming

1. Pub/Sub architecture
2. Topics and Subscriptions
3. Publishers and Subscribers
4. Message delivery
5. Ordering and reliability
6. Pub/Sub streaming patterns

Module 3: Real-Time Data Processing with Dataflow

1. Apache Beam fundamentals
2. Dataflow streaming pipelines
3. Event ingestion
4. Data transformation
5. Windowing concepts
6. Stateful stream processing

Module 4: Streaming Data Storage

1. BigQuery streaming ingestion
2. BigQuery integration with Pub/Sub
3. Cloud Storage integration
4. Streaming data lake architectures
5. Real-time analytical workloads
6. Data lifecycle management

Module 5: Event Processing Patterns

1. Event filtering
2. Event enrichment
3. Event transformation
4. Windowed processing
5. Aggregation patterns
6. Event-driven microservices

Module 6: Scalability and Reliability

1. Horizontal scaling
2. Throughput management
3. Backpressure concepts
4. Retry and recovery strategies
5. Fault-tolerant streaming
6. Capacity planning

Module 7: Security and Observability

1. Google Cloud IAM
2. Service accounts
3. Encryption
4. Cloud Monitoring
5. Logging and tracing
6. Streaming pipeline observability

Module 8: Event Streaming on Google Cloud Workshop

1. Pub/Sub event ingestion
2. Dataflow streaming pipeline
3. Real-time event transformation
4. BigQuery streaming integration
5. Monitoring and failure recovery exercises
6. Final Google Cloud event streaming architecture project