Sobre o Treinamento

O MintHCM é uma plataforma Open Source de Gestão de Capital Humano (HCM), construída sobre a base consolidada do SugarCRM Community Edition e do SuiteCRM, um "CRM reinventado" para os processos de RH. Este treinamento nasce da nossa própria experiência como referência em SuiteCRM no Brasil: a mesma arquitetura de módulos, Studio e workflows que a Ambiente Livre já domina há anos é o que sustenta o MintHCM por baixo, o que nos permite ir além do básico e ensinar customização real, não só operação de tela.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Como operar o MintHCM no dia a dia de RH: recrutamento, onboarding, avaliações e ausências.
• Como customizar módulos, campos e workflows usando o Studio herdado do SuiteCRM.
• Como construir módulos que o MintHCM não oferece nativamente.
• Como integrar o MintHCMcom sistemas de folha de pagamento e ponto já existentes, sem duplicar dados.
• Como habilitar e governar o acesso de agentes de IA aos dados de RH via Mint MCP Server.
• Boas práticas de segurança e LGPD aplicadas a dados sensíveis de colaboradores.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Média.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o MintHCM 4.3.2.2 e foi modificado pela última vez em 20 de Setembro de 2026.

Conteúdo Programático.

Módulo 1: MintHCM para Gestão de Pessoas e Operação de RH.

Perfil de Público: Analistas de RH, Recrutadores, Gestores de Pessoas, Business Partners de RH.
Foco: Uso tático e operacional do sistema no dia a dia, sem necessidade de codificação.
Carga Horária do Módulo: 12 Horas.

Conceitual e Panorama.

• O que é o MintHCM: histórico, base em SugarCRM CE/SuiteCRM.
• Escopo do MintHCM na RH Soft
• Espoco não atendido pelo MintHCM.
• Licenciamento: AGPLv3.
• Versão cloud comercial da MintHCM.
• Panorama comparativo: MintHCM x Odoo HR x Frappe HR.
• Empresas usuárias de MintHCM no Brasil.
• Empresas usuárias de MintHCM no mundo.
• Navegação na UI e papéis básicos de acesso.

Recrutamento e Employer Branding.

• Módulo de Recrutamento e Seleção (ATS): vagas, funil de candidatos.
• Employer branding e divulgação de vagas.
• Onboarding e Offboarding de colaboradores.

Gestão do Colaborador.

• Perfis de colaboradores, histórico profissional, competências e skills.
• Avaliações de desempenho.
• Gestão de ausências, férias e licenças.
• Gestão de tempo, calendário e reserva de recursos.
• Viagens, despesas e gestão de espaço de trabalho.

Relatórios e Compliance.

• Relatórios e analytics de RH nativos.
• Dados sensíveis de colaboradores e LGPD: o que muda no dia a dia do RH.

Módulo 2: MintHCM para Configuração, Customização e Processos.

Perfil de Público: Administradores funcionais do sistema, Analistas de Sistemas de RH, Desenvolvedores.
Foco: Customização de módulos, automação de processo e construção do que o sistema não entrega nativo.
Carga Horária do Módulo: 16 Horas.

Studio e Customização.

• Arquitetura de módulos herdada do SuiteCRM: Studio, campos e layouts customizados.
• Criação de módulos e campos específicos para necessidades de RH.

Automação e Processos.

• Workflows e automação de processos (aprovações de férias, onboarding automatizado).
• Templates de e-mail e notificações automáticas.

Segurança e Dados.

• Papéis, perfis de acesso e Security Groups.
• Import/Export em massa via Import Wizard (CSV).
• Internacionalização e tradução (Crowdin) para operações multi-país.

Estudo de Caso: Construindo o que Falta

• Modelagem e construção do módulo de Cargos e Salários via Studio (não nativo no MintHCM).
• Modelagem e construção do módulo de Treinamento e Desenvolvimento via Studio (não nativo no MintHCM).
• Definição de campos, relacionamentos e regras de negócio específicas da organização.

Relatórios Avançados.

• Dashboards personalizados por área de RH.

Módulo 3: MintHCM Infraestrutura, Integrações e IA.

Perfil de Público: DevOps, Administradores de Sistemas, Desenvolvedores Backend.
Foco: Instalação, integração via API, segurança avançada e IA aplicada a RH.
Carga Horária do Módulo: 10 Horas.

Arquitetura e Instalação.

• Arquitetura técnica: PHP, MySQL/MariaDB, requisitos de infraestrutura.
• Instalação via container (LXC/Docker) e deploy tradicional.

Integrações.

• API aberta do MintHCM: integração com sistemas de folha de pagamento e ponto (troca de dados).
• Autenticação corporativa: SSO/LDAP (overview + prática com uma fonte).

Governança de Acesso de Agentes de IA (Mint MCP Server).

• MintHCM como servidor MCP: integração com clientes de IA (VS Code, GitHub Copilot, LLMs customizados).
• Consulta e automação de dados de RH via linguagem natural sob controle de acesso.
• Cenário de risco: como impedir que um agente de IA exponha dado sensível de colaborador sem passar pela mesma política de permissões.

Produção e Operação.

• Backup, upgrade e migração de versão.
• Monitoramento e segurança de dados sensíveis de RH em produção.

Administração e Operação em Produção.

• Estratégias de Backup e Restore.
• Estratégia de snapshot e manutenção do Elasticsearch / OpenSearch.
• Estratégia de upgrade e rollback de versão / Migrações de schema.
• Troubleshooting de infraestrutura, ajuste de heap e performance de JVM/Containers.
• Logs importantes e como interpretar falhas do sistema.

Observabilidade e Monitoramento.

• Métricas Prometheus do OpenMetadata e Healthcheck (porta 8586).
• Monitoramento de workers de Ingestion e latência de indexação do mecanismo de busca.
• Monitoramento de crescimento do Metadata Store e estratégia de Capacity Planning.

Carga Horária:

• 32 Horas de duração.
• Resumo de carga horária modular.
  • Módulo 1 (Gestão de Pessoas/Operação de RH): 12 Horas
  • Módulo 2 (Configuração/Customização/Processos): 12 Horas
  • Módulo 3 (Infraestrutura/Integrações/IA): 8 Horas

Pré-Requisitos:

• Módulo 1 (RH): Não exige conhecimento técnico de TI. Recomendado familiaridade com processos de RH (recrutamento, avaliação, gestão de ausências).
• Módulo 2 (Customização): Noções de PHP e banco de dados relacional (MySQL/MariaDB).
• Módulo 3 (Infraestrutura): Conhecimento de comandos e servidores Linux. Noções de Docker e APIs REST.

