Sobre o Treinamento

O treinamento Airbyte é recomendado a profissionais que já possuam conhecimentos básicos de engenharia de dados e queiram dominar a plataforma open source mais adotada para replicação e integração de dados em ambientes modernos de Data Engineering.

O Airbyte é uma plataforma ELT (Extract, Load, Transform) de código aberto que oferece centenas de conectores prontos para sincronizar dados de qualquer origem, bancos de dados relacionais e NoSQL, SaaS, APIs, arquivos e streams, para destinos como data warehouses, data lakes e bancos analíticos.

O treinamento aborda desde a instalação e configuração até o desenvolvimento de conectores customizados com o Airbyte CDK, orquestração com Airflow, deploy em Kubernetes e integração com o ecossistema moderno de dados (dbt, Spark, Iceberg, etc.).

Objetivo

Ministrar os conceitos e técnicas de integração e replicação de dados com o Airbyte.

Público Alvo

O treinamento Airbyte destina-se a engenheiros de dados, arquitetos de dados, administradores de infraestrutura e equipes de DevOps que trabalham com pipelines de integração e replicação de dado.

Dificuldade.

Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Airbyte 2.0.0 (OSS) e foi modificado pela última vez em 22 de Maio de 2026.

Conteúdo Programático:

Introdução à Integração de Dados e ao Airbyte.

• Conceitos de integração de dados: ETL vs ELT.
• Histórico e evolução das ferramentas de integração.
• O projeto Airbyte: origem, licença e comunidade.
• Airbyte OSS vs Airbyte Cloud vs Airbyte Enterprise.
• Comparativo: Airbyte x Fivetran x Stitch x Singer x NiFi x Debezium.
• Arquitetura geral do Airbyte.
• Casos de uso e adoção no mercado.
• Ecossistema moderno de dados: Modern Data Stack.

Instalação e Configuração do Airbyte.

• Requisitos de sistema e pré-requisitos.
• Instalação via Docker Compose (modo local).
• Instalação via abctl (Airbyte CLI).
• Deploy no Kubernetes com Helm Chart.
• Configuração de portas, volumes e variáveis de ambiente.
• Primeiro acesso à interface web.
• Estrutura de diretórios e arquivos de configuração.
• Modo de atualização e versionamento de releases.

Arquitetura Interna do Airbyte.

• Componentes principais: Worker, Server, Temporal, Webapp.
• Fluxo de execução de uma sincronização.
• Airbyte Protocol: mensagens e streams.
• Catalogs e schemas.
• Jobs e tentativas de reexecução.
• Armazenamento de estado (state management).
• Gerenciamento de segredos com Kubernetes Secrets e variáveis de ambiente.
• Logs e rastreabilidade de execuções.

Fontes (Sources) e Destinos (Destinations).

• Conceito de Source e Destination no Airbyte.
• Catálogo de conectores disponíveis.
• Configurando Source: PostgreSQL, MySQL, MongoDB.
• Configurando Source: REST API, Google Sheets.
• Configurando Source: arquivos CSV, JSON, Minio/S3.
• Configurando Destination: PostgreSQL, ClickHouse, DuckDB.
• Configurando Destination: Delta Lake, Apache Iceberg, Minio/S3.
• Gerenciamento de credenciais e autenticação OAuth.

Conexões e Sincronizações.

• Criando e gerenciando Connections.
• Modos de sincronização: Full Refresh, Incremental, Deduped.
• Estratégias de sincronização: Append, Overwrite, Merge.
• Cursor fields e Primary keys.
• Configuração de streams e seleção de campos.
• Agendamento de sincronizações (Cron, Manual, Gatilho por evento).
• Monitoramento de jobs e tratamento de falhas.
• Reprocessamento e backfill de dados históricos.
• Notificações e alertas de falha (Slack, e-mail).

Change Data Capture (CDC) com Airbyte.

• Conceito de Change Data Capture.
• CDC com PostgreSQL (logical replication / pgoutput).
• Configuração de replication slots e permissões.
• Gerenciamento de lag e latência de replicação.
• Casos de uso de CDC em pipelines de tempo real.

Transformações com dbt e Airbyte.

• Integração Airbyte + dbt: o padrão ELT moderno.
• Normalization nativa do Airbyte (Basic Normalization).
• Habilitando dbt no Airbyte OSS.
• Transformações customizadas com dbt Core.
• Tabelas raw vs tabelas normalizadas.
• Schema evolution e compatibilidade de tipos.
• Testes de qualidade de dados pós-sincronização.
• Orquestração Airbyte + dbt com Airflow.

Airbyte API e Automatização.

• Airbyte REST API: visão geral e autenticação.
• Gerenciando Sources, Destinations e Connections via API.
• Disparando sincronizações programaticamente.
• Airbyte Python Client (PyAirbyte).
• Infrastructure as Code com Terraform Provider do Airbyte.
• Automatizando onboarding de novas fontes.
• Integração com Apache Airflow via operadores.
• Webhooks e event-driven pipelines.

Deploy em Produção com Kubernetes.

