Sobre o Treinamento

O OpenMetadata é uma plataforma Open Source de governança de dados moderna, voltada para integrar e centralizar metadados técnicos, operacionais, de qualidade e de negócios em ambientes analíticos e distribuídos. Este treinamento fundamental prepara profissionais para utilizar o OpenMetadata de forma prática e estratégica, apoiando iniciativas de catalogação de dados, rastreabilidade, controle de acesso, glossários e automação de pipelines de metadados.

O conteúdo programático foi desenvolvido para capacitar os participantes a implantar, configurar e operar o OpenMetadata em ecossistemas de dados reais, promovendo governança ativa, descoberta de dados, e colaboração entre engenheiros, analistas e áreas de negócio.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Como implantar e configurar o OpenMetadata.
• Como estruturar um catálogo de dados funcional e colaborativo.
• Como monitorar e rastrear a qualidade e a linhagem dos dados.
• Como integrar com ferramentas modernas do stack de dados Open Source.
• Boas práticas para governança de dados.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Alta.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o OpenMetadata 1.12.0. e foi modificado pela última vez em 25 de Fevereiro de 2026.

Conteúdo Programático.

Conceitual.

• Introdução à Governança de Dados moderna.
• O que é o OpenMetadata?
• OpenMetadata no ecossistema Data Lake, Lakehouse e Big Data.
• Comparativo: OpenMetadata X Apache Atlas X Collibra X Amundsen.
• Posicionamento do OpenMetadata no ecossistema moderno de dados.

Instalação e Deploy.

• Requisitos de infraestrutura.
• Instalando o OpenMetadata com Docker.
• Kubernetes com Kind.
• Instalando o OpenMetadata em Kubernetes.

Arquitetura do OpenMetadata.

• Componentes.
• Server.
• Metadata Store.
• Search Engine.
• Ingestion Framework.
• Arquitetura lógica e física.
• UI do OpenMetadata.
• Integrações Nativas com Trino, Airflow, Kafka, dbt, Great Expectations etc.

Conectores.

• PostgreSQL e MySQL.
• Data Lakes e Data Warehouse  (S3, BigQuery, Snowflake, etc.).
• Ferramentas de ETL (Airflow, dbt, Spark, etc.).
• Dashboards (Superset, Metabase).
• Pipelines de Ingestão.
• Agendamento das Ingestões.

Catálogo de Dados e Metadados Técnicos.

• Cadastro e rastreabilidade de ativos.
• Data Discovery.
• Business Glossary.
• Modelagem de Domínios e Subdomínios.
• Estratégia de organização por domínio corporativo.
• Ownership: Data Owner, Data Steward, Data Custodian.

Qualidade de Dados Integrada.

• Regras de qualidade com Great Expectations.
• Monitoramento de falhas e alertas.
• Relatórios e dashboards de qualidade.
• Estratégia de Data Quality como produto.
• Score global por domínio.
• Alertas integrados com Slack/Email.
• Gestão de falhas recorrentes.
• SLA de qualidade.

Linhagem de Dados (Data Lineage).

• Geração automática de linhagem com Airflow, dbt e Spark.
• Linhagem técnica e lógica.
• Impact analysis.
• Visualização gráfica do fluxo de dados.
• Relações entre datasets, pipelines e dashboards.

Integrações.

• PostgreSQL e Redshift.
• dbt.
• Trino e Presto.
• Apache Kafka.
• Apache Cassandra.
• Superset.
• Apache Doris.
• Apache Iceberg.
• Apache Hive e Apache Impala. 

API do OpenMetadata

• Estrutura da API REST.
• Navegação pela Swagger UI.
• Autenticação via token / JWT / API key.
• Consultas e Leitura de Metadados.
• Automatização de Cadastro e Atualização.
• SDK Python.
• Provisionar domínio via API.
• Criar times via script.
• Automatizar criação de serviços.
• Integração com CI/CD.
• GitOps de metadados.