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.

Requisito mínimo de hardware.

• Memória RAM : 8GB.
• Espaço em Disco: 25GB.
• Processador: Quad-core 64 bits, com suporte a virtualização (VT-x/AMD-V habilitado na BIOS).
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou MacOs* (arquitetura x86).
• VirtualBox (última versão estável).

* Notebooks Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) não são compatíveis com a VM fornecida, recomendamos notebook com processador Intel/AMD para este treinamento.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares MintHCM 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 MintHCM e cursos MintHCM. 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 Polaris é o catálogo open source de referência para Apache Iceberg, criado por Snowflake e Dremio e hoje mantido pela Apache Software Foundation como Top-Level Project. Ele implementa a especificação REST do Iceberg, permitindo que múltiplos engines — Apache Spark, Trino, Apache Flink, Dremio, StarRocks e Apache Doris, leiam e escrevam nas mesmas tabelas sob um único plano de governança, sem lock-in de um fornecedor específico. Este treinamento leva profissionais de dados do zero em Polaris até a operação avançada em produção, cobrindo controle de acesso, federação de catálogos externos, integração multi-engine e os tópicos mais recentes da comunidade, como governança de acesso para agentes de IA no lakehouse.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Como implantar e configurar o Apache Polaris do zero.
• Como estruturar controle de acesso (RBAC) e credential vending de forma segura.
• Como integrar múltiplos engines (Spark, Trino e outros) a um mesmo lakehouse governado.
• Como federar catálogos externos (Glue, Hive Metastore, Unity Catalog) sob um único plano de governança.
• Como operar o Polaris em produção: alta disponibilidade, backup, upgrade e observabilidade.
• Como se posicionar em relação a temas emergentes, como governança de acesso de agentes de IA ao lakehouse.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Alta.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Apache Polaris 1.7.0 e foi modificado pela última vez em 15 de Setembro de 2026

Conteúdo Programático.

Módulo 1: Fundamentos do Apache Polaris

Perfil de Público: Engenheiros de Dados, Arquitetos de Dados e demais membros do time de dados com base em Big Data/Lakehouse.
Foco: Conceitos, arquitetura e primeiro ambiente prático — sem pré-requisito de experiência prévia com Polaris.
Carga Horária do Módulo: 8 Horas.

Conceitual e Panorama.

• O que é o Apache Polaris: histórico, doação à ASF e graduação a Top-Level Project.
• Papel do catálogo na arquitetura Iceberg: metadata pointer e o protocolo REST Catalog.
• Catálogos internos x catálogos externos: quando o Polaris gerencia os metadados diretamente e quando ele aponta para catálogos de terceiros (Nessie, Gravitino, Unity Catalog).
• Panorama comparativo: Polaris x Unity Catalog x Nessie x Hive Metastore x AWS Glue x Lakekeeper x Apache Gravitino.
• Empresas usuárias de Apache Polaris no Brasil.
• Empresas usuárias de Apache Polaris no mundo.
• Licenciamento do Apache Polaris: Apache 2.0, governança ASF e a distinção frente a ofertas comerciais (Snowflake Open Catalog, Dremio).

Arquitetura e Conceitos Centrais.

• Arquitetura de componentes: Catalog Server, camada de persistência, módulo de autorização.
• Conceitos: Catalogs, Namespaces, Tables, Views, Generic Tables.
• Backends de persistência suportados: JDBC (PostgreSQL, CockroachDB) e EclipseLink.

Instalação e configurações.

• Instalação local via Docker/Docker Compose.
• Configuração de storage: MinIO e Ceph.
• Overview Storage: S3 AWS, Azure Blob e Google Cloud Storage.
• Criando catálogo, namespace e tabela via CLI/UI.

Módulo 2: Operação, Segurança e Integração Multi-Engine.

Perfil de Público: Engenheiros de Dados e Desenvolvedores responsáveis por pipelines e integração de engines.
Foco: Controle de acesso, credential vending e conexão prática com engines de processamento
Carga Horária do Módulo: 14 Horas.

Segurança e Controle de Acesso.

• Modelo de RBAC do Polaris: Principals, Roles, Catalog Roles, Grants.
• Autenticação via OAuth2 e integração com IdP externo (overview + prática com uma fonte).
• Credential Vending: como o Polaris entrega credenciais de storage escopadas por sessão/engine.

Integração Multi-Engine

• Apache Spark: configuração do REST Catalog e prática completa.
• Trino: configuração e prática completa.
• Overview: Apache Flink, Dremio, StarRocks e Apache Doris.

Modelagem Avançada de Metadados.

• Iceberg SQL Views no Polaris: criação e versionamento.
• Generic Tables: o que são e quando usar para ativos não-Iceberg.
• Organização multi-tenant com namespaces aninhados.
• Tags e propriedades customizadas para governança de metadados.

Módulo 3: Arquitetura Avançada, Federação e Produção.

Perfil de Público: Engenheiros e Arquitetos de Dados responsáveis pela operação da plataforma de dados.
Foco: Federação de catálogos, produção, segurança avançada e tópicos emergentes.
Carga Horária do Módulo: 10 Horas.

Federação e Multi-Tenancy.

• Catalog Federation: Polaris como "catálogo de catálogos", registrando Glue, Hive Metastore, Unity Catalog e outros REST catalogs externos.
• Multi-tenancy avançada: chaves de criptografia e identidades IAM segregadas por catálogo.

Produção e Operação.

• Deploy em produção: Kubernetes e Helm.
• Estratégia de backup, disaster recovery e upgrade de versão.
• Troubleshooting e ajuste de performance.

Segurança Avançada e Observabilidade.

• Integração com Open Policy Agent (OPA) para políticas de autorização centralizadas.
• Integração real com IdP corporativo e auditoria de acesso.
• Observabilidade: Iceberg Metrics Reporting, métricas e health checks.

Fronteiras: IA e Comunidade.