• Visão geral do deploy Airbyte em Kubernetes.
• Helm Chart: valores e customizações.
• Configuração de Persistent Volumes para logs e estado.
• Escalabilidade horizontal de Workers.
• Configuração de banco de dados externo (PostgreSQL).
• Configuração do Temporal no modo distribuído.
• Ingress e TLS para a UI e API.
• Estratégias de atualização em produção (zero-downtime).

Monitoramento, Observabilidade e Performance.

• Métricas do Airbyte com Prometheus e Grafana.
• Monitoramento de jobs e throughput de dados.
• Rastreamento de sincronizações e logs estruturados.
• Alertas operacionais e SLOs de pipeline.
• Tuning de performance: paralelismo e tamanho de batch.
• Diagnóstico de conectores lentos.
• Data freshness e SLA de dados.

Segurança, Acesso e Governança.

• Autenticação de usuários: modo básico e integração com Keycloak (OIDC)
• Controle de acesso por workspace e permissões.
• Gerenciamento de segredos com OpenBao e Kubernetes Secrets.
• Criptografia de credenciais em repouso.
• Auditoria de ações e acessos.
• LGPD/GDPR: filtragem de dados sensíveis na origem.
• Mascaramento de campos PII em pipelines.
• Isolamento de workspaces multi-tenant.

Pipelines na Prática.

• Pipeline: PostgreSQL para Data Warehouse e dbt.
• Pipeline: MongoDB para PostgreSQL com incremental.
• Pipeline: PostgreSQL para Apache Iceberg no S3.
• Orquestração de múltiplos pipelines com Airflow.
• Testes end-to-end com dados reais e validação de qualidade.

Melhores Práticas e Troubleshooting.

• Padronização de nomenclatura de conexões e streams.
•  Estratégias de retry e idempotência.
• Gerenciamento de schema drift.
• Depuração de erros comuns de conectores.
• Diagnóstico de problemas de rede e firewall.
• Recuperação de sincronizações com falha.
• Atualização de conectores em produção.
• Contribuindo com a comunidade Airbyte

Pré-requisitos de conhecimento

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

Requisitos dos alunos

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

Requisitos mínimos de hardware

• Memória RAM: 8 GB.
• Espaço em Disco: 20GB.
• Processador: i5 ou i7 a partir da segunda geração ou similar.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.
• Todos equipamentos devem ter algum software de virtualização Oracle Virtual Box.

Carga Horária

• 32 Horas de duração.

Material

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todos os softwares Airbyte 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 Airbyte, e cursos Airbyte. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Instrutores

Sobre o Treinamento.

O treinamento em Longhorn apresenta uma solução moderna de armazenamento distribuído para ambientes Kubernetes.
Voltado para cenários reais, o curso capacita profissionais a implementar, operar e sustentar volumes persistentes com alta disponibilidade, garantindo a continuidade de aplicações cloud-native.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Instalar e configurar o Longhorn em Kubernetes.
• Gerenciar volumes persistentes (PV/PVC).
• Garantir alta disponibilidade de dados.
• Implementar backup e disaster recovery.
• Monitorar e resolver problemas de storage.
• Operar o ambiente em produção

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando Kubernetes 1.29, Longhorn 1.6, Helm 3.14 e foi modificado pela última vez em 19 de Maio de 2026.

Conteúdo Programático.

Fundamentos de Storage no Kubernetes

• Persistência de dados.
• PV, PVC e StorageClass.
• Desafios em ambientes distribuídos

Arquitetura do Longhorn.

• Componentes principais.
• Funcionamento da replicação.
• Alta disponibilidade.

Gerenciamento de Aplicações.

• Conceito de Application (CRD).
  Deploy via: YAML, CLI, Interface Web
  Estrutura de repositórios Git: Monorepo, Multirepo,
• Organização de manifests.

Instalação e Configuração

• Pré-requisitos do ambiente.
• Instalação via Helm.
• Configuração inicial.
• Acesso à interface

Gerenciamento de Volumes

• Criação e uso de volumes.
• Expansão.
• Attach / Detach.
• Integração com aplicações.

Alta Disponibilidade

• Configuração de réplicas.
• Failover automático.
• Distribuição de dados

Backup e Recuperação.

• Backup em S3 / MinIO.
• Restore de volumes.
• Estratégias de disaster recovery

Snapshots.

• Criação e gestão.
• Versionamento.
• Limpeza automática

Monitoramento

• Métricas e indicadores
• Integração com Prometheus
• Alertas.

Troubleshooting

• Volume não monta.
• Falha de nó.
• Réplica degradada.
• Análise de logs.
• Recuperação de dados.

Troubleshooting

• Planejamento de capacidade.
• Performance.
• Atualizações.
• Segurança.

Carga Horária:

• 16 Horas de duração.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento prévio em Kubernetes: Pods, Deployments, Services.
• Conhecimento básico de Git.
• Conhecimento básico de Linux.

