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Curso

Kubernetes:

AIOps e self‑healing com observabilidade

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20h

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De participação

Introdução_

O que você aprenderá_

  • Utilize sinais e métricas de qualidade para aprimorar decisões de autoscaling além de CPU e memória.
  • Implemente instrumentação vendor‑neutral com OpenTelemetry e transforme telemetria em métricas acionáveis com Prometheus e Grafana.
  • Aplique técnicas de observabilidade de rede com eBPF e ferramentas como Cilium e Hubble para monitorar latência e conexões.
  • Desenvolva mecanismos de detecção de anomalias e predição de falhas com Machine Learning para suportar remediação automatizada.
  • Projete e operacionalize estratégias de AIOps self‑healing com runbooks, guard rails e automação controlada via GitOps (Argo CD).
  • Execute experimentos de Chaos Engineering e valide políticas de segurança, auditoria e rollback para aumentar resiliência.
  • Crie Operators personalizados com Kubebuilder e aplique políticas de policy as code e RBAC para governança do cluster.

Público alvo_

Este curso é indicado para profissionais de SRE, engenheiros de plataforma e observabilidade, operadores de Kubernetes e arquitetos de infraestrutura que desejam aplicar AIOps para reduzir trabalho repetitivo, automatizar remediações e aumentar a resiliência de clusters em produção.

João Brito

João Brito

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Seu host e mentor favorito. Especialista em infraestrutura e plataformas cloud native, possui mais de 20 anos de experiência em tecnologia e atua na construção de soluções que integram engenharia de software, infraestrutura escalável e inovação.Lidera mentorias, cursos e palestras sobre Kubernetes, Cloud Native, DevSecOps e Platform Engineering, além de orientar profissionais no desenvolvimento de carreira e na preparação para certificações internacionais. É também uma voz ativa da comunidade tech BR.

Curso atualizado em 16/08/2026

Ementa

  1. AIOps e self-healing em Kubernetes

    • Introdução ao AIOps
    • Observabilidade aplicada à escalabilidade operacional
    • Implementando escalabilidade orientada a eventos com KEDA
    • Entendendo as limitações do HPA
    • Hands-on - HPA, KEDA e VPA em workloads
  2. AIOps e self-healing em Kubernetes

    • Contextualizando a detecção de anomalias
    • Integrando LLM na decisão de AIOps
    • Prevendo falhas e decidindo com runbooks
    • Runbooks automatizados e GitOps como camada de auditoria-
    • Arquitetando autonomia e políticas de segurança
    • Configurando Self-Healing com probes no Kubernetes
  3. Chaos engineering com AIOps

    • Concluindo o veredicto do chaos engineering
    • Litmus chaos e MCP server
    • Analisando resiliencia e gráficos
    • Verificando steady state com chaos probes
    • Observando o estado estável com probes
    • Introduzindo a engenharia do caos
  4. Operators e self-healing no Kubernetes

    • Implementando spec e status no operador
    • Entendendo operators e CRDs no Kubernetes
    • loops de reconciliação-
    • Entendendo liveness, readiness e operators
    • Entendendo o CRD em go
    • Explorando operadores agentivos em AIOps
  5. AIOps com diagnóstico e remediação

    • Diagnosticando latência oculta com AIOps
    • Medindo diagnósticos de IA com método científico
    • Implementando human-in-the-loop com CEL
    • Correlacionando e agrupando alertas no Alertmanager
    • Desambiguando métricas com tracing distribuído
    • Conclusão

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