DevOps
Kubernetes: AIOps e self‑healing com observabilidade avançada
20hCarga horária
62Atividades
4Estudantes
0,0Avaliação média
01Certificado
O que você vai aprender
- Utilize sinais e métricas de qualidade para aprimorar decisões de autoscaling além de CPU e memória.
- Implemente instrumentação vendor‑neutral com OpenTelemetry e transforme telemetria em métricas acionáveis com Prometheus e Grafana.
- Aplique técnicas de observabilidade de rede com eBPF e ferramentas como Cilium e Hubble para monitorar latência e conexões.
- Desenvolva mecanismos de detecção de anomalias e predição de falhas com Machine Learning para suportar remediação automatizada.
- Projete e operacionalize estratégias de AIOps self‑healing com runbooks, guard rails e automação controlada via GitOps (Argo CD).
Público alvo
Este curso é indicado para profissionais de SRE, engenheiros de plataforma e observabilidade, operadores de Kubernetes e arquitetos de infraestrutura que desejam aplicar AIOps para reduzir trabalho repetitivo, automatizar remediações e aumentar a resiliência de clusters em produção.
Ementa
- Introdução ao AIOps
- Observabilidade aplicada à escalabilidade operacional
- Implementando escalabilidade orientada a eventos com KEDA
- Entendendo as limitações do HPA
- Hands-on - HPA, KEDA e VPA em workloads
Descubra se esse curso é pra você!
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construindo
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DevOps
Conheça o movimento que preza pela automação e monitoramento das construções de softwares. Explore a Internet das Coisas, desenvolva infraestruturas completas e crie um pipeline de construção de software. Tudo isso com a ajuda de ferramentas poderosas, como o Terraform e o Kubernetes.
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