Módulo 1: Contextualização.

• História e Motivação: Entenda o surgimento e os principais fatores que levaram ao desenvolvimento do Quarkus.
• Comparativo com Outros Frameworks: Diferenças e vantagens do Quarkus em relação a frameworks tradicionais (como Spring) e quando escolher usá-lo.
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Módulo 2: Novidades do Quarkus 3.

• Atualização para Jakarta EE 10: Explore as mudanças significativas com a transição de javax.* para jakarta.* e os impactos nas aplicações existentes.
• Nova Abordagem de Configuração: Aprofunde-se no novo modelo de configuração com MicroProfile Config 4.0 e o uso simplificado de profiles (dev, prod, test).
• OpenAPI e Swagger Aprimorados: Descubra as melhorias no suporte à documentação de APIs, incluindo novas funcionalidades de customização na versão mais recente do Quarkus.
• Hibernate Reactive: Aprenda as atualizações no suporte a fluxos não bloqueantes e como utilizá-los com bancos de dados reativos.
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Módulo 3: Observabilidade e Monitoramento.

• OpenTelemetry Logging: Como integrar o Quarkus com OpenTelemetry para um monitoramento detalhado de logs, métricas e rastreamento.
• Dashboard LGTM (Logs, Metrics, Traces, Monitoring): Criação e configuração de dashboards para visualização de dados de monitoramento.
• Quarkus Dev UI: Explore a interface do desenvolvedor do Quarkus, facilitando a visualização e o gerenciamento de componentes de aplicação.
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Módulo 4: Segurança no Quarkus 3.

• Novos Recursos de Segurança: Aprenda as novas abordagens e ferramentas para reforçar a segurança de suas aplicações.
• Segurança Proativa: Implementação de medidas preventivas contra vulnerabilidades.
• Proteção de Dados Sensíveis: Técnicas para garantir a segurança de informações confidenciais nas suas aplicações.
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Módulo 5: Integração com LLMs (LangChain e OpenAI)

• Introdução a LLMs e LangChain: Entenda o conceito de Modelos de Linguagem de Grande Escala (LLMs) e como integrá-los ao Quarkus usando LangChain.
• Fluxo de Trabalho com LangChain e OpenAI: Como configurar e utilizar a API do OpenAI com LangChain para enriquecer suas aplicações.
• Casos de Uso com Quarkus e LangChain: Exemplos práticos de integração de LLMs para automação, IA e processamento de linguagem natural.
• Memória e Interação Contínua: Técnicas para gerenciar a memória e a interação contínua entre o sistema e os LLMs.
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Módulo 6: Desenvolvimento Contemporâneo

1. Integração com gRPC
   
   • Quando Usar gRPC ao invés de REST?: Compreenda os cenários ideais para utilizar gRPC em vez de APIs RESTful.
   • Implementação de Serviços gRPC: Como criar e consumir serviços gRPC no Quarkus.
2. Testing Melhorado
   
   • Quarkus Test Framework Atualizado: Utilização das novas funcionalidades do Quarkus para testar aplicações com mais eficiência.
   • Testes Reativos: Como escrever testes reativos e integrar com novos serviços.
3. Plataformas e Extensões
   
   • Extensões Quarkus: Melhoria de ferramentas como Camel Quarkus e Quarkus CXF.
   • Observabilidade e Serialização: Avanços nas ferramentas para monitoramento e processamento de dados.

Módulo 7: Otimização e Deploy

1. Aprofundamento no GraalVM
   
   • Melhores Práticas para Builds Nativos: Técnicas de otimização para gerar aplicações nativas com GraalVM no Quarkus 3.
   • Redução de Tamanho e Tempo de Inicialização: Como minimizar o overhead e acelerar o start-up de suas aplicações.
2. Deploy em Nuvem
   
   • Otimização para Kubernetes: Como configurar e ajustar aplicações Quarkus para um deploy eficiente em ambientes Kubernetes.
   • Quarkus Kubernetes Extension: Utilização da extensão nativa do Quarkus para facilitar o deploy na nuvem.
3. Quarkus CLI e Dev Services
   
   • Ferramentas de Automação: Automação no desenvolvimento com o Quarkus CLI e o uso de Dev Services.
   • Exemplos Práticos: Implementação de banco de dados em memória e outros serviços para desenvolvimento ágil.

Módulo 8: Projetos Avançados

1. Eventos Assíncronos com Kafka
   
   • Configuração e Consumo de Mensagens com Kafka: Como configurar o Quarkus para integrar e consumir mensagens via Kafka, implementando um sistema de eventos assíncronos.
2. Monitoramento e Observabilidade Avançada
   
   • Uso do Micrometer: Integração de Micrometer para coleta e visualização de métricas personalizadas.
   • Integração com OpenTelemetry: Aprimore o monitoramento com OpenTelemetry e configure um Dashboard LGTM avançado para análise de dados de log e métricas.