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 Longhorn 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 Longhorn e cursos Longhorn. 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 Harbor foi desenvolvido para capacitar profissionais na utilização e administração de um registry corporativo de imagens de containers em ambientes Kubernetes e cloud-native.
Durante o treinamento, serão abordados conceitos e práticas relacionadas à gestão de imagens, controle de acesso, segurança, integração com pipelines CI/CD e operação do ambiente.
A abordagem contempla desde a organização do registry até sua utilização em ambientes produtivos, com foco em boas práticas e governança.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Entender o funcionamento de um registry corporativo.
• Gerenciar projetos e repositórios de imagens.
• Controlar acesso de usuários e permissões.
• Configurar políticas de segurança e scanning de imagens.
• Integrar o Harbor com pipelines de CI/CD.
• Gerenciar versionamento de imagens.
• Aplicar boas práticas de governança.
• Operar o Harbor em ambientes Kubernetes.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando  Kubernetes 1.29, Harbor 2.11, Docker 26, GitLab 17 e foi modificado pela última vez em 19 de Maio de 2026.

Conteúdo Programático.

Fundamentos de Registry de Containers.

• O que é um container registry.
• Diferença entre: Docker Hub, Registry privado.
• Papel do Harbor no ecossistema cloud-native.
• Conceito de imagens e camadas.

Instalação e Deploy do Harbor.

• Visão geral das formas de instalação do Harbor: Docker Compose, Kubernetes (Helm Chart).
• Deploy utilizando Helm.
• Principais parâmetros de configuração:URL do registry, Storage (filesystem / S3), Certificados (TLS).
• Configuração inicial pós-instalação:, Acesso à interface, Criação de usuário administrador, Ajustes básicos de segurança.
• Boas práticas de instalação em ambiente corporativo

Arquitetura do Harbor.

• Componentes do Harbor.
• Funcionamento interno: Core, Registry, Database, Job Service.
• Integração com storage.

Gerenciamento de Projetos e Repositórios.

• Criação de projetos.
• Tipos de projetos (public/private).
• Organização de imagens.
• Convenções de nomenclatura.

Controle de Acesso e Usuários

• Usuários e grupos.
• Permissões: Admin, Developer, Guest.
• Integração com LDAP/AD (Overview)
• Boas práticas de acesso.

Versionamento e Gestão de Imagens.

• Tags e versionamento.
• Estratégias de versionamento.
• Boas práticas de lifecycle de imagens.
• Exclusão e limpeza.

Segurança e Controle de Acesso.

• RBAC no Argo CD.
• Controle de usuários e permissões.
• Integração com LDAP / OIDC.
• Gestão de secrets (visão geral).

Segurança e Image Scanning

• Scan de vulnerabilidades.
• Políticas de segurança.
• Bloqueio de imagens vulneráveis.
• Integração com scanners (Trivy).

Replicação e Distribuição de Imagens.

• Replicação entre registries
• Cenários:Multi-cluster e DR (disaster recovery)
• Configuração de policies

Integração com CI/CD.

• Integração com GitLab
• Push automático de imagens.
• Uso em pipelines.
• Autenticação com registry

Integração com Kubernetes.

• Uso de imagens no cluster
• ImagePullSecrets
• Boas práticas de uso em produção.

Operação e Monitoramento

• Uso da interface web.
• Logs do Harbor.
• Monitoramento básico.
• Identificação de problemas.

Troubleshooting

• Problemas de push/pull.
• Falhas de autenticação.
• Problemas de permissão.
• Erros de scan.
• Falhas de integração com CI/CD

Boas Práticas e Governança

• Padronização de imagens.
• Controle de acesso.
• Segurança.
• Estratégias corporativas de uso.

Carga Horária:

• 16 Horas de duração.

Pré-Requisitos:

• Conhecimento básico de containers.
• Conhecimento básico de Kubernetes.
• Noções de Git.

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 Harbor 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 Harbor e cursos Harbor. 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 GitOps com Argo CD prepara profissionais que já utilizam Kubernetes para implementar práticas modernas de entrega contínua baseadas em Git.
Seu conteúdo programático foi desenvolvido para que profissionais possam automatizar deploys, garantir consistência entre ambientes e reduzir erros operacionais utilizando o conceito de infraestrutura declarativa e controle via Git como fonte da verdade.
Todo o treinamento é ministrado com foco prático, utilizando Kubernetes em ambientes reais, com materiais em Português do Brasil e metodologia orientada a troubleshooting e operação.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Implementar GitOps em ambientes Kubernetes.
• Instalar e configurar o Argo CD.
• Criar e gerenciar aplicações via Git.
• Automatizar deploys com sincronização contínua.
• Corrigir divergências (drift) entre cluster e repositório.
• Monitorar aplicações e identificar problemas.
• Aplicar estratégias de versionamento e promoção entre ambientes.
• Utilizar Helm e Kustomize com Argo CD.
• Resolver problemas comuns em produção.
• Implementar boas práticas de GitOps.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando Kubernetes 1.29, Argo CD 2.11, GitLab 17, Docker CE 26, Helm 3.14 e Kustomize 5.4 e foi modificado pela última vez em 19 de Maio de 2026.

Conteúdo Programático.

Conceitual GitOps e Argo CD.

• Introdução ao GitOps.
• CI/CD tradicional vs GitOps.
• Git como fonte da verdade.
• Desired State vs Live State.
• Ferramentas GitOps:Argo CD e Flux CD
• Casos de uso de GitOps.
• Benefícios e limitações.

Instalação do Argo CD.

• Instalação no Kubernetes.
• Exposição da interface (NodePort / Ingress).
• Acesso inicial.
• Configuração básica.
• Estrutura dos componentes:API Server, Repo Server e Application Controller.