• Governança de acesso de agentes de IA ao lakehouse — proposta "Table Sources" e o caminho para analytics governado por IA.
• Estudo de caso: arquitetura multi-engine real (Spark + Trino compartilhando o mesmo lakehouse via Polaris).
• Roadmap do projeto e como contribuir com a comunidade Apache Polaris.

Carga Horária:

• 32 Horas de duração.
• Resumo de carga horária modular
  • Módulo 1 (Fundamentos): 8 Horas
  • Módulo 2 (Operação/Segurança/Multi-Engine): 14 Horas
  • Módulo 3 (Avançado/Federação/Produção): 10 Horas

Pré-Requisitos:

• Conhecimento de Big Data, Data Lake e arquitetura Lakehouse.
• Comandos e servidores Linux.
• Noções de SQL e familiaridade com pelo menos um engine de processamento (Spark, Trino ou Flink).
• Módulo 3: noções de 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.

Requisito mínimo de hardware.

• Memória RAM : 12GB.
• Espaço em Disco: 35GB.
• Processador: Quad-core 64 bits, com suporte a virtualização (VT-x/AMD-V habilitado na BIOS).
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows ou MacOs* (arquitetura x86).
• VirtualBox (última versão estável).

* Notebooks Apple Silicon (M1/M2/M3/M4) não são compatíveis com a VM fornecida, recomendamos notebook com processador Intel/AMD para este treinamento.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache Polaris 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 treinamento Apache Polaris e Cursos Apache Polaris. 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 de Vaultwarden foi desenvolvido para capacitar profissionais de TI, DevOps e Segurança na implantação, administração e operação de uma solução centralizada e open source para gerenciamento de senhas e cofres digitais.

Durante o treinamento, serão abordados conceitos e práticas relacionadas à infraestrutura on-premise, alta disponibilidade, hardening de segurança, políticas de acesso por grupos/organizações, gestão de backups e integração com a infraestrutura corporativa (Proxy Reverso, TLS, PostgreSQL e scripts de sincronização de diretórios).

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Entender a arquitetura e o funcionamento do ecossistema Vaultwarden/Bitwarden.
• Planejar e executar o deploy corporativo via Docker e Docker Compose.
• Configurar Proxy Reverso (Nginx / Traefik) com certificados SSL/TLS obrigatórios.
• Administrar o painel administrativo (admin_token), organizações, coleções e políticas de acesso.
• Configurar o armazenamento persistente em PostgreSQL ou SQLite com estratégias completas de Backup/Restore.
• Integrar autenticação em dois fatores (2FA/TOTP, WebAuthn/YubiKey) e SMTP para notificações.
• Operar ferramentas de automação e sincronização LDAP/Active Directory baseadas nas APIs do ecossistema.
• Realizar auditoria de segurança, monitoramento de logs e procedimentos de troubleshooting.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido utilizando Vaultwarden 1.30+, Docker 25+, PostgreSQL 16, Nginx / Traefik e Bitwarden CLI / Clients.

Conteúdo Programático.

Fundamentos e Arquitetura do Vaultwarden

• Conceito de cofre de senhas Zero-Knowledge e criptografia de ponta a ponta (AES-256, PBKDF2 / Argon2).
• Comparativo arquitetural: Bitwarden Oficial vs. Vaultwarden (Rust).
• Ecossistema de clientes: Extensões de navegador, aplicativos Desktop, Mobile e CLI.
• Requisitos de infraestrutura e dependências (HTTPS/TLS obrigatório para Web Crypto APIs).

Deploy e Instalação da Infraestrutura

• Modelos de implantação com Docker e Docker Compose.
• Estrutura de variáveis de ambiente do Vaultwarden (.env).
• Configuração do banco de dados: SQLite vs. PostgreSQL corporativo.
• Provisionamento de armazenamento persistente para anexos e dados de cofres

Proxy Reverso, Domínios e Segurança Transport Layer (TLS).

• Implantação e integração com Proxy Reverso.
• Configuração de WebSockets para sincronização em tempo real dos cofres.
• Gestão e instalação de certificados digital TLS/SSL (Let's Encrypt / CA Interna Corporativa).
• Proteção contra ataques de força bruta (integração nativa de rate-limiting e Fail2ban).

Administração e Governança do Servidor

• Configuração e hardening do Painel de Administração.
• Gestão de convites, registro de novos usuários e restrições por domínio.
• Configuração de servidor de e-mail SMTP para envio de convites e alertas de segurança.
• Gestão de licenças/recursos de organizações.

Gestão de Organizações, Coleções e Políticas de Acesso

• Estruturação de Organizações, Grupos e Times.
• Criação de Coleções (Cofres Compartilhados) e atribuição de permissões (RBAC).
• Aplicação de políticas corporativas: tamanho mínimo de senha, 2FA obrigatório, restrição de exportação.
• Uso de cofres pessoais X cofres corporativos compartilhados.

Autenticação Avançada e Integração com Diretórios (Enterprise Integrations)

• Autenticação Multifator (MFA/2FA): TOTP, Duo Security, FIDO2/WebAuthn e YubiKey.
• Integração para provisionamento e sincronização com Active Directory / LDAP utilizando utilitários oficiais (Bitwarden Directory Connector) e APIs suportadas.
• Utilização de Bitwarden CLI (BW CLI) para automação de tarefas administrativas de usuários.

Operação, Backup e Disaster Recovery (DR)

• Estratégias de backup do banco de dados.
• Backup dos arquivos criptografados e anexos.
• Teste de restauração e recuperação de desastres (DR).
• Procedimento de atualização de versão da imagem container do Vaultwarden.

Monitoramento, Audit Logs e Troubleshooting.

• Análise e retenção de Logs do sistema.
• Auditoria de logs de acessos, alterações e eventos de segurança.
• Troubleshooting de falhas de sincronização, erros de SSL/TLS, falhas de autenticação e comunicação com banco de dados.

Boas Práticas Corporativas.

• Estratégias de substituição de gerenciadores de senhas legados.
• Matriz de responsabilidade e políticas de gestão de segredos em times de desenvolvimento e infraestrutura.
• Recomendações corporativas de uso e hardening da aplicação.

Carga Horária:

• 16 Horas de duração.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento básico de administração de sistemas GNU/Linux.
• Conhecimento básico de Docker e Docker Compose.
• Conceitos fundamentais de redes (DNS, Portas, HTTP/HTTPS) e banco de dados relacional.

