Sobre o Treinamento

O ElasticSearch é um mecanismo de pesquisa e análise de código aberto distribuído, construído no Apache Lucene e desenvolvido em Java. O treinamento fundamental em ElasticSearch prepara profissionais para o mercado de indexação textual e documental para pesquisas elásticas e eficientes de fontes de BIG DATA ou de sistemas com que pretendem embutir o ElasticSearch como motor de busca textual. Seu conteúdo programático foi desenvolvido para que profissionais possam implementar soluções soluções complexas em ambientes clusterizados para gestão de buscas textuais.

Modalidades do Treinamento:

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

Conteúdo Programático.

Conceitual ElasticSearch.

• Introdução a Pesquisas.
• A empresa Elastic.
• Apache Lucene/ElasticSearch.
• ElasticSearch no ecossistema de BIG DATA.
• Elastic Stack (ELK).
• Text Analytics e Geo Search.
• Terminologias.
• Cases de ElasticSearch.
• Empresas usando ElasticSearch no Brasil
• ElasticSearch X Opensearch X Apache Solr.

Instalação do ElasticSearch.

• Instalando um nó de ElasticSearch.
• Iniciando o ElasticSearch.

Fundamentos do ElasticSearch

• Arquitetura do ElasticSearch.
• Sharding.
• Arquivos Básicos.
• Conceitos Básicos.
• Admin UI.
• Adicionando conteúdo ao ElasticSearch.
• Alterando parâmetros da URL.
• Adicionando conteúdo personalizado.
• indexando coleções de documentos.
• Deletando documentos.
• Pesquisando Documentos
• Operações de CRUD.

 Índices no ElasticSearch.

• Introdução aos índices no ElasticSearch.
• Estrutura de um índice: documentos, shards e réplicas.
• Criação de um índice
• Configurações de índice e mapeamento de tipos.
• Indexação de documentos
• Tokenização.
• Normalização.
• Encontrando a raiz das palavras.
• Stopwords.
• Sinônimos.
• Erros ortográficos
• Analysis.
• Index Shard Allocation.
• Index blocks.
• Mapper.
• Merge.
• Similarity module.
• Slow Log.
• Index Sorting.

Configurações do ElasticSearch.

• Introdução às configurações no ElasticSearch.
• Arquivo de configuração ElasticSearch.yml.
• Configuração de armazenamento (caminho de dados e log).
• Configuração de plugins e módulos.
• Configuração de indexação e busca.
• Configuração de idioma.

Cluster

• O modelo distribuído.
• Configuração de um cluster ElasticSearch.
• Configurações de rede e descoberta de nós.
• Shards: número, tamanho e alocação
• Réplicas e alta disponibilidade.

API

• API ElasticSearch.
• EQL search APIs.
• Data stream APIs

ElasticSearch e Java

• Overview.
• Apache Maven.
• Setup do Ambiente de Desenvolvimento.
• Java client.
• Conectando ao ElasticSearch.
• Java Low Level REST Client.
• Indexando documentos.

Logstash

• Instalação e Configuração.
• Inputs, Filters, and Outputs.
• Backup and restore.
• Melhores práticas.

Kibana

• Instalação e configuração.
• Time Picker, Search, and Filters.
• Kibana Discover, Visualization, and Dashboard Interfaces
• Backup and restore
• Melhores práticas.

Monitoramento

• Monitoramento.
• Desdobramento, desenvolvimento.
• Manutenção e otimização básica.

Carga Horária:

• 32 Horas de duração.

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.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento de comandos e servidores Linux.
• Conhecimento básico de desenvolvimento.

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 ElasticSearch 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 ElasticSearch e cursos ElasticSearch. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento.

Este treinamento capacita os alunos para com o Software PrestoDB. O Presto é um mecanismo de consulta distribuído para BIG DATA usando a linguagem de consulta SQL. Sua arquitetura permite que os usuários consultem fontes de dados como Hadoop, Cassandra, Kafka, AWS S3, Alluxio, MySQL, MongoDB e Teradata, e permite o uso de várias fontes de dados em uma consulta.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Empregar Presto conceitos-chave para otimizar os sistemas de BIG DATA modernos.
• Executar armazéns de escala de exabyte.
• Clone os dados para um sistema de armazenamento de dados proprietário.
• Configurar os principais recursos do PrestoDB.
• Utilizar as opções da interface do usuário do PrestoDB.
• Connectar-se com Ferramentas de Visualização.

Público-alvo.

Este treinamento é direcionado para as seguintes profissionais:

• Engenheiros de infraestrutura de BIG DATA.
• Engenheiro de Dados.
• Desenvolvedores.
• Cientistas de Dados.

Dificuldade.

Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o PrestoDB 0.254 e foi modificado pela última vez em 02 de Março de 2023.

Conteúdo Programático

Introdução e conceituais.

• SQL ANSI.
• Query Engines.
• O que é o PrestoDB.
• Arquitetura do PrestoDB.
• Recursos e benefícios do PrestoDB.
• Comparação com outras ferramentas de processamento de dados.
• Licenciamento (Free Software X Open Source).
• Empresas usando PrestoDB no mundo.
• Empresas usando PrestoDB no Brasil.
• Versões do PrestoDB.
• Comunidade PrestoDB no Brasil e no Mundo.
• Casos de Uso.
• Livros, sites, documentação e referências complementares.

Instalação e Configuração.

• Requisitos de hardware e software.
• Instalação do PrestoDB em diferentes sistemas operacionais.
• Configuração básica do PrestoDB.

Modelagem de Dados e Consultas

• SQL Statement Syntax.
• Tipos de dados suportados pelo PrestoDB.
• Modelagem de dados no PrestoDB.
• Consultas SQL básicas no PrestoDB.
• Consultas SQL avançadas no PrestoDB.
• Consultas distribuídas no PrestoDB.
• Filtrando dados.
• Migrando fontes de dados.
• Trabalhando com bandas de bolllinger.
• Benchmarking com TCHP.
• Trabalhando com conectores.

Administração e Gerenciamento de Cluster

• Web Interface.
• Tuning Presto.
• Properties Reference.
• Conceitos de gerenciamento de cluster no PrestoDB.
• Configuração de um cluster PrestoDB.
• Adição e remoção de nós do cluster.
• Monitoramento e solução de problemas do cluster.

Integração com outras Ferramentas

• Driver JDBC para PrestoDB.
• Integração com ferramentas de armazenamento de dados, como Hadoop HDFS, Amazon S3, Minio, e outros
• Integração com ferramentas de processamento de dados, como Apache Spark e Apache Flink.
• Integração com ferramentas de Business Intelligence e ETL (Pentaho, Hop).

Segurança

• Configuração de segurança.
• Password File Authentication.
• Authorization.

API

• HTTP Connector
• Presto Client REST API.
• Presto Worker REST API.
• SerializedPage Wire Format.

Uso Avançado

• Uso de funções personalizadas no PrestoDB.
• Uso de UDFs (User-Defined Functions) no PrestoDB.
• Uso de recursos avançados de segurança, como a criptografia de dados.
• Uso do PrestoDB em ambientes de produção.

Práticas recomendadas

• Melhores práticas para modelagem de dados e consultas no PrestoDB.
• Melhores práticas para gerenciamento de cluster no PrestoDB.
• Melhores práticas para integração com outras ferramentas.
• Melhores práticas para uso avançado do PrestoDB.

Carga Horária.

• 24 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 PrestoDB 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 analisar dados de suas áreas 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 PrestoDB e cursos PrestoDB. 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 BentoML prepara profissionais para utilizar framework Python utilizado para servir modelos de aprendizado de máquina em produção em escala. Os modelos fornecidos são independentes de seu ambiente; todos os artefatos de modelo, código-fonte e dependências são encapsulados em um formato autocontido chamado Bento. É como ter seu modelo "como um serviço". Entenda o BentoML como o Docker para modelos de ML gerando imagens de Virtual Machines com APIs pré-programadas prontas para implantação e inclui recursos que facilitam para testar essas imagens. O BentoML pode ajudar a acelerar o esforço iniciais de desenvolvimento de projetos de Machine Learning.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Avançado.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o BentoML V1.0.12 e foi modificado pela última vez em 14 de Janeiro de 2023.

Conteúdo Programático

Conceitual.

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

Introdução as Frameworks de Machine Learning no BentoML.

• Scikit-learn.
• Pandas
• PyTork.
• TensorFlow.
• XGBoost.
• Jupyter Notebook.

Arquitetura do BentoML.

• Arquitetura do BentoML.
• Bento Client.
• Bento Server.
• Frameworks de Machine Learning suportados.

Instalação do BentoML.

• Requisitos de instalação.
• Instalando o BentoML com Docker.
• Configurando o BentoML.
• gRPC X HTTP.
• YAML.
• Docker.
• Bentoctl.

Modelos no BentoML

• Modelos
• Preparando Modelos.

Serviços.

• Services.
• Criando um Service.
• Debugging Runners.
• Route.
• Inference Context.
• IO Descriptors.
• Schema e Validação.
• Pandas DataFrame.
• JSON.
• Composite Types.
• Usando modelos em Serviços.

Building BentoML.

• Construindo Bentos.
• Gerenciando Bentos.
• Local Bento Store.
• Import and Export.
• Push and Pull.
• Bento Build Options
• Python Packages.

Generate Docker.

• Deploying Bentos.
• Containerize Bentos.
• Deploy via Web UI.
• Deploy via kubectl.
• Deploy with bentoctl

API.

• Service API.
• Bento Store APIs.
• Metric APIs.
• Framework API.
• BentoML CLI.
• Deploy API.

Integrações.

• Apache Airflow.
• Apache Flink.
• MLFlow.

Segurança

• Securing Endpoint Access.
• Server Side Authentication.
• Security Policy.

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 8GB
• Espaço em Disco: 30 GB.
• Processadores: 64 bits (chipsets de x64).
• CPU: 4 CPUs/núcleos.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
• Virtualbox.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares BentoML 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 BentoML e cursos BentoML. 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 Apache Mesos é recomendado a técnicos que já conheçam os conceitos e o básicos da infraestrutura de Big Data e queiram ampliar seus conhecimento sobre sistemas distribuídos para ambiente de Big Data, principalmente para uso junto ao Apache Hadoop e Apache Spark.
O Apache Mesos (https://mesos.apache.org/) é uma plataforma que abstrai recursos computacionais de camada subjacentes, facilitando o desenvolvimento de sistemas distribuídos bastante escaláveis. Pode ser usada para prover uma camada de agendamento para o Docker ou atuar como uma camada de abstração para coisas como AWS. O Twitter a utilizou com grande sucesso para ajudar a escalonar sua infraestrutura, e ferramentas construídas a partir do Apache Mesos já começaram a aparecer, como o Chronos do Airbnb, um substituto do cron tolerante a falhas.

Calendário de turmas

Somente corporativos.

Objetivo

Ministrar os conceitos e técnicas de Sistemas Distribuídos no Mesos.

Público Alvo

O Treinamento Apache Mesos destina-se a profissionais de infraestrutura, arquitetos de sistemas,  engenheiros de dados e equipes de DevOps.

Dificuldade.

Avançado.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Apache Mesos 1.11 e foi modificado pela última vez em 18 de Dezembro de 2022.

Conteúdo Programático:

Introdução ao Hadoop.

• Introdução ao Hadoop.
• Histórico do projeto Apache Hadoop.
• Características do Hadoop.
• Conceitos fundamentais.
• Componentes do núcleo do Hadoop.
• Ecossistema Hadoop.

Introdução ao Apache Mesos.

• Introdução ao Apache Mesos
• O projeto Apache Mesos.
• Histórico do projeto Apache Mesos.
• Versões do Apache Mesos.
• Licenciamento (Free Software X Open Source).
• Apache Software Foundation.
• Patrocinadores da Apache Software Foundation.
• Sistemas distribuídos.
• Arquitetura do Apache Mesos.
• Apache Mesos X Kubernetes.
• Principais empresas que usam Apache Mesos no Mundo.
• Principais empresas que usam Apache Mesos no Brasil.

Instalação e configuração do Apache Mesos.

• Requisitos de instalação.
• Instalando o Apache Mesos.
• Configurações de Building.
• Building Apache Mesos.
• Apache Mesos Master
• Apache Mesos Agent.
• Portas e protocolos de comunicação.
• Principais propriedades.

Apache Zookeeper.

• Apache Zookeeper.
• Recursos.
• Arquitetura.
• Data Model.
• Caso de uso.
• Projetos usando Zookeeper.

Administração do Apache Mesos.

• Agendamento e alocação de recursos.
• Resource scheduling.
• Resource allocation.
• Resources e attributes.
• Alta Performance - Master Setup.
• Tolerância a falha - Agent Setup.
• Mesosphere.
• ZooKeeper connection.
• Mesos - Master server.
• Configurando o Marathon services.
• Configurando por argumentos de  command-line.
• Replicated Log.
• Fault Tolerant Agent Setup
• Framework Rate Limiting
• Manutenção do Cluster Mesos.
• Upgrades e Downgrades.
• Logging.
• Monitoring / Metrics
• Debugging usando CLI.
• Configurando Fetcher Cache.
• Fault Domains.
• Performance Profiling.
• Memory Profiling.

Gerenciamento de Recursos.

• Atributos e Recursos para descrever os agentes que compõem um cluster.
• Usando Funções de Recursos.
• Resource Role para fair sharing.
• Resource Role Quota.
• Reservations.
• Shared Resources.
• Oversubscription.

Segurança no Apache Mesos.

• Autenticação.
• Autorização.
• SSL.
• Secrets
• Gerenciando secrets com Mesos.

Containerização.

• Overview sobre contêineres.
• Orquestração de contêineres.
• Containerizer Internals.
• Configurando o suporte de imagem do Docker para o contêiner Mesos.
• Suporte para Linux e POSIX systems.
• Docker Volume Support
• Container Sandboxes.
• Container Volumes.
• Nested Container and Task Group (Pod).
• Standalone Containers.

Redes.

• Networking Overview.
• Detalhes de Networking.
• Container Network Interface (CNI).
• Port Mapping Isolator.

Storage.

• Multiple Disks.
• Persistent Volume.
• Suporte a  Container Storage Interface (CSI).

Scheduler e Executor Development.

• Executando Workloads no Apache Mesos.
• Framework Development.
• Designing Highly Available Mesos Frameworks.
• Reconciliation.
• Task State.
• Task Health Checking.
• Scheduler HTTP API.
• Executor HTTP API.

API.

• HTTP Endpoints.
• API Client Libraries.
• API Versioning  HTTP API.
• RecordIO.
• Java API
• Operator HTTP API.
• Scheduler HTTP API.
• Executor HTTP API.
• Mesos Modules.
• Allocation Module.

Pré-requisitos de conhecimento

• Conhecimento básico Linux.
• Conhecimento básico de redes (proxy, gateway,etc).

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: 8 GB.
• Espaço em Disco: 50GB.
• Processador: i5 ou i7 com no mínimo 4 cores.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou Mac OS.
• Todos equipamentos devem ter algum software de virtualização Oracle Virtual Box.

Carga Horária

• 24 Horas de duração.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache Mesos 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

Inscrições, Informações e Valores

[No form id or name provided!]

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

Instrutores

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

[No form id or name provided!]

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

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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.

Inscrições, Informações e Valores

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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

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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