Sobre o Treinamento.

Este treinamento capacita os alunos para trabalharem com o Conductor, que é uma plataforma criada pela Netflix para orquestrar fluxos de trabalho que abrangem microsserviços. O Netflix Conductor é um um software de código aberto popular e amplamente utilizado. Ele usa DSL baseado em JSON para definir os fluxos de trabalho e as etapas do fluxo de trabalho (tarefas) e fornece recursos notáveis tais como visibilidade e rastreabilidade de fluxos de trabalho, controles para parar, reiniciar, pausar e retomar fluxos de trabalho e tarefas, uma GUI para visualizar os fluxos de trabalho e as instâncias de fluxo de trabalho em execução atuais, assim como dimensiona milhões de fluxos de trabalho em execução simultânea com suporta gRPC, REST e eventos.

Todo o treinamento e ministrado sobre a versão Community do Conductor com Materiais em Português do Brasil. Ambiente de educação e metodologia de ensino personalizada.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Identifique os desafios de negócios e arquiteturas resolvidos pelo Conductor
• Realizar a instalação e setup do AConductor.
• Configurar os principais recursos do Conductor:
  • Criar fluxos de trabalho.
  • Rastrear fluxos de trabalho.
  • Conhecer como utilizar os protocolos gRPC e REST programaticamente.
  • Funções de segurança.
• Configurar recursos adicionais comumente usados ​​com Conductor:
  • Deploy em ambiente de containers.
  • Embeeded do Conductor em sua solução.
• Utilizar as opções da interface do usuário do Conductor.

Público-alvo.

Este treinamento é direcionado para as seguintes profissionais:

• Administradores de Sistemas.
• Arquitetos de Software.
• Desenvolvedores.
• Equipes DevOps que atuam com microsserviços.

Dificuldade.

Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Conductor 3.13 e foi modificado pela última vez em 28 de outubro de 2022.

Conteúdo Programático

Conceituais

• O que é um fluxo de trabalho (Workflow).
• Processo de automação de negócios.
• DevOps.
• Microserviços.
• Arquitetura de Microsserviços.
• CI/CD pipelines.
• O Projeto Conductor.
• Netflix OSS.
• Orkes Conductor.
• Orkes Enterprise Conductor.
• Conductor SaaS da Orkes.
• Conductor X Camunda BPM Platform 7 X Zeebe x Camunda Platform 8.
• Licenciamento (Free Software X Open Source).
• Empresas usando Conductor no mundo.
• Empresas usando Conductor no Brasil.
• Versões do Conductor.
• Comunidade Conductor no Brasil e no Mundo.
• Casos de Uso.
• Livros, sites, documentação e referências complementares.

Conceitos do Conductor

• Workflow.
• Workflow para Humanos.
• Workflow para Sistemas.
• Workers.
• Tasks.
• Operators.
• Scheduler Workflow.
• Blueprint.
• JSON DSL.
• Deployment.
• Conductor UI.
• Conductor Server.
• ElasticSearch.
• OpenSearch.
• Dynomite
• Arquitetura do Conductor.
• OpenSearch, ElasticSearch, Redis e PostgreSQL.

Instalando o Conduktor

• Pré-requisitos.
• Conductor playground.
• Orkes Community Container
• Instalando o Conductor.
• Configurando o Conductor.
• Conductor-Postman.
• API Gateway

Workflows

• Directed Acyclic Graph (DAG)
• Executando um workflow.
• Workflow definition.
• Poll para Worker Task.
• Construindo um worker.
• Executando um worker.
• Workers and Conductor interact.
• Criando um worker.
• Worker Features.
• Worker Callbacks.
• JSON explainer.
• Workflow Results.
• Workflow Secrets.
• Secret.
• Pesquisa de Workflow em execução.
• UI Workflows View.
• Versionamento.
• Histórico de execução.
• Melhores práticas.

Tasks

• Task Definition.
• Parâmetros.
• Retry Logic.
• Timeout Policy.
• Task Concurrent Execution Limits.
• Task Rate limits.
• InputKeys e outputKeys.
• InputTemplate.
• Reuso de Tasks
• Task Domain.
• Domain.
• Fallback task to domain.
• Task Lifecycle.
• Task state transitions.
• Task failure e retries.
• Response timeout.
• Task Timeout.
• Poll Timeout
• Extending System Tasks.
• HTTP Task
• Task Inputs.
• Inputs referred.
• Hard coded inputs.
• Annotations.
• Melhores práticas

Eventos

• Eventos SQS.
• Conductor for SQS.

Workflow CI/CD.

• Conductor APIs For CI/CD
• API Endpoints.
• Updating Workflows/tasks.
• CI/CD with Github Actions.
• Access Control.
• GitHub Secrets.
• GitHub Action Basics.

gRPC

• Desenvolvendo gRPC com Java.
• Topologia RPC.
• Service definition.
• Synchronous vs. asynchronous.
• Ciclo de vida do RPC.
• Server streaming RPC.
• Client streaming RPC.
• Bidirectional streaming RPC.
• Deadlines/Timeouts.
• RPC termination.
• Cancelling an RPC.
• Metadata.
• Channels

SDK

• SDK Clients.
• Java SDK.
• Python SDK.
• Java Workflow SDK.
• Java Worker SDK.
• Java Unit Testing.
• Outras Linguagens do SDK.

Observability

• Debugging Executions.
• Timeline.
• Recovering From Failures.
• Retry.
• Troubleshooting Workflows.
• Failures and Rate Limits.
• Task Timeout
• Task Retries.
• Task Failure.
• Monitoring Task Queues.
• Conductor Log Level.

Controle de acesso

• Controle de Acessos.
• Usuários
• Grupos.
• Permissões.
• Aplicações.
• Tags.

API

• Workflow API.
• Task API.
• Reordering API.
• Automating the API call.
• HTTP task.
• Error handling.