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: 30GB
• Processador: 4 Cores.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.
• VirtualBox.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Vaultwarden 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 Brasil, América Latina, Europa e África com treinamentos Vaultwarden e cursos Vaultwarden. Caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

Nosso treinamento visa formar Administradores de Banco de Dados (DBAs) e profissionais de infraestrutura no MySQL Community Server para administração, sustentação e manutenção avançada de ambientes corporativos. Conhecimentos aprofundados de arquitetura, otimização de recursos de SO/hardware, segurança, automação, backup e estratégias de alta disponibilidade serão abordados na formação, composta por atividades práticas rigorosas e visão sistêmica de todas as operações.

O MySQL Community Server é o banco de dados de código aberto mais utilizado no mundo. Desenvolvido sob a licença GPLv2, conta com recursos arquiteturais como: modelo de Pluggable Storage Engines, motor InnoDB de alta performance, subsistema transacional com Write-Ahead Logging (WAL), suporte a replicação síncrona/assíncrona via GTID e ferramentas para gestão completa de clusters e disaster recovery.

O MySQL Community Server é o sistema gerenciador de banco de dados relacional de código aberto mais popular do mundo. Desenvolvido sob a licença GPLv2, conta com recursos como: suporte transacional completo (ACID), controle de concorrência multiversão (MVCC),

Calendário de turmas abertas

Treinamento somente no formato in-company.

Objetivo

Ensinar as funcionalidades do MySQL Community Server para administração, segurança, sustentação e manutenção avançada de ambientes de produção.

Público Alvo

Administradores de Banco de Dados (DBAs), SysAdmins, Engenheiros de DevOps e Profissionais de infraestrutura de TI..

Dificuldade.

Avançado.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o MySQL 26.7.0 Community Server e foi modificado pela última vez em 30 de Agosto de 2026.

Conteúdo Programático:

Conceitual e Arquitetura

• Sobre o MySQL.
• Histórico do MySQL.
• Licenciamento do MySQL (GPLv2 e Dual-Licensing).
• Principais funcionalidades administrativas.
• Plataformas suportadas.
• Limitações do MySQL Community.
• Comunidade MySQL no Brasil e no mundo.
• Posicionamento no mercado corporativo.
• Empresas usando MySQL no Brasil e no Mundo.
• MySQL X Forks (MariaDB e Percona).
• Introdução às ferramentas administrativas CLI (mysql, mysqladmin, mysqlsh).

Instalação do MySQL.

• Requisitos de Software e Hardware.
• Instalando o MySQL no Linux via repositório do SO.
• Instalando o MySQL no Linux via repositório oficial do MySQL).
• Overview de instalação via código-fonte (Source).
• Overview de instalação containerizada (Docker e Kubernetes).
• Estrutura do arquivo de configuração (my.cnf).
• Execução do mysql_secure_installation.
• Gerenciamento do serviço via systemd.

Arquitetura do MySQL.

• Arquitetura de Camadas (Server Layer vs Storage Engines).
• Pluggable Storage Engine Architecture.
• Modelo de Processos e Threads.
• O caminho de um comando SQL na arquitetura.
• Funcionamento interno do InnoDB.
• Estrutura de Memória (Buffer Pool, Log Buffer, Change Buffer).
• Estrutura de Disco (Tablespaces, Redo Log, Undo Log e Doublewrite Buffer).
• Funcionamento do Binary Log (binlog).
• Configuração e rotação do binlog.

Configurações e Tuning do Servidor.

• Variáveis de ambiente e sistema (Global vs Session).
• my.cnf - Opções gerais do servidor.
• my.cnf - Otimização de memória compartilhada e Buffer Pool.
• my.cnf - Otimização de concorrência e limites de conexão.
• Alteração dinâmica e persistente de variáveis (SET PERSIST).

Gerenciamento de Instância e Dados.

• Criação e inicialização da área de dados (datadir).
• Layout físico dos arquivos de dados no sistema de arquivos.
• Utilitários do MySQL (mysqladmin, mysqldump, mysqlbinlog).
• Gerenciamento de banco de dados e agrupamentos.
• Movimentação de diretórios de dados e tabelas..

Segurança e Autenticação no MySQL.

• Gerenciamento avançado de usuários.
• Restrição e controle de acesso por Host/Subrede.
• Conceito e manipulação de ROLEs (Grupos e Perfis de Acesso).
• Atribuição e revogação de privilégios (GRANT e REVOKE).
• Métodos e plugins de autenticação (caching_sha2_password).
• Políticas e complexidade de senhas, expiração e bloqueio de contas.
• Controle de acesso através de VIEWs e restrições globais.

Catálogo de Dados e Monitoramento.

• Utilização das tabelas de sistema do catálogo.
• O banco de sistema information_schema.
• O banco de sistema performance_schema.
• O banco de sistema sys.
• Monitoramento de conexões e processos ativos (SHOW PROCESSLIST / sys.processlist).

Catálogo de Dados e Diagnóstico.

• Utilização do catálogo do MySQL.
• O banco de sistema information_schema.
• O banco de sistema performance_schema.
• O banco de sistema sys.
• Visualização de processos ativos (SHOW PROCESSLIST).

Índices, Diagnóstico e Otimização da Engine.

• Funcionamento interno do otimizador de consultas.
• Análise da eficiência e utilização dos índices B-Tree.
• Tipos de índices (Compostos, Invisíveis, Funcionais, Fulltext).
• Análise e interpretação do plano de execução com EXPLAIN e EXPLAIN ANALYZE.
• Diagnóstico de causas de baixa performance do servidor.
• Análise e captura de queries lentas via Slow Query Log.

Otimização de Kernel, Memória e I/O (Linux).

• Ajuste de parâmetros do Kernel Linux para MySQL.
• Otimização do modelo de I/O e sistemas de arquivos (XFS/ext4).
• Configuração do parâmetro Overcommit de memória no Linux.
• Monitoramento de Paginação (Swapping) e impacto de CPU.
• Otimização do Write-Ahead Log (WAL) e ciclo de Checkpoints.

Backup, Restauração e Disaster Recovery.

• Conceitos de Backup Lógico X Backup Físico.
• Estratégias de backup em ambientes corporativos.
• Backup lógico com mysqldump (opções --single-transaction, --master-data).
• Restauração de backups lógicos em grandes bases de dados.
• Ferramentas avançadas de exportação/importação no MySQL Shell.
• Análise de logs transacionais com mysqlbinlog.
• Restauração Ponto-no-Tempo (Point-In-Time Recovery - PITR).