Gerenciamento de Aplicações.

• Conceito de Application (CRD).
  Deploy via: YAML, CLI, Interface Web
  Estrutura de repositórios Git: Monorepo, Multirepo,
• Organização de manifests.

Sincronização e Controle de Estado.

• Sync manual vs automático.
• Auto-healing.
• Prune de recursos.
• Estratégias de sincronização.
• Controle de versões via Git.

Troubleshooting e Monitoramento.

• Estados das aplicações:Synced / OutOfSync e Healthy / Degraded.
• Logs do Argo CD: application-controller, repo-server.
• Eventos e diagnósticos.
• Problemas comuns: erro de acesso ao Git, falha em manifests, divergência de estado e falha de sincronização
• Estratégias de correção.

Integração com Helm e Kustomize.

• Deploy com Helm Charts.
• Deploy com Kustomize.
• Diferenças e quando usar.
• Customização de aplicações.

Segurança e Controle de Acesso.

• RBAC no Argo CD.
• Controle de usuários e permissões.
• Integração com LDAP / OIDC.
• Gestão de secrets (visão geral).

Multi-Cluster e Ambientes.

• Gerenciamento de múltiplos clusters.
• Estratégias de ambientes: Dev, Homolog e Produção.
• Promotion entre ambientes.

Boas práticas de GitOps.

• Estrutura de repositórios.
• Versionamento.
• Branching strategy.
• Separação de aplicações e infraestrutura.
• Anti-patterns comuns.

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 prévio em Kubernetes: Pods, Deployments, Services
• Conhecimento básico de Git
• Conhecimento básico de Linux

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 Argo CD 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 Argo CD e cursos Argo CD. 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 Operaton, versão Community.

Este treinamento você vai dominar os elementos gráficos essenciais da notação BPMN 2.0 para modelar processos de negócio usando a ferramenta Operaton 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.
• Operaton 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 Operaton 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 Operaton e cursos Operaton. 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 fundamental Keycloak prepara profissionais para o mercado de Identity and Access Management (IAM), Single Sign-On (SSO) e segurança de aplicações modernas.
Seu conteúdo programático foi desenvolvido para capacitar profissionais a implementar, administrar e integrar soluções de autenticação e autorização em ambientes on-premise, cloud e cloud native, com suporte a arquiteturas modernas baseadas em microserviços e APIs, reduzindo lock-in e aumentando a segurança das aplicações.

Todo o treinamento é ministrado utilizando a versão Keycloak Open Source, com materiais em Português do Brasil, ambiente de educação controlado e metodologia de ensino personalizada da Ambiente Livre.

O que vou aprender?

Ao final deste treinamento você será capaz de:

• Instalar e configurar o Keycloak em ambientes on-premise e cloud.
• Administrar realms, usuários, grupos e roles.
• Implementar autenticação e autorização em aplicações.
• Configurar Single Sign-On (SSO).
• Integrar aplicações Web, APIs e microserviços com Keycloak.
• Implementar OAuth2, OpenID Connect e SAML.
• Gerenciar identidade federada (LDAP, Active Directory e provedores externos).
• Implementar políticas de segurança e controle de acesso.
• Configurar autenticação multifator (MFA).
• Monitorar, auditar e solucionar problemas no Keycloak.
• Preparar ambientes seguros para produção.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo no momento.

Dificuldade: Intermediário.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido utilizando Keycloak 26.5.2 e foi modificado pela última vez em 14 de Fevereiro de 2026.

Conteúdo Programático.

Conceitos de Identidade e Acesso (IAM)

• Introdução a Identity and Access Management (IAM).
• Autenticação x Autorização.
• Controle de acesso tradicional x moderno.
• Identity Provider (IdP) e Service Provider (SP).
• Single Sign-On (SSO).
• Single Logout (SLO).
• Federation Identity.
• Casos de uso de IAM.
• IAM em ambientes corporativos.
• IAM em arquiteturas cloud native.
• O projeto Keycloak.
• Histórico do Keycloak.
• Comunidade Keycloak.
• Casos de uso do Keycloak.
• Empresas e setores que utilizam Keycloak.
• Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Introdução ao Keycloak

• O que é o Keycloak.
• Principais funcionalidades.
• Arquitetura do Keycloak.
• Componentes do Keycloak.
• Realms.
• Clients.
• Users.
• Roles.
• Groups.
• Scopes.
• Flows de autenticação.

Instalação do Ambiente Keycloak

• Pré-requisitos.
• Instalação do Java.
• Instalação do Keycloak standalone.
• Instalação do Keycloak com Docker.
• Instalação do Keycloak com Docker-Compose.
• Banco de dados suportados.
• Configuração inicial do ambiente.
• Acesso ao Admin Console.

Keycloak com Docker

• Fundamentos do Keycloak em contêineres.
• Imagens oficiais do Keycloak.
• Variáveis de ambiente.
• Persistência de dados.
• Configuração de banco de dados externo.
• Deploy do Keycloak com Docker.
• Boas práticas em contêineres.

Keycloak com Docker-Compose

• Estrutura de arquivos YAML.
• Deploy completo com banco de dados.
• Configuração de volumes.
• Exposição de portas.
• Ambientes de desenvolvimento e teste.