Extensões

• Conductor integration.
• Dadog.
• Cassandra Persistence.
• AWS S3 storage.
• MinIO storage.

Carga Horária.

• 32 Horas.

Modalidade do Treinamento.

• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-requisitos.

Este treinamento pressupõe que o aluno seja competente com as seguintes ferramentas, tecnologias e conceitos:

• Conhecimento básico em desenvolvimento Java.
• Conhecimento básico em arquitetura de microsserviços.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos Recomendados de Hardware.

• Memória RAM: 8GB.
• Espaço em Disco: 20GB.
• Processador: 64 bits (chipsts de x64).
• CPU: 2 núcleos.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou MacOS.
• VirtualBox.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Conductor e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
• Brindes: Caneta, Pasta e Bloco de Anotações (somente em presenciais).

Metodologia.

• O treinamento apresenta uma empresa fictícia que necessita de uma implantação de orquestração de microsserviços e todas as fases da implantação.
• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Conductor e cursos Conductor. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

Treinamento de modelagem/desenho de processos, utilizando-se da notação BPMN 2.0, através da ferramenta Camunda, versão Community.

Este treinamento você vai dominar os elementos gráficos essenciais da notação BPMN 2.0 para modelar processos de negócio usando a ferramenta Camunda Modeler. A BPMN 2.0 é uma notação completa e moderna que permite tanto o pessoal das áreas de negócio como de TI documentarem qualquer tipo de processo em diferentes níveis de detalhes. A notação já um padrão usada pela maioria das empresas no mundo todo. Durante este treinamento você vai fazer muitos exercícios para dominar o mapeamento e modelagem de processos com esta notação.

Modalidades do Treinamento:

• Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
• On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Conteúdo Programático

BPMN 2.0 e BPM.

• Definição do Processo de Negócios.
•  Como modelar processos de negócios.
• OMG e ABPMP.
• Camunda Modeler.
• DMN e BPMN.
• Evolução da notação.

Symbolos Básicos BPMN.

• Activity.
• Gateway.
• Event.
• Sequence Flow.
• Message.
• Artifact.

Colaboração de modelagem.

• Pool, Participantes.
• Lanes.

Message Flow.

• Como modelar mensagens.

Items e Dados Data.

• Data Modeling.

Atividades.

• Activity vs Task
• Human Interactions.
• Types of Tasks.
• Sub-Process.
• Call Activity.
• Loop e Multi-Instance.

Eventos.

• Conceitos.
• Start and End Events.
• Intermediate Events.
• Trigger.
• Tipos de Eventos.
• Message.
• Timer.
• Error.
• Escalation..
• Cancel.
• Compensation.
• Link.

Gateways.

• Sequence Flow Considerations
• Exclusive Gateway.
• Inclusive Gateway.
• Parallel Gateway.
• Event-Based Gateway.
• Parallel Event-Based Gateway.
• Complex Gateway.

Compensação.

• Compensation Handler.
• Compensation Triggering.
• Relationship between Error Handling and Compensation.

Carga Horária:

• 24 Horas.

Pré-Requisitos:

• Noções de Fluxograma.
• Afinidade com processo de negócio.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware

• Memória RAM : 4GB
• Espaço em Disco: 10GB
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T ou Superior.
• Sistemas Operacionais : GNU/Linux, Windows ou Mac OS.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Camunda e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
• Caneta, pasta e bloco de anotações.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Camunda e cursos Camunda. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

[No form id or name provided!]

Instrutor

Sobre o Treinamento.

Este treinamento capacita os alunos para uso do Alfresco Governance Services (AGS), apresentando os fundamentos para os problemas de negócios que ele resolve e os principais recursos e benefícios. O Alfresco Governance Services é totalmente compatível com o DoD 5015.02. Com o Alfresco Governance Services, você pode automatizar totalmente o ciclo de vida do registro, desde a captura, passando pela retenção até a destruição final. Os usuários podem criar registros diretamente de qualquer site Alfresco Share. Além disso, os controles de segurança e a classificação oferecem controle total sobre quem pode ver quais registros e quando.

Todo o treinamento e ministrado sobre a versão Community do Alfresco com Materiais em Português do Brasil. Ambiente de educação e metodologia de ensino personalizada.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Identifique os desafios de negócios resolvidos pelo Alfresco Governance Services.
• Realizar a instalação e setup do Alfresco Governance Services.
• Configurar os principais recursos do Alfresco Governance Services:
  • Automatização o gerenciamento de registros.
  • Aplicação de cronogramas de retenção.
  • Regras baseadas em eventos.
  • Disposição de Registros.
  • Retenções legais.
  • Classificações e Marcas de Segurança.
  • Auditoria.
  • Funções de segurança.
• Configurar recursos adicionais comumente usados ​​com Alfresco Governance Services:
  • Serviços de Federação ao Alfresco.
  • Opções de Storages.
• Utilizar as opções da interface do usuário.

Público-alvo.

Este treinamento é direcionado para as seguintes profissionais:

• Administradores de Sistemas.
• Arquitetos de Software.
• Desenvolvedores.
• Usuários finais.
• Bibliotecários.
• Arquivistas.

Dificuldade.

Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Alfresco Governance Services 14 (compatível com Alfresco 7.2) e foi modificado pela última vez em 20 de agosto de 2022.

Conteúdo Programático

Conceituais

• Plataforma de Negócios Digitais Alfresco.
• DoD 5015.02.
• Alfresco Governance Services (Record Management.).
• Recursos do Alfresco Governance Services.
• Arquitetura do Alfresco Governance Services.

Site Record Management.

• Criando um site Record Management.
• Records Management Dashboard.

Metadados customizados.

• Criando um metadados customizado.
• Lista de valores.
• acesso a uma lista de valores.

Plano de Arquivos (File Plan).

• Eventos customizado.
• Categoria de registros.
• Cronograma de retenção.
• Etapas de retenção em um cronograma de retenção.
• Pasta de registros.