Monitoramento e Manutenções de Rotina.

• Monitoramento de espaço em disco e crescimento da base.
• Monitoramento e auditoria de logs do sistema (Error Log, General Log).
• Estratégias de manutenção preventiva de tabelas.
• Análise e desfragmentação (CHECK TABLE, ANALYZE TABLE, OPTIMIZE TABLE).
• Diagnóstico, prevenção e resolução de Deadlocks e Locks de tabela.

Clusterização e Replicação

• Conceitos de replicação de dados.
• Replicação Primário/Réplica (Source/Replica) assíncrona e semi-síncrona.
• Arquitetura de replicação baseada em GTID (Global Transaction Identifier).
• Arquitetura e conceitos de Alta Disponibilidade.
• Visão geral do MySQL InnoDB Cluster e Group Replication.

Pré-requisitos de Conhecimento

• Conhecimento básico Linux.
• Conhecimento em banco de dados relacionais.
• Conhecimento básico em SQL ANSI.
• Facilidade com configurações de sistemas e estruturas de diretório complexas.

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: 64 bits (chipsets de x64).
• CPU: 4 núcleos.
• Sistemas Operacionais : GNU/Linux, Windows.
• Virtualbox.

Carga Horária.

• 32 Horas de duração.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares do MySQL 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.

Inscrições, Informações e Valores

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

Instrutor

Sobre o Treinamento

O treinamento Apache Jena é voltado para desenvolvedores, arquitetos de dados e profissionais de Banco de Dados e Data Science que precisam modelar, armazenar e consultar dados na forma de grafos utilizando os padrões da Web Semântica. O Apache Jena é um framework Java de código aberto que reúne, em um único ecossistema, motor de triplas RDF, mecanismo de inferência (raciocínio sobre ontologias RDFS/OWL), banco de dados nativo de grafos (TDB) e servidor SPARQL (Fuseki). São abordados conhecimentos de arquitetura e fundamentos de grafos de conhecimento (knowledge graphs), da linguagem RDF e da linguagem de consulta SPARQL, até a construção de aplicações Java completas capazes de armazenar, consultar, raciocinar e publicar dados interligados (Linked Data). Entender os principais conceitos do modelo RDF, dominar a escrita de consultas SPARQL, saber configurar e operar um triple store em produção com TDB2, publicar endpoints SPARQL com Fuseki, e integrar o Apache Jena com ferramentas de metadados e governança do ecossistema de dados da empresa, como Apache Atlas e OpenMetadata. Ser capaz de construir aplicações que utilizam grafos de conhecimento para catálogos de dados, integração semântica entre sistemas heterogêneos e mecanismos de busca inteligente.

Turmas

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Intermediário/Avançado.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Apache Jena 6.1 (Fuseki e TDB2) e a especificação SPARQL 1.1. e foi modificado pela última vez em 5 de Julho de 2026.

Conteúdo Programático

Conceitual Web Semântica e Grafos de Conhecimento

• O que é a Web Semântica.
• Dados interligados (Linked Data) X dados isolados (silos).
• Modelo de dados em grafo X modelo relacional X modelo documento.
• O que é uma tripla RDF (sujeito, predicado, objeto).
• Vocabulários e Ontologias (RDFS e OWL).
• URIs, IRIs e Namespaces.
• Padrões do W3C: RDF, RDFS, OWL, SPARQL, SHACL.
• Knowledge Graphs no mercado (Google, empresas de dados, governo).
• Casos de uso: catálogo de dados, integração de sistemas, busca semântica, dados abertos governamentais.
• Apache Jena X outras soluções de grafo (Neo4j, GraphDB, RDF4J).

Introdução ao Apache Jena

• Histórico e arquitetura do projeto.
• Módulos do ecossistema Jena.
• Core (RDF API).
• ARQ (SPARQL engine).
• TDB/TDB2 (triple store).
• Fuseki (servidor).
• Ontology API, Inference API.
• Jena X Frameworks Java tradicionais (JPA, Hibernate)
• Estrutura de um projeto Java com Jena.

Instalação e Configuração do Ambiente

• Preparando o Sistema Operacional (Linux) para o Apache Jena.
• Instalando e configurando o Java Development Kit.
• Configurando variáveis de ambiente (JAVA_HOME, JENA_HOME, FUSEKI_HOME).
• Instalando o Apache Maven.
• Configurando o pom.xml com as dependências do Jena.
• Download e instalação do Apache Jena standalone (Jena Command Line Tools).
• Download, instalação e configuração do Apache Fuseki como serviço standalone.
• Subindo o Fuseki como serviço via systemd (start, stop, restart, status, logs).
• Instalação via container Docker.
• Criando a estrutura de diretórios de um dataset TDB2.
• Validando a instalação: primeiro dataset, primeira tripla, primeira consulta SPARQL via linha de comando (riot, sparql, tdb2.tdbquery).
• Troubleshooting comum: portas em uso, permissões de diretório, incompatibilidade de versão de JDK, memória de heap da JVM.

Modelagem e Manipulação de RDF

• Criando um Model RDF em Java.
• Adicionando, removendo e consultando Statements (triplas).
• Trabalhando com Recursos, Propriedades e Literais.
• Serialização: Turtle, RDF/XML, JSON-LD, N-Triples.
• Convertendo dados relacionais e planilhas para RDF.
• Bags, Containers e Coleções RDF.
• Reificação de triplas.
• Boas práticas de modelagem de vocabulários próprios.

Ontologias com RDFS e OWL

• Classes, subclasses e hierarquias.
• Propriedades de objeto e propriedades de dado.
• Domínio e alcance (domain e range).
• Introdução ao OWL: cardinalidade, propriedades inversas, equivalência.
• Motores de inferência (Reasoners) do Jena.
• Inferência RDFS X OWL - trade-offs de performance.
• Validação de dados com SHACL.