Administração de Realms

• Criando e configurando Realms.
• Configurações globais.
• Temas e customização visual.
• Internacionalização.
• Configuração de tokens.
• Tempo de sessão.
• Refresh tokens.
• Segurança do Realm.

Gerenciamento de Usuários e Grupos

• Criação e administração de usuários.
• Grupos.
• Atributos personalizados.
• Políticas de senha.
• Bloqueio de usuários.
• Reset de senha.
• Importação e exportação de usuários.

Roles e Controle de Acesso

• Realm Roles.
• Client Roles.
• Composite Roles.
• Mapeamento de roles.
• Controle de acesso baseado em roles (RBAC).
• Boas práticas de modelagem de acesso.

Protocolos de Autenticação

• OAuth 2.0.
• OpenID Connect (OIDC).
• SAML 2.0.
• Diferenças entre os protocolos.
• Casos de uso práticos.
• Fluxos de autenticação.

Integração com Aplicações

• Integração com aplicações Web.
• Integração com APIs REST.
• Proteção de microserviços.
• Integração com aplicações Java.
• Integração com aplicações Python.
• Integração com Frontend (SPA).
• Tokens JWT.
• Validação de tokens.

Identity Federation

• Identity Federation.
• Integração com LDAP.
• Integração com Active Directory.
• Identity Brokering.
• Login social (Google, GitHub, etc).
• Mapeamento de atributos.
• Sincronização de usuários.

Autenticação Avançada e Segurança

• Authentication Flows.
• Customização de flows.
• Autenticação multifator (MFA).
• OTP.
• WebAuthn.
• Políticas de segurança.
• Brute Force Protection.
• Auditoria e eventos.
• Logs e monitoramento.Authentication Flows.

Autenticação Avançada e Segurança

• Authentication Flows.
• Customização de flows.
• Autenticação multifator (MFA).
• OTP.
• WebAuthn.
• Políticas de segurança.
• Brute Force Protection.
• Auditoria e eventos.
• Logs e monitoramento.Authentication Flows.

Assuntos Complementares

• Backup e restore.
• Atualização de versão.
• Migração de dados.
• Alta disponibilidade.
• Troubleshooting.
• Boas práticas de segurança.
• Hardening do Keycloak.

Carga Horária:

• 32 Horas de duração.

Pré-Requisitos:

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

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 Keycloak 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 Keycloak e Cursos Keycloak. 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 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 prepara profissionais de três perfis complementares: gestão/governança, engenharia de dados e infraestrutura, para utilizar o OpenMetadata de forma prática e estratégica, apoiando iniciativas de catalogação, rastreabilidade, controle de acesso, glossários, contratos de dados 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, com atenção especial a temas emergentes como governança de acesso de agentes de IA (via MCP Server) e conformidade regulatória (LGPD, RC 18/BACEN). O curso promove governança ativa, descoberta de dados assistida por IA, 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 usar IA generativa para descoberta de dados e blindar o acesso de agentes de IA a dados sensíveis.
• Como estruturar contratos de dados (Data Contracts) como evidência de conformidade.
• 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 2.0.1 e foi modificado pela última vez em 13 de Setembro de 2026.

Conteúdo Programático.

Módulo 1: OpenMetadata para Governança, Catálogo e Conformidade

Perfil de Público: CDOs (Chief Data Officer), Gestores de Dados, Data Stewards, Analistas de Governança, DPOs (Data Protection Officer)  / Privacidade (LGPD) e Analistas de Negócio.
Foco: Uso tático e operacional do catálogo, glossário de negócio, taxonomia, controles de privacidade e gestão de ativos sem necessidade de codificação.
Carga Horária do Módulo: 14 Horas.

Conceitual.

• Introdução à governança de dados moderna.
• O que é o OpenMetadata e seu papel na cultura Data-Driven.
• Empresas usuárias de OpenMetadata no Brasil.
• Empresas usuárias de OpenMetadata no mundo.
• Licenciamento do OpenMetadata: Apache 2.0 e a distinção frente à Collate.
• Overview da Resolução Conjunta 18 (RC18 / BACEN) e integração com frameworks (LGPD, ISO 27001 e SOX).
• OpenMetadata no ecossistema Data Lake, Lakehouse e Big Data.
• Posicionamento do ecossistema moderno de dados e navegação na UI.

Papeis e Responsabilidades na Governança.

• Estruturação de Ownership real: Data Owner, Data Steward e Data Custodian.
• Padronização e governança de Ownership.
• Personalização do catálogo com Personas e perfis de visualização.
• Estratégias para importar e gerenciar owners.

Catálogo de Dados e Data Discovery.

• Cadastro e rastreabilidade de ativos.
• Data Discovery: Buscas avançadas, filtros e navegação no catálogo.
• Descoberta de dados via agentes de IA: consultas em linguagem natural sob a mesma política de acesso do catálogo.
• Geração assistida de descrições e glossário a partir de conversas com IA sobre os ativos.
• Colaboração no catálogo: anotações, tarefas e solicitações.

Glossário de Negócio e Taxonomia.