Arquivamento e Declaração de Registros.

• Categorias de Registro
• Regras de automação.
• Automatize o arquivamento com o AutoComplete.

Automatizando o plano de arquivos

• Regras de automação.

Gerenciando Registros.

• Gerenciando registros.
• Processando registros.
• Gerenciar retenções.
• Criando retenções.
• Adicionando conteúdo a retenções.
• Gerando um relatório de retenção.
• Gerenciando permissões.
• Visualizando a Auditoria.
• Procurando registros.
• Fazendo uma pesquisa.
• Salvando uma pesquisa.
• Opções de pesquisa avançada.
• Destruir Registro.
• Transferir Registro.

Controles de Segurança.

• Controles de segurança.
• Grupos de segurança.
• Certificado de segurança.
• Guias de classificação.
• Configurando controles de segurança.
• Grupos de segurança.
• Tags de segurança.
• Razões da Classificação.
• Prazo de Desclassificação.
• Isenções de Desclassificação.
• Atribuindo controles de segurança.
• Certificado de segurança.
• Guias de classificação.
• Criando um guia de classificação.

Roles.

• Funções.
• Capacidades.
• Gerenciando funções.
• Atribuindo funções.
• Relatório de direitos do usuário.

Gestão de Auditoria.

• Registro de auditoria.
• Visualizando o Registro de Auditoria.
• Pesquisando o registro de auditoria.
• Arquivar um relatório de destruição.

Custom Email Mappings.

• Mapeamentos de e-mail,
• Criando um mapeamento de e-mail.
• Excluindo um mapeamento de e-mail.
• Configurar mapeamento de e-mail.
• Visualizando o mapeamento de e-mail.

Eventos Customizados..

• Eventos personalizados.
• Criando um evento.
• Editando um evento.
• Configurar evento.
• Como usar eventos personalizados.

Relacionamentos customizados.

• Relacionamentos.
• Criando um relacionamento.
• Editando um relacionamento.
• Configurar relacionamentos.
• Adicionar um relacionamento pai/filho.
• Adicionar um relacionamento bidirecional.
• Visualizando relacionamentos.

Carga Horária.

• 16 Horas.

Modalidade do Treinamento.

• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-requisitos.

Este treinamento pressupõe que o aluno seja competente com as seguintes ferramentas, tecnologias e conceitos:

• Conhecimento em Alfresco Content Plataform.
• Conhecimento em Alfresco Share.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos Recomendados de Hardware.

• Memória RAM: 8GB.
• Espaço em Disco: 20GB.
• Processador: 64 bits (chipsts de x64).
• CPU: 2 núcleos.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou MacOS.
• VirtualBox.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Alfresco Community e Plugin Governance Services e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
• Brindes: Caneta, Pasta e Bloco de Anotações (somente em presenciais).

Metodologia.

• O treinamento apresenta uma empresa fictícia chamada "CloudECM" onde será implantado o Alfresco Governance Services e todas as fases da implantação.
• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Alfresco e cursos Alfresco. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Próxima turma:

Inscrições, Informações e Valores

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Vídeo Aula Demonstração

Assista aos conceitos iniciais do Alfresco.

Instrutor

O treinamento em Apache ECharts tem foco em ensinar como usar e incorporar as bibliotecas de visualização dados em suas aplicações. O Apache ECharts é uma ferramenta de visualização JavaScript de código aberto, que pode ser executada fluentemente em desktop, Apps Web e dispositivos móveis. É compatível com a maioria dos navegadores da Web modernos. O ECharts depende do ZRender, um mecanismo de renderização gráfica, para criar gráficos intuitivos, interativos e altamente personalizáveis.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Conteúdo Programático

Conceitual.

• Introdução a Data Visualization.
• O Apache ECharts.
• Software Livre x Open Source.
• Licenciamento.
• Histórico do Apache ECharts.
• Empresas usando ECharts no Mundo.
• Empresas usando ECharts no Brasil.
• Comunidade ECharts.
• Versões do ECharts.

Apache ECharts.

• Arquitetura do ECharts.
• Componentes do ECharts.
• WebSocket.
• jsDelivr.
• ZRender.

Características.

• Tipos de Gráficos.
• Formato de dados.
• Grande volumes.
• Otimização para mobile.
• Multirenderização.
• Multiplataforma.
• Data Exploration In-Depth.
• Multi-Dimensional.
• Rich Visual Coding.
• Dynamic Data.
• Efeitos Especiais.

Visualização 3D.

• Efeitos 3D.
• WebGL
• ECharts GL

Trabalhando com ECharts.

• Importando ECharts.
• Incluindo gráficos em HTML.
• Plotando Gráficos.
• Chart Container.
• Style.
• Dataset.
• Data Transform.
• Axis.
• Visual Mapping.
• Legenda.
• Eventos.
• Ações.
• Commons Charts.
• Cross Plataform.
• Data.
• Label.
• Animação.
• Interação.
• Canvas
• SVG.
• Canvas X SVG.

Acessibilidade.

• W3C
• Accessible Rich Internet Applications Suite (WAI-ARIA)

Recursos

• Spreadsheet Data Converter.
• Theme Builder.

API

• API Apache ECharts.

Carga Horária.

• 16 Horas.

Modalidade do Treinamento.

• Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
• On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-requisitos.

• Conhecimento de Desenvolvimento Web (HTML, CSS)
• Conhecimento básico em linguagem Javascript.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 15 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos Recomendados de Hardware.

• Memória RAM: 6GB.
• Espaço em Disco: 10GB.
• Processador: 64 bits (chipsets de x64).
• CPU: 2 núcleos.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todo o software Apache ECharts e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos (hacks) desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
• Brindes: Caneta, Pasta e Bloco de Anotações. (Somente em presenciais)

Metodologia.