Linguagem de Consulta SPARQL

• Anatomia de uma consulta SPARQL: SELECT, WHERE, FILTER.
• Padrões de grafo (Graph Patterns) e Triple Patterns.
• OPTIONAL, UNION, FILTER e expressões.
• Agregações: COUNT, GROUP BY, HAVING.
• CONSTRUCT, ASK e DESCRIBE.
• Atualizações com SPARQL Update (INSERT, DELETE).
• Federando consultas entre múltiplos endpoints (SERVICE).
• Consultas via ARQ na linha de comando e via API Java.

TDB2 - Banco de Dados Nativo de Grafos

• Arquitetura de armazenamento do TDB2.
• Criando e populando um dataset TDB2.
• Carga em lote (bulk loading) de grandes volumes de triplas.
• Transações e concorrência no TDB2.
• Backup, restore e manutenção do dataset.
• Monitoramento e tunning de performance.
• TDB2 X bancos relacionais e NoSQL.

Fuseki - Publicando Endpoints SPARQL

• Instalando e configurando o Apache Fuseki.
• Subindo um endpoint SPARQL para consumo externo.
• Segurança: autenticação e controle de acesso no Fuseki.
• Interface administrativa do Fuseki.
• Fuseki em produção: systemd, containers e alta disponibilidade.
• Publicando dados como Linked Open Data.

Integração e Desenvolvimento.

• Consumindo um endpoint SPARQL a partir de uma aplicação Java.
• Integração do Jena com pipelines de dados (ETL para RDF).
• Jena e o ecossistema de metadados: relação com Apache Atlas e OpenMetadata.
• Publicando dados de um Banco de Dados relacional como grafo RDF.
• Geo SPARQL - dados geoespaciais em grafos.
• Boas práticas de projeto e organização de código.
• Skosmos e o padrão SKOS.
• Apache Jena Fuseki como backend de dados do Skosmos.

Carga Horária:

• 32 Horas.

Pré-requisitos dos Participantes:

• Conhecimento em Programação Java ou alguma linguagem com Orientação a Objetos.
• Conhecimento de Banco de Dados e SQL.
• Noções de modelagem de dados.
• 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 : 8 GB.
• Espaço em Disco: 20GB.
• Processador: Dual-core AMD 64, EM64T
• deve estar ativo a Virtualização na BIOS do equipamento.
• Sistemas Operacionais:Qualquer um com suporte e Virtualização com VirtualBox.
• Oracle VM VirtualBox ( https://www.virtualbox.org/).

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache Jena, Fuseki 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

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

O treinamento fundamental em CIB seven é voltado para analistas de negócios que pretendem mapear processos usando notação BPMN, CMMN ou DMN e desenvolvedores que pretendem conhecer o processo de implementação de workflows na ferramenta CIB seven e integrar a suas aplicações. As integrações técnicas do treinamento serão expostas em linguagem Java mas podem ser desenvolvidos via SDK em PHP, Javascript ou C#, e analistas de negocio mesmo não sendo dominantes de programação entenderão as possibilidades de uso da solução como um motor de processos incorporado a qualquer software.

O objetivo deste treinamento de 3 dias é dar-lhe informações detalhadas sobre a automação de processos com o CIB seven BPM e Java, no final desse treinamento você irá conhecer o básico da BPMN, compreender os conceitos técnicos essenciais do mecanismo BPM do CIB seven e ser capaz de implementar aplicativos de processo por conta própria e saber como testá-los.

Dificuldade: Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o CIB seven Community Edition na versão 2.0, e foi modificado pela última vez em 19 de Junho de 2026.

Conteúdo Programático

Introdução

• O que é um fluxo de trabalho (Workflow).
• Introdução ao BPMN 2.0 (Business Process Model and Notation).
• Introdução ao DMN 1.1.
• Introdução ao CMMN 1.1.
• O Projeto Operaton.
• Activiti x CIB seven x Bonita X Flowable.
• Licenciamento (Free Software X Open Source).
• Empresas usando CIB seven no mundo.
• Empresas usando CIB seven no Brasil.
• Versões do CIB seven.
• Comunidade CIB seven no Brasil e no Mundo.
• Livros, sites, documentação e referências complementares.

BPM e Automação de processos

• Modelagem de processo com BPMN 2.0.
• Principais Elementos da Notação BPMN.
• Gestão de Decisão com DMN 1.1.
• Gerenciamento de Casos com CMMN 1.1.
• Automação do processo.
• Cadeia de ferramentas e metodologia.
• Padrões e melhores práticas.

Process Engine

• Arquitetura do CIB seven.
• API (Java, REST, SOAP).
• Dados de processo (Variáveis, XML, JSON) e Idioma de Expressão (JUEL, XPath).
• Gestão de tarefas humanas.
• Manipulação de erros.
• Cenários de implantação.
• Versionamento de Processos.
• Orquestração de serviços.

Aplicações de processo

• Arquitetura de aplicações de processo.
• Testes unitários com JUnit e Arquillian.
• Interfaces de usuário / Formulários de tarefas.
• Cenários de implantação.
• Acessando Serviços (Java, REST, SOAP, EMail)

Integrações via API REST

• O protocolo REST.
• Arquitetura dos Serviços CIB seven (API REST).
• Formas de Autenticação.
• JSON Objects
• Usando o RESTClient.
• API REST Batch.
• API REST Case Definition.
• API REST Case Instance.
• API REST Deployment.
• API REST Engine.
• API REST Execution e External Task.
• API REST Variable Instance.
• Operaton REST client para Java Spring Boot.

Tópicos Avançados.

• Friendly Enough Expression Language (FEEL).
• Modelo de programação usando CDI ou Spring.
• Autenticação via protocolo LDAP (OpenLDAP ou Active Directory).
• DMN com outras linguagens: JUEL, JavaScript, Groovy ou Python.
• Integração com Bibliotecas externas Python, Java, etc.
• Tenants no CIB seven.
• CIB seven e Spring Framework.
• Microsserviços e conectores.
• CIB seven com Apache Maven.
• Usando o Java Delegate.
• Como Apoiar o projeto CIB seven com códigos de melhorias.
• Overview do Zeebe para orquestração de microsserviços.

Carga Horária:

• 24 Horas.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento básico de Java
• Conhecimento em Java IDE (Eclipse, IntelliJ, NetBeans).

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.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares CIB seven 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 CIB seven e cursos CIB seven. 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 CIB seven, versão Community.

Este treinamento você vai dominar os elementos gráficos essenciais da notação BPMN 2.0 para modelar processos de negócio usando a ferramenta CIB seven 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.