Segurança e Governança

• Controle de acesso baseado em funções (RBAC),
• Perfis de usuário e permissões por domínio.
• Integração LDAP.
• Mapeamento de grupos LDAP para Roles (RBAC).
• Estratégia de sincronização LDAP.
• Troubleshooting de DN e filtros LDAP.
• Domain hierarchy design.
• Subdomains.
• Ownership real (data steward, data owner, data custodian).
• Performance de autenticação.
• Mapeamento Database Roles.
• Estratégia para importar owners via ingestion.
• Enriquecimento automatizado via API.
• Padronização e governança de Ownership.
• Auditoria de ações e logs.

Administração e Operação em Produção

• Backup e Restore.
• Estratégia de snapshot do Elasticsearch.
• Estratégia de upgrade e rollback de versão.
• Migrações.
• Troubleshooting.
• Ajuste de heap e performance
• Logs importantes e como interpretar.

Observabilidade e Monitoramento

• Métricas Prometheus do OpenMetadata.
• Healthcheck (porta 8586).
• Monitoramento de ingestion.
• Latência de indexação.
• Crescimento de metadata.
• Estratégia de capacity planning.

Carga Horária:

• 32 Horas de duração.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento de comandos e servidores Linux.
• Conhecimento básico no ecossistema de Big Data.

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.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares OpenMetadata 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.

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

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

O Apache Sqoop é uma interface de linha de comando para mover dados de bancos de dados relacionais e Hadoop. O treinamento Apache Sqoop prepara profissionais a implantar , integrar e criar pipeline de dados.

Modalidades do Treinamento:

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

Conteúdo Programático.

Conceitual Sqoop.

• Introdução ao Apache Sqoop.
• Histórico do projeto Apache Sqoop.
• Características do Apache Sqoop.
• Conceitos fundamentais.
• O Sqoop no Ecossistema Hadoop.
• Exemplos de casos de uso.
• Principais empresas que usam Sqoop no Mundo.
• Principais empresas que usam Sqoop no Brasil.
• Apache Sqoop X Apache NiFi X Apache Hop X Pentaho Data Integration.

Instalação do Sqoop.

• Instalando Apache Sqoop.
• Configurando o Apache Sqoop.
• Compatibilidades de versões do Hadoop e Sqoop.

Fundamentos do Sqoop

• Arquitetura do Sqoop.

Executando o Sqoop.

• Sqoop CLI.
• Comando Sqoop.
• Conexão com bancos de dados.
• Configuração de drivers JDBC.
• Comandos básicos de importação.
• Parâmetros de configuração.
• Importar MySQL para HDFS.
• Importar MySQL para HDFS com metastore no Hive.
• Importar do HDFS paraa o MySQL.
• Executando trabalhos do Sqoop.

Pipeline de Dados.

• Criando pipelines de processos Sqoop.
• Importação Incremental.
• Append.

Sqoop e HBase

• Comandos específicos para HBase.

Sqoop e Oozie

• Automação de jobs Sqoop com Oozie.

Otimização e assuntos gerais do Sqoop

• Otimização de jobs Sqoop.
• Parâmetros de desempenho.
• Técnicas de tunning.
• Troubleshooting.

Carga Horária:

• 4 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.
• Conhecimento Básico em Hadoop e Banco de Dados.

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.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache Sqoop 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.

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

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

Neste treinamento vamos explorar o Apache Ranger como uma solução central para controle de acesso e auditoria em ambientes Hadoop e outras ferramentas do ecossistema de Big Data. O foco será prático, com instalação e configuração do Apache Ranger, e integração com ferramentas como Apache Atlas, Elasticsearch e Kibana já pré-configuradas em uma máquina virtual fornecida pela Ambiente Livre.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Instalar e configurar o Apache Ranger em ambientes Big Data.
• Compreender a arquitetura do Ranger e o papel de cada componente.
• Criar políticas de segurança para Hive, HDFS, Kafka, entre outros serviços.
• Controlar acessos por usuários, grupos, IPs e condições avançadas.
• Criar e aplicar políticas dinâmicas baseadas em tags com Apache Atlas.
• Navegar e configurar o Ranger Admin UI.
• Integrar o Ranger com sistemas de autenticação como LDAP ou AD.
• Visualizar e auditar logs de acesso no Kibana com dados do Elasticsearch.
• Utilizar o Ranger com integração com o Apache Atlas.
• Aplicar boas práticas e segurança em ambientes distribuídos.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade:Avançado

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Apache Ranger 2.6.0 e foi modificado pela última vez em 31 de maio de 2025.