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Apache ECharts e  cursos Apache ECharts . caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

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Instrutor

Sobre o Treinamento

Nosso treinamento visa formar DBAs (Data Base Administrators) do PostgreSQL para administração e manutenção completa de bancos de dados para atender a demandas de um ambiente corporativos. Conhecimento avançado do banco de dados PostgreSQL serão abordados na formação e composta com muitas atividades prática e visão conceitual de todas as operações assim como técnicas para otimização e tunning do banco de dadoos. Para formação de equipes para desenvolvimento recomendamos nosso outro treinamento de PostgreSQL para Desenvolvedores que foca em funções da equipe de programadores, analistas de sistemas e equipe mais envolvida com o uso das funções do PostgreSQL.

O PostgreSQL é um sistema gerenciador de banco de dados objeto relacional (SGBDOR), desenvolvido como projeto de código aberto.Hoje, o PostgreSQL é um dos SGBDs (Sistema Gerenciador de Bancos de Dados) de código aberto mais avançados, contando com recursos como: Consultas complexas, Chaves estrangeiras, Integridade transacional , Controle de concorrência multi-versão , Suporte ao modelo híbrido objeto-relacional, Ele tem facilidade de Acesso Gatilhos, Visões ,Linguagem Procedural em várias linguagens (PL/pgSQL, PL/Python, PL/Java, PL/Perl) para Procedimentos armazenados, Indexação por texto e Estrutura para guardar dados Georeferenciados PostGIS.

Calendário de turmas abertas

Treinamento somente no formato in-company.

Objetivo

Ensinar as funcionalidades do PostgreSQL para administração de banco de dados corporativos de forma avançada.

Público Alvo

Administradores de Banco de Dados (DBAs) e Engenheiros de Dados.

Conteúdo Programático:

Conceitual

• Histórico do PostgreSQL.
• Fundamentos da arquitetura.
• Principais características.
• Principais funcionalidades.
• Plataformas suportadas.
• Limitações do PostgreSQL.
• Licenciamento.
• Open Software X Free Software.
• Quem usa PostgreSQL no Mundo.
• Quem usa PostgreSQL no Brasil.
• Comunidade PostgreSQL.
• Posicionamento no mercado.
• Empresas e Entidades colaboradoras do PostgreSQL.
• PostgreSQL na Cloud.

Instalação PostgreSQL.

• Requisitos de Software.
• Instalação do PostgreSQL no Linux.
• Instalação a partir dos fontes.
• Configuração de variáveis de ambiente.
• Configuração de script de inicialização.
• Instalação a partir de pacotes.

Configurações do PostgreSQL.

• Formatos de data.
• Codificação.
• Localização.
• Demais Variáveis de ambiente.
• postgresql.conf - Opções gerais.
• postgresql.conf - Opções de manutenção..

Gerenciamento de banco de dados.

• Criação da área de dados.
• Inicialização do servidor de banco de dados.
• Gerenciamento do processo servidor.
• Utilitários do PostgreSQL.
• Criação do banco de dados.
• Layout físico do agrupamento.
• Remoção de banco de dados.
• Banco de dados template.

Tablespaces e Schemas.

• Conceito.
• Criação de tablespaces.
• Propriedades de tablespaces.
• Alteração de tablespaces.
• Manipulação de tablespaces.
• Criação de Schemas.
• Manipulação de Schemas.

Segurança no PostgreSQL.

• Gerenciamento de usuários.
• Permissões de usuários.
• Conceito de ROLEs.
• ROLEs de Login (usuários).
• ROLEs por banco de dados.
• ROLEs Contêiner (Grupos de usuários).
• Manipulação de ROLEs.
• Controle de acesso a Objetos.
• Tipos de Privilégios.
• Gerenciamento de Privilégios(GRANT e REVOKE).
• Controle de acesso através de VIEWs.

Catálogo de dados no PostgreSQL.

• Utilização do catálogo do PostgreSQL.
• Principais tabelas de sistema.

Autenticação de clientes no PostgreSQL.

• Métodos de autenticação.
• pg_hba.conf.
• pg_ident.conf.

Particionamento de tabelas.

• Conceitos e objetivos.
• Tipos de particionamento.
• Implementação de particionamento.
• Configuração de particionamento.

Arquitetura de dados no PostgreSQL.

• Funcionamento interno do PostgreSQL.
• Arquitetura do PostgreSQL.
• Transações.
• Conexões.
• Módulos internos.
• Processos.
• Subsistemas de Processos.
• Funcionamento do WAL(Write Ahead Log).
• Configuração do WAL.
• Arquivamento.

Índices e performance e otimização de consultas.

• Funcionamento do otimizador de consultas.
• Uso correto de índices.
• Tipos de índices.
• Verificação da eficácia dos índices.
• Verificação de tabelas que necessitam de índices.
• Índices concatenados.
• Multiplos índices.
• Indexação parcial.
• Índices com funções e operadores.
• Utilização de tabelas clusterizadas.
• Reindexação.
• Análise da sintaxe SQL.
• Diferenças de performance entre comandos SQL.
• Visualização do plano de execução (EXPLAIN).
• Comparação de custos.
• Controle do comportamento do otimizador.
• Opções do otimizador.
• Manipulação do plano de execução.
• Controle do plano de execução.
• Causas de baixa performance.
• Relação Custo x Performance.
• Tuning de memória e CPU.
• Tuning de I/O.

Otimização de Kernel, Memória e I/O.

• Kernel.
• Memória compartilhada (Shared Memory).
• Configuração do Kernel do Linux.
• Configuração de semáforos do sistema.
• O Parâmetro OVERCOMMIT.
• Otimização de memória.
• Níveis de cache de memória.
• Mecanismo de cache de memória.
• Memória virtual
• Paginação.
• Utilização de memória.
• Monitoramento de paginação e swapping.
• Modelo de I/O no Linux.
• Conceito de RAID.
• Tipos de RAID.
• Análise de dispositivos de I/O do Linux.
• Tuning de I/O no Linux.
• Tecnologia de discos.
• Tipos de Sistemas de arquivos no Linux.
• Particionamento.
• Otimização de I/O do PostgreSQL
• Servidor de banco de dados dedicado.
• Distribuição da área de dados entre discos.
• Distribuição dos logs de transação.
• Tuning do Write-Ahed Log (WAL).
• Configuração de CHECKPOINTs.