Conteúdo Programático

BPMN 2.0 e BPM.

• Definição do Processo de Negócios.
• Como modelar processos de negócios.
• OMG e ABPMP.
• CIB seven 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.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares CIB seven 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 CIB seven e cursos CIB seven. 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 em Apache KIE (Kogito + DMN + BPMN + Drools) capacita profissionais a projetar, implementar e operar soluções de automação de processos e decisões de negócio utilizando BPMN, DMN e motores de regras modernos, com foco em arquitetura cloud-native e microserviços. 

A trilha substitui abordagens tradicionais de BPMS monolíticos por uma arquitetura baseada em Kogito, Quarkus e Kubernetes, permitindo execução escalável, event-driven e observável.

Dificuldade: Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o ecossistema Apache KIE (Kogito 1.44, Drools 8.44 e Quarkus 3.15), e foi modificado pela última vez em 26 de Maio de 2026.

Conteúdo Programático

Fundamentos de BPM e DMN

• Conceitos de BPM (Business Process Management).
• BPMN 2.0 na prática.
• DMN e tomada de decisão.
• Diferença entre regra, processo e decisão.
• Casos reais de uso (finanças, telecom, governo).

Introdução ao Apache KIE

• Histórico do projeto (Drools, jBPM, KIE).
• Arquitetura do Kogito.
• Diferenças entre Camunda, Flowable e Kogito.
• Modelo cloud-native vs BPMS tradicional

Modelagem BPMN com Kogito

• Eventos, gateways e tarefas.
• User Tasks vs Service Tasks.
• Processos de longa duração (stateful).
• Integração com APIs REST.
• Versionamento de processos

DMN (Decision Model and Notation)

• Tabelas de decisão.
• Hit policies.
• Inputs e outputs estruturados.
• Integração DMN + BPMN.
• Externalização de regras de negócio.

Drools (motor de regras)

• Introdução ao DRL.
• Facts e Working Memory.
• Regras complexas de negócio.
• Agenda e inferência.
• Integração com Kogito.

Kogito na prática (Quarkus)

• Criação de projeto Kogito.
• Estrutura Maven
• REST endpoints automáticos.
• Execução local.
• Testes de processos e decisões.

Arquitetura cloud-native

• Microserviços com Kogito.
• Stateless vs stateful workflows.
• Persistência de processos.
• Event-driven workflows.
• Kafka integration (opcional).

Kubernetes e deploy

• Deploy de serviços Kogito em K8s.
• ConfigMaps e Secrets.
• Scaling de workflows.
• Observabilidade (logs e métricas).
• Troubleshooting

Carga Horária:

• 24 Horas.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento básico de Java.
• Familiaridade com uma IDE Java (Eclipse, IntelliJ IDEA ou NetBeans).
• Noções de programação orientada a objetos (desejável)

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.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache Kie 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 Kie e cursos Apacke Kie. 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 ClickHouse apresenta os conceitos, arquitetura e operação do ClickHouse, o banco de dados analítico colunar open source mais rápido do mundo, voltado para analytics em tempo real, observabilidade, séries temporais e processamento de grandes volumes de dados.
Durante o treinamento, os participantes aprenderão na prática como instalar, configurar e administrar ambientes ClickHouse on-premise, modelar tabelas otimizadas para cargas OLAP, construir pipelines de ingestão e integrar o ClickHouse com ferramentas modernas de dados como Apache Airflow, dbt e Apache Superset.
O treinamento aborda desde os fundamentos do modelo colunar e da engine MergeTree até a construção de pipelines analíticos completos, explorando integração com tecnologias como Airbyte, Apache Kafka e Apache Iceberg, passando por replicação, alta disponibilidade, segurança e monitoramento em ambientes de produção.

Turmas

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade:Intermediário

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido utilizando ClickHouse 26.3 LTS e foi atualizado pela última vez em 25 de Maio de 2026.

Conteúdo Programático

Introdução ao ClickHouse.

• O que é ClickHouse e por que é o banco analítico mais rápido do mundo.
• Arquitetura colunar: diferenças de bancos OLTP e OLAP.
• ClickHouse OSS vs ClickHouse Cloud.
• Casos de uso: observabilidade, analytics, logs, time series, BI.
• Comparativo: ClickHouse x DuckDB x Druid x StarRocks x BigQuery.
• Ecossistema e comunidade.

Instalação e Configuração.

• Instalação via pacote (Linux/Debian/RPM).
• Instalação via Docker e Docker Compose.
• Deploy em Kubernetes com Helm Chart.
• Estrutura de diretórios e arquivos de configuração (config.xml, users.xml).
• Primeiro acesso: cliente clickhouse-client e Play UI.

Arquitetura Interna.

• MergeTree Engine: o coração do ClickHouse.
• Famílias de engines: ReplacingMergeTree, AggregatingMergeTree, CollapsingMergeTree, SummingMergeTree.
• Parts, granules e compressão de dados.
• Mutations e merges em background.
• Shards e réplicas.
• ZooKeeper e ClickHouse Keeper.

Modelagem de Dados.

• Tipos de dados disponíveis (Int, Float, String, DateTime, Array, Map, Nested, JSON).
• Criando tabelas otimizadas para OLAP.
• Chaves de ordenação (ORDER BY) e chaves de partição (PARTITION BY).
• Primary key vs sorting key.
• Índices secundários (data skipping indexes).
• Materialized Views: conceito e uso.
• Dicionários (Dictionaries).

Ingestão de Dados.

• Inserção via clickhouse-client e HTTP API.
• Integração com Apache Kafka (Kafka Engine).
• Integração com Airbyte (destination ClickHouse).
• Leitura de arquivos CSV, Parquet, JSON, ORC direto no ClickHouse.
• Table Engines externos: S3/MinIO, PostgreSQL.
• Batch insert vs streaming insert: boas práticas.

SQL no ClickHouse.

• Dialeto SQL do ClickHouse: compatibilidades e diferenças.
• Funções de agregação: sum, count, uniq, quantile, topK.
• Funções de array e manipulação de JSON.
• Window functions.
• CTEs e subqueries.
• JOINS: tipos suportados e limitações.
• EXPLAIN e análise de plano de execução.