Conteúdo Programático.

Conceitual Apache Ranger.

• Introdução à Segurança em Ambientes Big Data.
• Apache Ranger no Ecossistema Hadoop.
• Apache Ranger X Apache Sentry.
• Componentes e Arquitetura do Apache Ranger.
• Casos de uso do Ranger em ambientes corporativos.
• Empresas utilizando Apache Ranger no Mundo.
  Empresas utilizando Apache Ranger no Brasil.
• Apache Ranger em ambientes on-premise e na nuvem.

Instalação e Configuração.

• Requisitos de instalação.
• Instalando o Apache Ranger Server.
• Configuração inicial do Ranger Admin.
• Integração com Banco de Dados externo (MySQL/PostgreSQL).
• Inicializando o serviço do Ranger.
• Configuração via arquivos .xml e install.properties

Fundamentos do Apache Ranger

• Introdução ao Console Admin Web.
• Perfis, políticas e permissões.
• Criação de usuários, grupos e roles.
• Integração com LDAP/Active Directory.
• Políticas baseadas em recursos (Resource-Based Policies).
• Políticas baseadas em tags (Tag-Based Policies).
• Auditoria e logs de acesso.
• Workflows de aprovação (com Ranger KMS).

Integração com Sistemas de Big Data.

• HDFS Plugin: políticas e permissões de arquivos.
• Hive Plugin: controle de acesso a databases, tabelas e colunas.
• Kafka Plugin: controle de acesso por tópicos e consumidores.
• YARN, Knox, HBase, Solr: conceitos e exemplos de políticas.
• Integração com Apache NiFi.
• Integração com Trino e Presto.
• Plugins vs. Agentes Externos: modos de operação.

Gerenciamento de Políticas.

• Criação e gerenciamento de políticas no console.
• Clonagem e herança de políticas.
• Wildcards e expressões regulares em políticas.
• Auditoria e trilha de acesso: revisão e análise.
• Exportação e importação de políticas.
• Gerenciamento de múltiplos repositórios.
• Controle por tempo e condições (políticas dinâmicas).

Ranger KMS (Key Management Service)

• Introdução à Criptografia de Dados em Descanso (Encryption at Rest).
• Arquitetura do Apache Ranger KMS.
• Criação e gerenciamento de chaves.
• Integração com HDFS, Hive e HBase.
• Auditoria de uso de chaves.
• Políticas de acesso a chaves e rotação automática.

Auditoria e Monitoramento

• Configuração do Ranger Audit.
• Armazenamento de logs em Apache Solr, HDFS ou Elasticsearch.
• Integração com Kibana para visualização de eventos
• Alertas e notificações baseados em logs de auditoria.
• Boas práticas de retenção e análise de logs.
• Integração com sistemas SIEM.

Melhores Práticas e Manutenção

• Backup e restauração do Ranger Admin.
• Atualizações e upgrades de versão.
• Segurança do próprio Ranger Admin (HTTPS, firewalls).
• Hardening do Ranger Server.
• Performance tuning.
• Troubleshooting de plugins.
• Ranger em ambientes de alta disponibilidade (HA).

Tópicos Gerais.

• Aplicando políticas no Apache Ranger com base em tags do Apache Atlas.
• Apache Atlas no Cloudera Data Platform (CDP).

Carga Horária:

• 16 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 em governança de dados 
• Conhecimento básico no ecossistema de Big Data e Apache Atlas.

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.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache Ranger 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.

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

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

O HUE (Hadoop User Experience) é uma interface de usuário web que facilita o uso do ecossistema Hadoop para processamento de big data. Este treinamento fundamental em HUE prepara profissionais para explorar e utilizar eficientemente as ferramentas do Hadoop para análise e processamento de dados em larga escala. Seu conteúdo programático foi desenvolvido para capacitar os participantes a dominar as técnicas essenciais necessárias para lidar com big data de forma eficaz.

Modalidades do Treinamento:

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

Conteúdo Programático.

Conceitual Opensearch.

• Introdução a Pesquisas.
• Apache Lucene/Elasticsearch.
• Elasticsearch no ecossistema de Big Data.
• Opensearch Stack.
• Text Analytics e Geo Search.
• Terminologias.
• Cases de Opensearch.
• Empresas usando Opensearch no Brasil
• Elasticsearch X AWS Opensearch X Apache Solr.

Instalação do Opensearch.

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

Fundamentos do Opensearch

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

 Índices no Opensearch.

• Introdução aos índices no Opensearch.
• 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 Opensearch.

• Introdução às configurações no Opensearch.
• Arquivo de configuração Opensearch.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 Opensearch.
• Configurações de rede e descoberta de nós.
• Shards: número, tamanho e alocação
• Réplicas e alta disponibilidade.

API

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

Opensearch e Java

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

Logstash

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

Openseach Dashboard

• Instalação e configuração.
• Time Picker, Search, and Filters.
• Opensearch 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.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Opensearch 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.

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

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

Apache ORC é um formato de armazenamento de dados orientado a colunas gratuito e de código aberto. É semelhante a outros formatos de arquivo de armazenamento colunar disponíveis no ecossistema Hadoop, como RCFile e Parquet. Seu conteúdo programático oferece uma estrutura abrangente para um treinamento sobre Apache ORC, abordando desde os conceitos básicos até técnicas avançadas e aplicação prática em projetos.

Modalidades do Treinamento:

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

Conteúdo Programático.

Conceitual Apache ORC.

• O que é Apache ORC?
• Vantagens e benefícios do uso do Apache ORC.
• História e evolução do Apache ORC.
• Empresas usando Apache ORC no Brasil
• Apache ORC X Apache Parquet X RCFile.

Estrutura Interna do Apache ORC.

• Visão geral da estrutura de arquivo ORC.
• Compreensão dos tipos de dados suportados.
• Exploração da compactação e codificação de dados.
• ACID support.
• Types.
• Indexes.

Configuração e Instalação

• Instalação do Apache ORC em diferentes ambientes (local, cluster, cloud).
• Configuração inicial e ajustes recomendados.
• Building ORC.

Escrita de Dados no Formato ORC.

• Como escrever dados no formato ORC usando diversas linguagens (Python, Java, etc.).
• Melhores práticas para otimização da escrita.
• ORC Adopters.

Leitura de Dados no Formato ORC

• Como ler dados ORC em diferentes ambientes e linguagens.
• Otimização da leitura de dados.

Otimização e Desempenho

• Estratégias para otimizar consultas em dados ORC.
• Uso de índices e estatísticas para melhorar o desempenho.

Compactação e Particionamento

• Estratégias para compactação eficiente de dados ORC.
• Particionamento de dados para melhorar o desempenho.

Integração com Ferramentas de Big Data

• Integração do Apache ORC com ecossistemas de Big Data como Hadoop e Spark.
• Uso de ORC em pipelines de dados.
• Java Tools.
• Hive DDL.
• Hive Configuration.

Casos de Uso Avançados

• Estudos de caso avançados de uso do Apache ORC em ambientes reais.
• Migração de dados para o formato ORC.
• Spark DDL.
• Spark Configuration.

Projeto Prático

• Desenvolvimento de um projeto prático utilizando o Apache ORC.
• Implementação de técnicas aprendidas ao longo do curso.

Carga Horária:

• 16 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.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache ORC 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.

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

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o treinamento

O treinamento Grafana é destinado há para quem precisa conhecer as principais funcionalidades do Grafana e implantar uma solução de monitoramento baseado em visualização de dados com dashboards. O curso permite desde a configuração e administração do ambiente Grafana até a criação de funcionalidades de um NOC (Network Operations Center), assim como a personalização e inclusão de novas funcionalidades através de plugins e personalização do Grafana.

Todo o treinamento e ministrado com a versão Open Source do Grafana. Materiais Grafana Open Source em Português do Brasil. Ambiente de educação e metodologia de ensino personalizada. Conheça nosso conteúdo programático que foi construído para formação de especialistas em Grafana, O mesmo mescla conhecimentos conceituais  de visualização de dados, conhecimentos de negócio, assim como necessidades de infraestrutura, integração e programação, necessários para implementação completa do Grafana.

