Name: Curso Redis: desempenho, escalabilidade e monitoramento do Redis
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desempenho, escalabilidade e monitoramento do Redis

Quero estudar na alura

12h

Para conclusão

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9.3

Avaliação média

Certificado

De participação

O que você aprenderá_

Domine o Redis na prática, aprenda replicação, clusterização, monitoramento com INFO, LATENCY, SLOWLOG e ganhe diferencial competitivo em sistemas de alta performance

Público alvo_

Profissionais de tecnologia que já usam Redis e desejam dominar estratégias de alta performance, escalabilidade e monitoramento para ambientes críticos.

Victorino Vila

Victorino, formado em Engenharia Elétrica pela PUC-RJ e mestre pela UFRJ, tem mais de 30 anos em gestão de consultorias de tecnologia. Sócio de startup de software para integração de dados, trabalha com MYSQL, SQL SERVER, POSTGRES, ORACLE, WEB SERVICES e .NET. Desde 2018, é professor na Alura, ensinando programação e bancos de dados.

Curso atualizado em 24/06/2025

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Ementa

Diagnóstico inicial e monitoramento nativo
- Recuperando os dados do curso anterior
- Simulando carga no sistema de tarefas
- Usando o comando INFO para Diagnóstico
- Detectando Gargalos com MONITOR e SLOWLOG
Técnicas de otimização com comandos internos
- Otimizando com PIPELINING no Redis CLI
- Ajustes no redis.conf para alta performance
- Benchmarking com redis-benchmark
Replicação
- Configurando Replicação Redis (Master-Slave)
- Testes de leitura com Replicação
- Failover simulado com troca de papéis
Clusterização
- Preparação diretórios de trabalho da Clusterização
- Configurando o arquivo de configuração
- Replicando a configuração para todos os nós
- Testando o ambiente de clusterização
- Criando e testando o cluster com dados do sistema de tarefas
Consolidando o Cluster e auditoria com comandos internos
- Transferindo dados entre os ambientes
- Recuperação de Nó com Redis Cluster
- Coletando estatísticas com INFO, COMMANDSTATS e LATENCY
- Criando relatórios internos com dados do sistema

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Escola

Data Science

Trabalhe com dados. Aprofunde seu conhecimento nas principais ferramentas de uma pessoa data scientist. Descubra as diferentes possibilidades de análise de dados, do Excel ao Python, e mergulhe em frameworks e bibliotecas, como Pandas, Scikit-Learn e Seaborn.

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