• Business Glossary (Glossário de Negócio).
• Modelagem de Domínios e Subdomínios (Domain hierarchy design).
• Data Products (Produtos de Dados): unidade de responsabilização distinta do Domínio - owner, SLA e versionamento próprios.
• Estratégia de organização por domínio corporativo.
• Classificação e Tags (PII, Sensibilidade, Conformidade, Tiering).
• Certificação de Ativos (Bronze/Silver/Gold).
• Campos customizados (Custom Properties) para enriquecimento do catálogo.

Visão de Negócio de Linhagem (Data Lineage) e Acesso.

• Linhagem de Dados sob a ótica de processo e negócio.
• Impact analysis (Análise de impacto em processos de negócio).
• Visualização gráfica do fluxo entre datasets e dashboards.
• Enriquecimento de metadados focado em privacidade e conformidade (LGPD).
• Relações entre datasets, pipelines e dashboards.

Contratos de Dados (Data Contracts) e Prestação de Contas Regulatória (Regulatory Accountability).

• Data Contracts como instrumento de accountability regulatória.
• Papéis contratuais: área produtora vs. área consumidora do dado.
• SLA e cláusulas de qualidade como evidência de conformidade.
• Versionamento de contratos como trilha de auditoria.

Data Insights e KPIs de Adoção da Governança.

• Cobertura de descrição, ownership e certificação como indicadores de maturidade.
• Definição de metas (KPIs) e acompanhamento de progresso ao longo do tempo.
• Relatório periódico de adoção como evidência de programa de governança ativo.
• Engajamento de usuários no catálogo como indicador de cultura data-driven.

Módulo 2: OpenMetadata para Engenharia, Qualidade e Observabilidade.

Perfil de Público: Engenheiros de Dados, Analistas de Data Quality, Arquitetos de Dados e Desenvolvedores de Pipelines.
Foco: Conectores, automação de testes de qualidade, linhagem técnica ponta a ponta e automação/GitOps via API/SDK Python.
Carga Horária do Módulo: 16 Horas.

Conceitual e Arquitetura para Engenharia.

• O que é o OpenMetadata sob a ótica de engenharia.
• Arquitetura de componentes: Ingestion Framework, Metadata Store, Search Engine e Server.
• Visualização da arquitetura lógica e física de ingestão.

Conectores.

• Configuração de conectores: PostgreSQL, MySQL.
• Data Lakes e Data Warehouses: S3/MinIO, BigQuery, Snowflake, Trino, Apache Iceberg.
• Ferramentas de ETL/Orquestração: Airflow, dbt, Apache Spark.
• Ferramentas de Eventos e Mensageria: Apache Kafka.
• Dashboards e Visualização: Apache Superset, Metabase.
• Agendamento, monitoramento e troubleshooting dos Pipelines de Ingestão.
• Reverse Metadata, quando suportado pelo conector.

Qualidade de Dados Integrada (Data Quality & Observability)

• Definição de regras de qualidade nativas.
• Integração com Great Expectations, dbt e Soda Core.
• Estratégia de Data Quality como produto.
• Monitoramento de falhas, alertas integrados e gestão de falhas recorrentes.
• Relatórios, dashboards de qualidade e definição de SLA de qualidade.

Linhagem de Dados Técnica (Data Lineage).

• Geração automática de linhagem com Airflow, dbt e Apache Spark.
• Linhagem técnica profunda (nível de tabela e coluna / column-level lineage).
• Mapeamento de relações entre datasets, pipelines e dashboards.

Data Contracts - Implementação Técnica.

• Definição de schema, testes de qualidade e SLA diretamente na plataforma.
• Validação automática de contratos e enforcement em tempo de ingestão.
• Versionamento e breaking changes: estratégia de compatibilidade entre produtor e consumidor.
• Alertas e bloqueio de pipeline em caso de quebra de contrato.

API, SDK Python e GitOps de Metadados.

• Estrutura da API REST e navegação pela Swagger UI.
• Autenticação via token / JWT / API key.
• Consultas, leitura e automação de cadastro/atualização de metadados.
• Desenvolvimento prático com SDK Python.
• Provisionar domínios, serviços e criar times via script.
• Integração com CI/CD e estratégia de GitOps de metadados.

Módulo 3: OpenMetadata Infraestrutura, Administração e Operação.

Perfil de Público: SysAdmins, DevOps, Engenheiros de Infraestrutura, DBAs e Custodiantes de TI (Data Custodians).
Foco: Instalação em produção, alta disponibilidade, integração de segurança, rotinas operacionais, monitoramento e sustentação.
Carga Horária do Módulo: 10 Horas.

Conceitual, Arquitetura e Comparativo de Infraestrutura.

• O que é o OpenMetadata do ponto de vista de infraestrutura e plataforma.
• Comparativo: OpenMetadata X DataHub X Apache Atlas X Amundsen.
• Arquitetura física detalhada e requisitos de infraestrutura.
• Motores de busca: Elasticsearch vs. OpenSearch no OpenMetadata.

Instalação, Deploy e Topologias.

• Requisitos e dimensionamento de hardware.
• Deploy com Docker e Docker-compose.
• Deploy em produção no Kubernetes (Helm Charts).

Segurança e Governança.

• Controle de acesso baseado em funções (RBAC), perfis de usuário e permissões por domínio.
• Mapeamento de Database Roles.
• Integração com diretórios de identidade: LDAP.
• Mapeamento de grupos LDAP para Roles (RBAC) e estratégia de sincronização.
• Performance de autenticação, troubleshooting de DN e filtros LDAP.
• Panorama de SSO/IAM: Keycloak e IAM de nuvem (AWS, Azure, Google Cloud).

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

• MCP Server estende o mesmo motor de RBAC e políticas configurado para UI/API.
• Consulta e atualização de metadado via linguagem natural (ChatGPT, Claude e afins) sob controle de acesso.
• Cenário de risco: como impedir que um agente de IA exponha dado sensível (PII) sem passar pela mesma política de negação.
• Auditoria de ações de agentes de IA como evidência de conformidade.

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:

• 40 Horas de duração.
• Resumo de carga horária modular
  • Módulo 1 (Governança/Negócio): 14 Horas
  • Módulo 2 (Engenharia/Quality): 16 Horas
  • Módulo 3 (Infra/Operação): 10 Horas

Pré-Requisitos:

• Módulo 1 (Governança/Negócio): Não exige conhecimento técnico de TI. Recomendado ter familiaridade básica com conceitos de gestão de dados corporativos ou compliance/LGPD.
• Módulo 2 (Engenharia): Conhecimento de comandos e servidores Linux. Conhecimento básico no ecossistema de Big Data. Noções de Python (recomendado, dado o uso de SDK).
• Módulo 3 (Infraestrutura): Conhecimento de comandos e servidores Linux. Noções de contêineres (Docker) e Kubernetes. Conhecimento básico de diretórios de identidade (LDAP).

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 : 16GB.
• Espaço em Disco: 50GB.
• 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 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 treinamento fundamental em Operaton 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 Operaton 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 Operaton BPM e Java, no final desse treinamento você irá conhecer o básico da BPMN, compreender os conceitos técnicos essenciais do mecanismo BPM do Operaton 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 Operaton Community Edition na versão 0.00, e foi modificado pela última vez em 21 de Março de 2025.

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 Operaton x Bonita X Flowable.
• Licenciamento (Free Software X Open Source).
• Empresas usando Operaton no mundo.
• Empresas usando Operaton no Brasil.
• Versões do Operaton.
• Comunidade Operaton 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 Operaton.
• 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 Operaton (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 Operaton.
• Operaton e Spring Framework.
• Microsserviços e conectores.
• Operaton com Apache Maven.
• Usando o Java Delegate.
• Como Apoiar o projeto Operaton 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 Operaton 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 Operaton e cursos Operaton. caso necessite de um treinamento customizado com suas necessidades também elaboramos estes treinamentos. solicite proposta comercial.

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

O treinamento Drupal DevOps prepara profissionais para implementar, gerenciar e automatizar ambientes Drupal em escala, utilizando práticas modernas de DevOps. Este curso foi desenvolvido para capacitar equipes técnicas a integrar o Drupal em pipelines de CI/CD, orquestrar contêineres com Docker e Kubernetes, e automatizar deploys, garantindo eficiência e segurança em ambientes de produção.

Nosso conteúdo programático combina conceitos fundamentais de DevOps com atividades práticas focadas no ecossistema Drupal, abordando desde a configuração de ambientes conteinerizados até estratégias de backup, monitoramento e segurança.

Este treinamento é ideal para desenvolvedores, administradores de sistemas e arquitetos que desejam dominar a automação de deploys, otimizar fluxos de trabalho e garantir a entrega contínua de soluções web robustas, como sites, portais, intranets e sistemas corporativos integrados.

Calendário de turmas.

Somente no modelo corporativo.

Conteúdo Programático.

Fundamentos de DevOps para Drupal.

• O que é DevOps e sua importância para projetos Drupal.
• CI/CD: Conceitos e Ferramentas (GitHub Actions, GitLab CI, Jenkins).
• Infraestrutura como Código (IaC) e sua aplicação ao Drupal.
• Conceito de pipelines de deploy automatizado

Contêineres e Docker para Drupal.

• Introdução ao Docker e Docker Compose.
• Criando um ambiente de desenvolvimento Drupal com Docker.
• Dockerfile para Drupal: boas práticas.
• Montagem de volumes e persistência de dados.
• Rede entre contêineres: Nginx, PHP, e Banco de Dados (MariaDB/PostgreSQL).
• Exercício prático: subindo um ambiente completo de Drupal com Docker.

Orquestração de Contêineres com Kubernetes.

• O que é Kubernetes e sua relação com Docker.
• Conceitos básicos: Pods, Deployments, Services, ConfigMaps, Secrets.
• Criando manifests YAML para deploy do Drupal.
• Deploy do Drupal em um cluster Kubernetes.
• Configurando o banco de dados externo para Drupal no K8s.
• Deploy de uma aplicação Drupal simples em um cluster Kubernetes.

CI/CD e Pipelines para Drupal.

• Configurando repositórios Git para projetos Drupal.
• Introdução ao GitHub Actions e GitLab CI.
• Criando pipelines automatizados.
• Build da imagem Docker.
• Testes automatizados de código PHP (PHPUnit, PHPStan).
• Deploy contínuo no Kubernetes.
• Configurando CI/CD para deploy automático do Drupal em um cluster Kubernetes.