Dificuldade: Baixa.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Grafana OSS 11.1.0 e foi modificado pela última vez em 08 de Julho de 2024.

Conteúdo Programático

Conceitual - Visão geral do Grafana.

• A importância do monitoramento.
• Dashboards.
• Métricas.
• Monitoramento de serviços
• NOC (Network Operations Center).
• Introdução ao Grafana.
• Arquitetura e tecnologias utilizadas.
• Histórico da Grafana.
• Interfaces do Grafana.
• Empresas usando Grafana no Brasil
• Empresas usando Grafana no Mundo.
• Casos de uso do Grafana.
• Comunidades Grafana.
• Licenciamento (Free Software X Open Source).
• Versões do Grafana.
• Grafana X Metabase X Apache Superset.

Instalação e configuração do Grafana.

• Pré-requisitos de instalação do Grafana.
• Instalando o Grafana.
• Configurando o Grafana.
• Autenticação do Grafana via LDAP/AD.
• Configurando SMTP.
• Os arquivos Default.ini, custom.ini e grafana.ini.
• Instalando plugins.

Coletando dados.

• Datasources.
• Time series database.
• Telegraf.
• InfluxDB.
• Graylog.
• Prometheus.
• Oracle MySQL e MariaDB.
• Zabbix.
• Automatizando as coletas.

Dashboards e painéis de monitoramento.

• Analisando dados.
• Adicionando painéis.
• Editor de painéis.
• Dashboard folder.
• Painel gauge.
• Painel graph.
• Painel bargauge.
• Painel table.
• Painel text.
• Painel time aeries
• Painel pizza.
• Painel heatmap.
• Painel Stat.
• Painel clock (plugin).
• Construindo um dashboard.
• Compartilhando painéis.
• Compartilhando dashboards.
• Expressões.

Administração do Grafana.

• Grafana CLI.
• Administração.
• Segurança e Controles de permissão.
• Perfis de usuários (admin, editor e viewer).
• Organizações.
• Times.
• Preferências.

Alertas no Grafana.

• Configuração de alertas.
• Testando alertas.
• Notificação de anomalias.
• Regras de alertas.

Templates e variáveis e funções.

• Templates.
• Sintaxe de variáveis.
• Gerenciando variáveis
• Inspecionando variáveis.
• Adicionando variáveis.
• Filtrando variáveis com expressões regulares.
• Funções Grafana.

Assuntos gerais.

• Overview da API HTTP do Grafana.
• Como contribuir com o projeto Grafana.
• Automação e Integração Contínua.
• Logging e Tracing.
• Overview Grafana Faro.
• Overview Grafana Alloy.
• Overview Grafana Loki.

Carga Horária.

• 16 Horas.

Público Alvo.

• Analistas ou administradores de sistemas e redes.
• Desenvolvedores e equipes DevOps.
• Interessados em monitoramentos de sistemas.

Pré-requisitos.

• Conhecimentos em utilização de sistemas web.
• Conhecimento básico em algum sistema operacional (Windows, Linux ou MAC)
• Conhecimento básico de banco de dado.
• Conhecimento básico de programação.
• Conhecimento básico em redes de computadores.

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 e Software.

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

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Grafana 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.

Metodologia.

• O treinamento apresenta uma empresa fictícia chamada onde será implantado o Grafana e todas as fases da implantação para monitoramentos.
• 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 Grafana e cursos Grafana. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Próxima turma:

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

O treinamento em Apache Superset tem foco em ensinar como explorar, organizar e visualizar dados e realizar investigações, apresentando sua interface intuitiva para visualizar conjuntos de dados e criar painéis, e usando o construtor de visualização sem código para extrair e apresentar conjuntos de dados com a a maioria dos bancos de dados SQL do mercado.
Apache Superset é um aplicativo cloud-native software open source para exploração e visualização de dados capaz de lidar com dados em escala de petabyte. O aplicativo começou como um projeto hack-a-thon de Maxime Beauchemin enquanto trabalhava no Airbnb e entrou no programa Apache Incubator em 2017.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Superset e foi modificado pela última vez em 26 de Março de 2026.