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Capa do curso Datadog na Prática: Observabilidade, APM e IA com MCP!
Datadog Novidade

Monitore uma aplicação real no Kubernetes com logs, alertas, SLOs e OpenTelemetry, e conecte a IA ao Datadog via MCP

5 rating
+11 alunos
Curso na Udemy

Cupom OUT_2026 · Acesso vitalício · 30 dias de garantia

Sobre o curso

Pare de adivinhar o que acontece na sua aplicação. Passe a enxergar.

Quando uma aplicação fica lenta ou falha em produção, quem não tem observabilidade perde horas procurando a causa. Neste curso você aprende a usar o Datadog para monitorar, investigar e resolver problemas de verdade, com uma abordagem 100% prática, e ainda descobre como trabalhar com IA conectada à plataforma pelo MCP (Model Context Protocol).

Em vez de exemplos soltos, você acompanha uma única aplicação real de laboratório sendo monitorada do começo ao fim: serviços em Node.js, bancos PostgreSQL e um front-end, tudo rodando em um cluster Kubernetes local, sem gastar com nuvem. Você vê o sistema ganhar visibilidade a cada etapa, como acontece no dia a dia de um time.

Por que este curso é diferente:

  • Duas perspectivas: o porquê de cada decisão e o mão na massa no laboratório
  • Uma única aplicação real, acompanhada do começo ao fim
  • Datadog com IA: um novo jeito de investigar e criar recursos no dia a dia
  • Todo o material em um repositório público no GitHub, com comandos, manifests e exemplos para você reproduzir
  • Boas práticas de segurança, como o uso correto de API Keys e Application Keys

O que você vai aprender:

  • Instalar e configurar o Datadog Agent no Kubernetes e diagnosticá-lo quando algo der errado
  • Monitorar infraestrutura, containers, integrações e rede
  • Criar métricas customizadas com DogStatsD e usar tags com estratégia, incluindo Unified Service Tagging
  • Instrumentar aplicações com dd-trace e OpenTelemetry, com trace distribuído entre serviços
  • Encontrar erros e gargalos de performance usando APM, Error Tracking e Continuous Profiler
  • Coletar, estruturar e transformar logs com pipelines e Grok Parser, e correlacioná-los com traces
  • Construir dashboards, monitores, alertas e notebooks que ajudam de verdade, sem gerar fadiga
  • Definir SLOs e error budget, com alertas de burn rate, e criar testes sintéticos de API e de navegador
  • Conectar o Claude Code ao Datadog pelo MCP, investigar e criar recursos conversando com a IA e conhecer os cuidados necessários
  • Controlar custos: cardinalidade de métricas, indexação e rehydration de logs e retenção de traces

Para quem é este curso

Para desenvolvedores, profissionais de DevOps, SRE, infraestrutura e qualquer pessoa que queira dominar o Datadog e melhorar o monitoramento de performance de aplicações. Não é preciso ter conhecimento prévio de Datadog nem de observabilidade, só noções básicas de linha de comando e de desenvolvimento de software.

O que você leva

  • Certificado de conclusão Udemy
  • Acesso vitalício ao conteúdo
  • App iOS e Android com download offline

Resultado esperado

Ao final, você terá uma base sólida de observabilidade com Datadog e saberá usar a IA como aliada na investigação, com segurança, clareza e controle de custos.

Repositório oficial do curso

paulomalem/datadog-na-pratica
Ver no GitHub

Comandos das aulas, manifests do Kubernetes, configuração do Datadog Agent por fase, dashboards e monitores em JSON, e a aplicação de laboratório evoluindo em 5 versões.

2 0 JavaScript atualizado hoje

Material de apoio oficial: scripts de laboratório, templates e referências do curso. Acesso gratuito para alunos e para a comunidade.

Perguntas frequentes

Pronto para se certificar?

Conteúdo criado a partir de experiência real em projetos AWS. Acesso vitalício e suporte direto do instrutor.

Começar o curso

Cupom OUT_2026 · Acesso vitalício · 30 dias de garantia