Monitoramento e Logging.

• Introdução ao Prometheus e Grafana para monitorar ambientes Drupal.
• Logs com Elasticsearch, Fluentd e Kibana (EFK Stack).
• Configurando métricas e alertas no Kubernetes.
• Monitorando a saúde dos pods Drupal em um cluster.

Backup, Segurança e Disaster Recovery.

• Backups automatizados para Drupal (Banco de dados e arquivos).
• Configurando roles, permissões e secrets no Kubernetes.
• Estratégias de rollback e disaster recovery.
• Configurando backups automatizados e plano de recuperação de desastres.

Carga Horária:

• 24 Horas.

Pré-requisitos:

• Conhecimento Básico de Docker e Kubernetes.
• Conhecimento Básico de Drupal.

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

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor

O Treinamento em Apache Doris tem foco em ensinar como explorar, armazenar e analisar grandes volumes de dados para Big Data Analytics e Data Warehousing. Abordamos desde a instalação e configuração até a otimização de consultas para alto desempenho, utilizando sua arquitetura OLAP colunar.

O Apache Doris é um banco de dados analítico open source, projetado para fornecer consultas SQL rápidas e eficientes, suportando cenários de Business Intelligence (BI), relatórios analíticos, dashboards e processamento de Big Data. Ele se integra com diversas ferramentas como Apache Flink, Apache Spark, Hadoop, Hive, Presto e Kafka, facilitando a ingestão e análise de dados em larga escala.

Dificuldade: Média.

Aplicabilidade.

Este treinamento foi desenvolvido usando o Apache Doris 2.1.8 e foi modificado pela última vez em 9 de Fevereiro de 2025.

Conteúdo Programático

Conceitual

• O que é Business Intelligence.
• O que é Data Warehouse.
• O que é Lakehouse.
• ETL (Extração, Transformação e Carga).
• Bases OLAP, ROLAP, MOLAP e OLTP.
• Sistemas Transacionais X Sistemas Dimensionais (OLTP X OLAP).
• Dimensões e Modelo Dimensional.
• Modelo Estrela (Star Schema).
• Software Livre x Open Source.
• Apache Software Foundation.
• Licença Apache 2.0.

Conceitual Apache Doris.

• A Plataforma Apache Doris.
• Arquitetura do Apache Doris.
• Licenciamento do Apache Doris.
• Histórico do Apache Doris.
• Empresas usando Apache Doris no Mundo.
• Empresas usando Apache Doris no Brasil.
• Comunidade Apache Doris.

Instalação do Apache Doris.

• Arquitetura do Apache Doris.
• Métodos de deploy.
• Instalando o Apache Doris.
• Customizando o deploy.
• Acessando o Apache Doris.

Table Design

• Data Model.
• Criando Tabelas.
• Data Partition.
• Rollup e Query.
• Index.

Data Import.

• Características de Importação.
• External Storage Data.
• Sincronização de dados.
• Local Data.
• Subscribe Kafka Data.

Data Export.

• Exportação de Dados.
• Export Table Structure
• Export Query Result
• Backup de Dados.

Update e Delete.

• Update
• Delete
• Batch Delere
• Sequence Column

Uso avançado.

• Schema Change.
• Data Cache.
• Materialized view.
• HLL ApproximateDe-duplication.
• Time Zone.
• Dynamic Partition
• Join Optimization.
• Bitmap Precise De-Duplication.
• Variables.
• File Manager

Ecossistema.

• Spark Doris Connector
• Seatunnel Connector.
• UDF
• Flink Doris Connector.
• DataX doriswriter
• Audit log plugin.

SQL.

• SQL Function.
• DML.
• Utility.
• DDL.
• Data Type.

Cluster .

• Cluster Upgrade.
• Statistics Query Execution.
• Metadata Operation.
• Config.
• Multi-tenancy.
• Elastic Scaling
• Manutenção e Monitoramento.
• Authoriry Management.

Segurança e Autenticação.

• Authentication and Authorization.
• Authentication and Authorization Framework.
• Authentication.
• Authorization.
• Types of Permissions.
• Permission Levels.
• Data Masking.

API

• API version.
• Meta Service API.
• Field values.

Carga Horária.

• 24 Horas.

Modalidade do Treinamento.

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

Pré-Requisitos.

• Conhecimento Básico em Docker.
• Conhecimento Básico em Banco de dados e SQL.

Requisitos:

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

Requisitos Recomendados de Hardware.

• Memória RAM: 12GB.
• Espaço em Disco: 20GB.
• Processador: 64 bits (chipsets de x64).
• CPU: 4 núcleos.
• Sistemas Operacionais: GNU/Linux, Windows.

Material.

Serão disponibilizados os seguintes materiais aos alunos do treinamento:

• Todo o software Apache Doris e acessórios na sua última versão estável.
• Material próprio em Português do Brasil.
• Apresentações (slides do treinamento) desenvolvidas pela equipe Ambiente Livre.
• Apostilas com exercícios práticos (hacks) desenvolvidos no treinamento.
• Materiais e documentações complementares desenvolvido pela Comunidade Open Source Mundial.

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

Inscrições, Informações e Valores

Instrutor