Replicação e Alta Disponibilidade

• Conceito de sharding e replicação no ClickHouse.
• ReplicatedMergeTree: configuração e funcionamento.
• ClickHouse Keeper: substituindo o ZooKeeper.
• Distributed Engine: consultas em múltiplos shards.
• Failover e recuperação de réplicas.

Administração e Operação.

• Gerenciamento de usuários e permissões (RBAC).
• Quotas e limites de recursos por usuário/perfil.
• Monitoramento com system tables.
• Integração com Prometheus e Grafana.
• Backup e restore (clickhouse-backup, disk S3/MinIO).
• Tuning de performance: memória, threads, compressão.
• Manutenção: OPTIMIZE, TTL, limpeza de parts.

ClickHouse com BI e Ferramentas.

• Integração com Apache Superset.
• Integração com Grafana (datasource ClickHouse).
• Integração com dbt (dbt-clickhouse).
• Conectores JDBC/ODBC para ferramentas externas.
• Pipelines Airbyte - ClickHouse - dbt - Superset.

Melhores Práticas e Troubleshooting.

• Anti-patterns mais comuns.
• Diagnóstico de queries lentas.
• Gestão de TTL e expiração de dados.
• Atualização de versão em produção.
• Contribuindo com a comunidade ClickHouse.

Carga Horária:

• 24 Horas.

Pré-requisitos dos Participantes:

• Conhecimentos básicos de Linux.
• Conhecimentos de Banco de Dados e SQL.
• Noções de Engenharia de Dados e analytics (OLAP/BI).
• Familiaridade com conceitos de Big Data é recomendada, mas não obrigatória.
• 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 : 12 GB.
• Espaço em Disco: 50GB.
• Processador: 6 Cores.
• Sistemas Operacionais: Qualquer um com suporte e Virtualização com VirtualBox. Deve estar ativo a Virtualização na BIOS do equipamento.
• Oracle VM VirtualBox ( https://www.virtualbox.org/ ).

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares ClickHouse 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

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

Sobre o Treinamento

O treinamento Apache Fluss apresenta os conceitos, arquitetura e operação do Apache Fluss, uma moderna plataforma Streaming Lakehouse voltada para processamento contínuo, analytics em tempo real e integração entre streaming e Data Lakes.

Durante o treinamento, os participantes aprenderão na prática como realizar deploys, administrar ambientes Apache Fluss e integrar pipelines modernos utilizando Apache Flink, compreendendo os principais componentes arquiteturais, estratégias de armazenamento, tabelas streaming e cenários de uso em arquiteturas modernas de dados.

O treinamento aborda desde os fundamentos de Streaming Lakehouse até a construção de pipelines analíticos em tempo real, explorando integração com tecnologias como Apache Flink, Apache Iceberg e Data Lakes modernos.

Turmas

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Avançado.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido utilizando Apache Fluss 0.9.1 e Apache Flink 2.2.0 e foi atualizado pela última vez em 25 de Maio de 2026

Conteúdo Programático

Introdução ao Streaming Lakehouse

• Evolução das arquiteturas de dados.
• Batch vs Streaming.
• Conceitos de Lakehouse.
• Limitações de arquiteturas tradicionais.
• Problemas de latência e pequenas escritas em Data Lakes.
• O conceito de Streaming Lakehouse.
• Onde o Apache Fluss se encaixa.
• Integração com Apache Flink.
• Casos de uso modernos: Real-Time Analytics, Streaming ETL, Feature Store, AI Pipelines, Real-Time Dashboards.

Arquitetura do Apache Fluss

• Componentes da arquitetura.
• Coordinator Server.
• Tablet Servers.
• Metadata Management.
• Buckets e Partitions.
• Replicação e tolerância a falhas.
• Streaming Storage.
• Formato colunar.
• Streaming Reads e Writes.
• Integração com Lakehouse Storage.
• Arquitetura de referência.

Deploy e Instalação do Apache Fluss

• Requisitos do ambiente.
• Estrutura do cluster.
• Deploy local.
• Deploy distribuído.
• Docker Compose.
• Configurações básicas.
• Integração com ZooKeeper.
• Configuração de armazenamento.
• Inicialização do cluster.
• Troubleshooting inicial.
• Monitoramento básico.

Conceitos Fundamentais do Fluss

• Log Tables.
• Primary Key Tables.
• Buckets.
• Partitions.
• Offset Management.
• Changelog Streams.
• Row vs Columnar Access.
• Modelagem de tabelas.
• Estratégias de particionamento.
• Casos de uso por tipo de tabela.

Apache Flink + Apache Fluss

• Integração nativa com Flink.
• Flink Connector.
• Streaming ETL.
• Stateful Stream Processing.
• Event Time.
• Processamento contínuo.
• Leitura e escrita em Fluss.
• Consultas analíticas em tempo real.
• Union Reads.
• Pipelines streaming modernos.

Streaming Lakehouse na Prática

• Conceito de Union Read.
• Dados em tempo real + histórico.
• Integração com Data Lakes.
• Apache Paimon.
• Apache Iceberg.
• Camada quente e camada histórica.
• Compactação e tiering.
• Analytics em tempo real.
• Arquiteturas modernas de Lakehouse.

Operações e Administração

• Escalabilidade horizontal.
• Balanceamento.
• Gestão de buckets.
• Monitoramento.
• Métricas.
• Troubleshooting.
• Backup e recuperação.
• Estratégias de retenção.
• Performance tuning.
• Custos operacionais.

Casos de Uso e Arquiteturas Modernas

• Real-Time Analytics.
• Streaming Dashboards.
• IoT Pipelines.
• Customer 360.
• Fraud Detection.
• Real-Time ETL.
• AI e contexto em tempo real.
• Streaming-first architectures.
• Simplificação arquitetural com Streaming Lakehouse.

Carga Horária:

• 24 Horas.

Pré-requisitos dos Participantes:

• Conhecimentos básicos de Linux.
• Conhecimentos de Banco de Dados e SQL.
• Noções de Engenharia de Dados, Streaming ou Data Lakes.
• 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 : 12 GB.
• Espaço em Disco: 50GB.
• Processador: 6 Cores.
• Sistemas Operacionais:Qualquer um com suporte e Virtualização com VirtualBox. Deve estar ativo a Virtualização na BIOS do equipamento.
• Oracle VM VirtualBox ( https://www.virtualbox.org/ ).

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Apache Fluss e Apache Flink 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

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor