Visão Geral

Este curso apresenta os fundamentos do processamento e streaming de dados em tempo real, abordando os conceitos, arquiteturas e tecnologias utilizadas para capturar, transportar, processar e analisar eventos continuamente. O participante aprenderá como funcionam plataformas de streaming, pipelines de dados, processamento de eventos e arquiteturas orientadas a eventos, além de conhecer as principais soluções utilizadas no mercado para construção de aplicações escaláveis e de baixa latência.

Objetivo

Após realizar este curso, você será capaz de:

• Compreender os fundamentos do streaming de dados em tempo real
• Identificar os componentes de uma arquitetura de streaming
• Diferenciar processamento em lote (batch) e processamento em tempo real (streaming)
• Conhecer as principais plataformas de streaming de dados
• Entender padrões arquiteturais para processamento contínuo de eventos
• Aplicar boas práticas na construção de pipelines de dados em tempo real

Publico Alvo

• Engenheiros de Dados
• Desenvolvedores de Software
• Arquitetos de Soluções
• Engenheiros de Integração
• Profissionais DevOps e Platform Engineering
• Analistas de Sistemas

Pre-Requisitos

• Conhecimentos básicos de arquitetura de software
• Familiaridade com bancos de dados
• Noções de integração entre aplicações

Conteúdo Programatico

Module 1: Introduction to Real-Time Data Streaming

1. Evolution of data processing
2. Batch versus stream processing
3. Fundamentals of real-time streaming
4. Event-driven data architectures
5. Enterprise streaming use cases
6. Benefits and challenges

Module 2: Streaming Architecture Fundamentals

1. Data producers and consumers
2. Event brokers
3. Topics and partitions
4. Stream pipelines
5. Event ingestion concepts
6. Stream processing lifecycle

Module 3: Streaming Platforms and Technologies

1. Apache Kafka fundamentals
2. Apache Pulsar overview
3. Amazon Kinesis overview
4. Azure Event Hubs overview
5. Google Cloud Pub/Sub overview
6. Platform comparison and selection

Module 4: Stream Processing Concepts

1. Stream processing fundamentals
2. Windowing concepts
3. Stateful versus stateless processing
4. Event ordering and delivery guarantees
5. Fault tolerance concepts
6. Processing optimization techniques

Module 5: Reliability, Monitoring and Security

1. High availability concepts
2. Data consistency considerations
3. Monitoring and observability
4. Security fundamentals
5. Performance optimization
6. Enterprise best practices

Module 6: Real-Time Streaming Workshop

1. Streaming pipeline design
2. Event ingestion exercises
3. Stream processing laboratories
4. Monitoring and troubleshooting
5. Enterprise streaming scenarios
6. Final real-time streaming project