Balanceamento de carga.

• Conceitos de load balance.
• Arquitetura para balanceamento.
• Paralelização horizontal.
• Paralelização vertical.
• Processamento distribuído.
• Configuração de replicação com balanceamento.

Backup e Recuperação.

• Conceitos de Backup e Restore.
• Estratégias de Backup.
• Características de backup.
• Backup lógico.
• Opções de Backup.
• Ferramentas de backup.
• Os utilitários pg_dump e pg_dumpall.
• Restauração de Backup lógico.
• Opções de restauração.
• O utilitário pg_restore.
• Backup e restauração de grandes bases de dados.
• Backup físico offline.

Monitoramento e manutenções de rotina.

• Monitoramento de espaço em disco.
• Monitoramento do tamanho de tabelas e índices.
• Monitoramento de outros objetos.
• Estatísticas de uso do banco.
• Monitoramento das atividades do cluster.
• Configuração do log de atividades.
• Estratégias de manutenção.
• VACUUM.
• Atualização de estatísticas.
• Prevenção de falhas no ID de transação (transaction ID wraparound).
• Verificação de IDs de transação.
• Configuração do autovacuum.
• Rotina de reindexação.

Clusterização e Replicação.

• Cluster com PostgreSQL.
• Criação de servidores e slaves.
• Replicação síncrona X Replicação assíncrona.
• Arquitetura de replicação.
• Ferramentas de replicação.
• Tipos de replicação.
• Replicação offline.
• Replicação online.
• Replicação síncrona.
• Replicação assíncrona.
• Replicação Master/Slave
• Replicação Multi-Master.
• Banco de dados distribuídos.
• Banco de dados distribuídos - replicação.
• Commit em duas fases.
• Banco de dados distribuídos - fragmentação
• Fragmentação horizontal.
• Replicação de discos.
• Replicação de discos (RAID).
• Replicação de blocos de discos (DRBD).
• Configuração do DRBD.
• Replicação DRBD com PostgreSQL Warm Standby.

Pré-requisitos de Conhecimento

• Conhecimento básico banco de dados.
• Conhecimento básico em SQL ANSI.

Requisitos dos Alunos.

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware.

• Memória RAM : 8GB
• Espaço em Disco: 40GB
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais : GNU/Linux, Windows ou MacOS ambos em 64Bits.
• Virtualbox.

Carga Horária.

• 32 Horas de duração.

Modalidade do Treinamento.

• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares do PostgreSQL e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
• Caneta, Pasta e Bloco de Anotações (somente para cursos presenciais).

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Inscrições, Informações e Valores

[No form id or name provided!]

Nosso Expertise com o PostgreSQL.

•  A Ambiente Livre é "Professional Services - South America" no projeto PostgreSQL atuando há mais de 15 anos com banco de dados PostgreSQL.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos PostgreSQL, e cursos PostgreSQL. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Instrutor

O curso ou treinamento Databricks Plataform com PySpark foi desenvolvido para que os alunos possam após o treinamento ser capaz de construir aplicações de Big Data usando uma das tecnologias mais modernas para processamento massivo o Spark da DataBricks na AWS (Amazon Web Services), Microsoft Azure ou Google Cloud, são abordados conhecimentos de arquitetura e ecossistemas fundamentais para a programação com a linguagem Python e o Framework Apache Spark. Entender as principais conceitos e fluxo de trabalho de implementação, dominar tópicos avançados de manipulação de RDDs, saber escrever scripts Spark e interações com outros projetos do ecossistema DataBricks necessários para a análise de dados. Saber fazer uso de motores de processamento e desenvolver soluções que utilizam componentes em todo hub de dados da empresa. Ser capaz de construir aplicativos usando Apache Spark para processamento de stream combinando dados históricos com dados de streaming, através de análises interativas em tempo real.

Turmas Somente inCompany

Conteúdo Programático

Conceitual Big Data e Databricks

• Visão geral sobre Databricks.
• Databricks Plataform.
• Databricks Community X Databricks Premium.
• Ecossistema Databricks.
• Quem usa o Databricks.
• Cases do uso Databricks.
• Free Software(GLP) X Open Source(BSD e Apache).
• Delta Lake.
• Databricks na AWS.
• Databricks na Azure (Azure Databricks).
• Databricks Community.
• change data capture (CDC).
• Data engineering.
• Scala X Python.

Cluster na Cloud.

• Configurando o Ambiente na Azure.
• Databricks Job scheduling.
• Deploy Structured Streaming.

Notebooks.

• Apache Zeppelin.
• Interpreters.
• Markdown.
• Databricks Notebook.

Introdução a Linguagem Python

• O que é Python?
• Apresentando Python.
• Instalando Python.
• Escrevendo scripts Python
• Basico em Python.
• Tipos Básicos Python.
• Definindo Funções.
• IDE para Python.

Programando em Python e Jython

• Declaração método.
• Literais.
• Listas.
• Tuplas.
• Opções.
• Maps.
• Palavras reservadas.
• Operadores.
• Regras de precedência.
• If, While Loops, Do-While Loops.
• Operadores condicionais.
• Pattern Matching.
• Enumerações.

Programação Funcional em Python

• O que é programação funcional?
• Literais funcionais e Closures.
• Recursão.
• Tail Calls.
• Estruturas de Dados Funcionais.
• Parâmetros das Funções implícitas.
• Chamada por nome.
• Chamada por Valor.

Apache Spark no DataBricks.

• Invocando Spark Shell.
• Criando o Contexto Spark.
• Carregando um arquivo no Shell.
• Realizando algumas operações básicas em arquivos em Spark Shell.
• Construindo um Projeto com sbt.
• Executando o Projecto Spark com sbt.
• Caching Overview, Persistência Distribuído.
• Spark  Streaming Overview.
• Exemplo: Streaming Word Count.

RDD - Resilient Distributed Dataset no Databricks.

• Transformações no RDD.
• Ações em RDD.
• Carregando dados em RDD.
• Salvando dados através RDD.
• Key-Value Pair RDD.
• MapReduce e Operações RDD Pair.
• Integração Scala e Hadoop.
• Arquivos de seqüência.
• Usando Partitioner e seu impacto na melhoria do desempenho.

SparkSQL e Dataframe no Databricks.

• Dataframe.
• SparkSQL
• DataSets.
• SparkSQL API.

Armazenamento

• Databricks File System - DBFS.
• Databricks IO Cache.
• Amazon S3.
• Trabalhando arquivos CSV com Spark.
• Trabalhando arquivos JSON com Spark.
• Trabalhando arquivos XML com Spark.
• Introdução ao Apache Parquet.
• Trabalhando com arquivos Parquet.

Apache Streaming e Delta

• Spark Structured Streaming.
• Spark Streaming Transformations.
• Streaming Windows Transformations.
• Create Dataframes.
• Save DataFrames.
• Tables and DataFrames.
• Event Stream Processing (ESP).
• Complex Event Processing (CEP).

Gerais

• Visualizations.
• SparkML.

Carga Horária:

• 32 Horas.

Pré-requisitos dos Participantes:

• Conhecimento alguma linguagem de programação.
• Noções de Big Data.
• Conhecimento de Banco de Dados e SQL.
• Conhecimento básico de Linux.
• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware:

• Memória RAM : 8GB.
• Espaço em Disco: 10GB.
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• deve estar ativo a Virtualização na BIOS do equipamento.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
• Caneta, Pasta e Bloco de Anotações.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas

Inscrições, Informações e Valores

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Instrutor

Sobre o Treinamento

O treinamento em desenvolvimento com Dart passa uma visão conceitual e prática de como trabalhar com a linguagem Dart para o desenvolvimento de Aplicações.

O Dart (originalmente denominada Dash) é uma linguagem de script voltada à web desenvolvida pela Google. Ela foi lançada na GOTO Conference 2011 com inicialmente a de substituir a JavaScript como a linguagem principal embutida nos navegadores. Programas nesta linguagem podem tanto serem executados em uma máquina virtual quanto compilados para JavaScript. Em 2013, foi lançada a primeira versão estável, Dart 1.0. Em agosto de 2018 foi lançado o Dart 2.0, um reboot da linguagem, otimizado para o desenvolvimento client-side para Web e dispositivos móveis.

Objetivo

Ministrar as principais características da linguagem de programação Dart junto a uma visão geral das funcionalidades.

Público alvo do treinamento

Programadores, Desenvolvedores.

Turmas Somente inCompany

Conteúdo Programático

Conceitual.

• Linguagens de programação Web modernas.
• HTML5.
• Orientação a Objetos.
• Free Software X Open Source.
• Comunidade Dart.

Introdução ao Dart.

• A linguagem Dart.
• Histórico do Dart.
• Empresas usando Dart no Mundo.
• Empresas usando dart no Brasil.
• Licenciamento do Dart.
• Sistemas Operacionais suportados.
• Requisitos.

Instalação do Dart

• Instalando o Dart SDK.
• Instalando o Dart Editor.

Tipos de variáveis.

• Integer.
• Float.
• Strings
• Dinâmicas.
• Date e Time.
• List.
• Maps.
• Conversão de tipos.

Condicionais no Dart

• Condicional If.
• Condicionais Booleanas.

Laços de Repeticão.

• While.
• For.

Orientação a Objeto com Dart

• Abstração classes e métodos..
• Composição de classe.
• Get.
• Set.
• Construtores.
• Polimorfismos.
• Herança / Extends.
• Herança / Implements.
• Mixin / With.
• Conflitos.

Funcionalidades e Características.

• Comentários.
• Funções em Dart.
• Bibliotecas.
• Compilando Dart.
• Compilando para JavaScript.

Handling DOM.

• Buscando elementos.
• Alterando atributos do elemento.
• Manipulando o style da página.

HTML5 com Dart.

• HTML5 forms.
• Validação de dados.
• Store Data.
• Alterando e atualizando dados.

Client Server.

• JSON Web Services.
• Drivers de banco de dados.
• MariaDB e MongoDB.

Assuntos Gerais

• Dartlero.
• Flutter e Dart.
• Polymer.dart.
• IndexDB.
• Cases.
• Mercado de trabalho.
• Certificações.

Carga Horária:

• 24 Horas.

Pré-requisitos dos Participantes:

• Conhecimento Básico em Programação e Lógica.
• Conhecimento Básico em Banco de Dados e SQL.
• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware:

• Memória RAM: 4 GB.
• Espaço em Disco: 10GB.
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais:Qualquer.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Dart e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
• Caneta, Pasta e Bloco de Anotações.

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas, Durante o curso uma pequena aplicação será desenvolvida para validar os conhecimentos e seguir em um raciocínio prático.

Inscrições, Informações e Valores

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Instrutor

O treinamento MinIO foi elaborado para apresentar e conceituar o Kubernetes Native Object Storage através de implementações práticas. O MinIO oferece suporte à mais ampla variedade de casos de uso no maior número de ambientes. Nativo da nuvem desde o início, o pacote definido por software do MinIO funciona perfeitamente na nuvem pública, nuvem privada e edge, e tornando-se um líder em nuvem híbrida e armazenamento de objetos em várias nuvens. Com desempenho líder da indústria e escalabilidade, MinIO pode fornecer uma variedade de casos de uso de AI / ML, análises, backup / restauração e web moderna e aplicativos móveis.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Avançado.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o MinIO 8.4.3 e foi modificado pela última vez em 21 de Maio de 2023.

Conteúdo Programático

Conceitual.

• Introdução a Containers.
• Introdução ao Docker.
• Introdução ao Kubernetes.
• Introdução a Multi Cloud.
• Object Store.
• S3 e MinIO.
• Software Livre x Open Source.
• Licenciamento.
• Histórico do MinIO.
• Empresas usando MinIO no Mundo.
• Empresas usando MinIO no Brasil.
• Comunidade MinIO.
• Versões do MinIO.
• Casos de Uso com MinIO.

Instalando o Ambiente.

• Instalando e configurando o MinIO.
• Instalando e configurando o Spark.
• Instalando e configurando o MinIO Client.
• Testando com MinIO Client.

MinIO Object Storage.

• Escalabilidade.
• Cloud Native.
• Compatibilidade com Amazon S3.
• Buckets
• Versioned Buckets.
• Object Locking.
• Object Retention Modes.
• GOVERNANCE Mode.
• COMPLIANCE Mode.
• Legal Hold.
• Interaction with Versioning.
• Lifecycle Management.
• Object Expiration.

Arquitetura e Funcionalidades do MinIO.

• Erasure encoding.
• Encryption.
• CR - Continuous replication.
• Multi-cloud gateway.

MinIO Server.

• MinIO Server.
• MinIO Console.
• Configurações do Server.
• Drive location.
• Distributed instance.
• Distributed setup.
• Running sample applications.
• Bucket notification.
• Migrando Configurações.
• Multiple tenants.

MinIO Client.

• MinIO Client.
• Adicionando o cloud service storage.
• Comandos MinIO Client.
• Shell Aliases.
• mc sql (S3 Select)
• mc sql com Apache Parquet.

Aplicações.

• Executando exemplos de aplicações.

Segurança.

• Policy-Based Access Control (PBAC).
• Tag-Based Policy Conditions.
• Built-In Policies.
• Policy Document Structure.
• Supported S3 Policy Actions.
• Supported S3 Policy Condition Keys.
• Policy Action Keys.
• TLS certificates.
• Configuração de acessos no MinIO Server com TLS.

API e SDK MinIO.

• MinIO Endpoints.
• Java Client API.
• Python Client API.
• Boto3 - AWS SDK para Python.

Replicação e Balanceamento.

• Replicação de Sites.
• Cenários de Replicação.
• Considerações arquitetônicas.
• Load balance MinIO.
• Health Checks.
• Distributed MinIO Deployment.

Deploy do MinIO.

• Deploy do MinIO com Docker.
• Deploy do MinIO com Kubernetes.
• MinIO clusters.
• MinIO Operator.
• Helm Chart.
• Deploying.
• YAML files.

Carga Horária.

• 24 Horas.

Modalidade do Treinamento.

• Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
• On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-Requisitos.

• Conhecimento Básico containers (Docker).
• Conhecimento Básico de Linux/Shell.
• Conhecimento Básico de Infraestrutura e Redes.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 15 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos Recomendados de Hardware.

• Memória RAM: 8GB.
• Espaço em Disco: 20GB.
• Processador: 64 bits (chipsets de x64).
• CPU: 2 núcleos.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
• Virtualbox.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares MinIO e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos (hacks) desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
• Brindes: Caneta, Pasta e Bloco de Anotações. (Somente em presenciais)

Metodologia.

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos MinIO e cursos MinIO. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

[No form id or name provided!]

Instrutor

O treinamento Kubeflow foi elaborado para apresentar e conceituar a plataforma de aprendizado de máquina Kubeflow, conhecido como Machine Learning Toolkit para Kubernetes a plataforma é de código aberto e projetada para permitir o uso de pipelines de aprendizado de máquina orquestrados em fluxos de trabalho complicados em execução no Kubernetes. Atende as necessidades da MLOps, sendo o cientista de dados o profissional mais atuante nesta ferramenta com apoio das facilidades de deploy do Kubernetes.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Avançado.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Kubeflow 1.6.1 e foi modificado pela última vez em 7 de Janeiro de 2023.

Conteúdo Programático

Conceitual.

• Introdução a Data Science.
• O profissional Data Scientist.
• Pipeline de dados.
• Kubernetes.
• O Software Kubeflow.
• Software Livre x Open Source.
• Licenciamento.
• Histórico do Kubeflow.
• Empresas usando Kubeflow no Mundo.
• Empresas usando Kubeflow no Brasil.
• Comunidade Kubeflow.
• Versões do Kubeflow.
• Casos de Uso com Kubeflow.

Introdução as Ferramenta de Machine Learning no Kubeflow.

• Linguagem Python.
• Jupyter Notebook.
• Chainer.
• Scikit-learn.
• PyTork.
• MPI.
• TensorFlow.
• XGBoost.

Kubeflow Applications e Scaffolding

• Chainer Operator.
• MPI Operator.
• pyTork Operator.
• XGBoost Operator.
• Fainring.
• TensorFlow batch prediction.

Instalação e arquitetura.

• Arquitetura do Kubernetes.
• Arquitetura do Kubeflow.
• Requisitos de instalação.
• Instalando o Kubeflow.
• Configurando o Kubeflow.

Distribuições Kubeflow.

• Kubeflow no Google Cloud.
• Kubeflow no AWS.
• Kubeflow no Azure.
• Kubeflow no OpenShift.

Kubeflow.

• Kubeflow UI.
• Central Dashboard.
• Kubeflow Notebooks.
• Models.
• Volumes.
• Experiments (AutoML).
• Experiments (KFP).
• Kubeflow Pipelines.
• KFServing.
• Katib.
• Training Operators.
• Runs.
• Recurring Runs.
• Artifacts.
• kubeflow API.
• Kubeflow SDK.
• Multi-Tenancy.

ML Kubeflow.

• Fase Experimental.
• Fase em Produção.

Ferramentas Kubeflow.

• Kfctl.
• Kustomize.
• KFServiing.
• Kubeflow pipeline.

Add-Ons.

• Elyra.
• Istio.
• Kale.
• Fairing.
• Feature Store.
• Tools for serving

Carga Horária.

• 24 Horas.

Modalidade do Treinamento.

• Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
• On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Pré-Requisitos.

• Conhecimento Básico containers.
• Conhecimento Básico de Machine Learning e Data Science.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 15 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos Recomendados de Hardware.

• Memória RAM: ideal 16GB e mínimo : 10GB
• Espaço em Disco: Ideal 45GB e mínimo 30 GB.
• Processadores: 64 bits (chipsets de x64).
• CPU: 6 CPUs/núcleos.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
• Virtualbox.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Kubeflow e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos (hacks) desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
• Brindes: Caneta, Pasta e Bloco de Anotações. (Somente em presenciais)

Metodologia.

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos em todo Brasil com treinamentos Kubeflow e cursos Kubeflow. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

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Instrutor.

Sobre o treinamento

O treinamento Rancher prepara profissionais para o mercado de orquestração de contêineres Docker e Kubernetes. Seu conteúdo programático foi desenvolvido para que profissionais possam implementar soluções complexas em ambientes nuvem públicas ou privadas.

O Rancher é uma ferramenta Open Source que serve para administrar e gerenciar uma infraestrutura de Docker e Kubernetes em produção, assim como efetuar deploy de apps usando Docker. O deploy pode ser local ou em servers remotos como AWS, Google Cloud e Microsoft Azure.

Modalidade do Treinamento.

• Presencial - Abrimos turmas onde pode se inscrever, atuamos na maioria das capitais Brasileiras.
• On Line Ao Vivo - Fazemos a transmissão Online do Treinamento.
• In Company (Presencial ou Online) - Turmas Fechadas para empresas a custo único para até 15 Alunos.

Conteúdo Programático.

Conceitual Rancher.

• Orquestração de contêineres.
• Ferramentas de orquestração de contêineres.
• Ecossistema Kubernetes.
• O projeto Rancher.
• Histórico do Rancher.
• Suse e Rancher Labs.
• Motivações para criação do Rancher.
• Fundamentos do Rancher.
• Licenciamento do Rancher.
• Cases do uso do Rancher.
• Empresas usando Rancher no Mundo.
• Empresas usando Rancher no Brasil.
• Comunidade Rancher.

Arquitetura e terminologias.

• Arquitetura do Rancher.
• Authentication Server.
• Rancher server.
• Rancher Server API.
• etcd.
• Cluster Controler.
• Cluster Agent.
• Kubelet.
• RKE (Rancher Kubernetes Engine).
• K3s (Lightweight Kubernetes).
• RKE2.
• RancherD.

Instalação do Rancher.

• Instalação do Rancher.
• Instalando Kubernetes Single-node.
• Instalando Kubernetes Cluster.
• Instalando Docker.
• Internacionalização do Rancher.

Componetes do Rancher.

• Rancher CLI.
• Rancher UI.
• Rancher API.
• Nodes e Node Pools.
• Project Administration.
• Pipelines.
• Apps e Marketplace.
• Fleet.

Rancher Pipelines.

• Conceitos.
• Pipelines Work.
• Docker Registry.
• Version Control Providers (github, gitlab e bitbucket).
• Repositories.
• .rancher-pipeline.yml.
• Configuration Reference.
• Executando Pipelines.
• Triggering a Pipeline.
• Event Triggers.

Rancher e Clusters.

• Kubernetes Clusters no Rancher.
• Gerenciando Clusters no Rancher.
• Gerenciando Nodes.
• Gerenciando Volumes e Storages.
• Gerenciando Projects, Namespaces e Workloads.
• App Catalogs.

Segurança e autenticação.

• Tipos de Autenticação no Rancher.
• Pod Security Policy.
• Access Control de Pipelines.

Alertas e Monitoramento.

• Configurando Ferramentas.
• Alerts.
• Notifiers.
• Logging.
• Monitoring.
• Istio Service Mesh.

Rancher API.

• Authentication.
• Making requests.
• Filtering.
• Sorting.
• Pagination.

Backup e Restore.

• rancher-backup.
• kube-apiserver.
• rancher-backup Operator.
• Backing up Rancher
• Restoring Rancher.
• Migrando o Rancher.

Tópicos Diversos.

• Overview de Integração Rancher com Prometheus.
• Overview de Integração Rancher e Grafana.

Carga Horária:

• 24 Horas de duração

Pré-Requisitos:

• Conhecimento de comandos e servidores GNU/Linux.
• Conhecimento básico de redes (Proxy, DNS, etc).
• Conhecimento Básico em Docker e Kubernetes.

Requisitos:

• Todos os participantes devem trazer um notebook para realizar as atividades práticas.
• O Computador deve estar  com acesso de administrador para possibilitar instalações de aplicativos e acesso a Internet.
• Para Online ter uma boa conectividade com a Internet.
• Para turmas In-Company não trabalhamos com limite de participantes para os treinamentos, orientamos que as turmas sejam de até 12 alunos para um melhor desempenho.

Requisitos mínimos de hardware

• Memória RAM : 8GB
• Espaço em Disco: 20GB
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows, MacOS.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Rancher e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas digitais dos softwares desenvolvidas pela Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.
• Caneta, Pasta e Bloco de Anotações (em turmas presenciais).

Metodologia

• Todos os dias serão apresentados novos recursos e conceitos e avaliados através de exercícios práticos em todas as aulas.

Estamos localizados em Curitiba e atendemos Brasil, América Latina, Europa e África com treinamentos Rancher e cursos Rancher. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores.

[No form id or name provided!]

Instrutor