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Programa del Curso
Revisión de Apache Airflow Conceptos básicos
- Conceptos básicos: DAG, tareas y operadores
- Arquitectura y componentes del flujo de aire
- Resumen de casos de uso y flujos de trabajo comunes
Optimización del rendimiento del flujo de trabajo
- Identificación de cuellos de botella en las tuberías de flujo de aire
- Técnicas de optimización a nivel de tarea
- Aprovechar los reintentos de tareas, el paralelismo y la simultaneidad
Administración de dependencias complejas
- Definición de dependencias dinámicas en flujos de trabajo
- Control de flujos de trabajo condicionales y de bifurcación
- Uso eficaz de grupos de tareas y sub-DAG
Funciones avanzadas en Apache Airflow
- Creación de operadores y enlaces personalizados
- Implementación de sensores para disparadores externos
- Integración de servicios y plugins de terceros
Escalado Apache Airflow Despliegues
- Enfoques de escalado horizontal y vertical
- Uso de ejecutores de apio para la ejecución distribuida
- Prácticas recomendadas para escalar en entornos de nube
Flujos de trabajo de supervisión y depuración
- Configuración del registro y las alertas para la supervisión del flujo de trabajo
- Uso de la interfaz de usuario y la CLI de Airflow para solucionar problemas
- Identificación y resolución de problemas comunes en las implementaciones de Airflow
Aseguramiento Apache Airflow
- Autenticación y control de acceso en Airflow
- Protección de datos confidenciales y configuraciones de entorno
- Implementación de registros de auditoría para flujos de trabajo
Enterprise Use Cases y Mejores Prácticas
- Diseño de flujos de trabajo sólidos para entornos de producción
- Aprovechamiento de Airflow para la ingeniería de datos y las canalizaciones ETL
- Exploración de estudios de casos del mundo real de implementaciones escalables de Airflow
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de Apache Airflow
- Familiaridad con los conceptos de programación y orquestación de flujos de trabajo Python
- Experiencia en la gestión e implementación de aplicaciones en entornos Linux
Audiencia
- Ingenieros de datos
- DevOps Profesionales
- Desarrolladores de software
21 Horas
Testimonios (1)
la facilidad de manejo de las maquinas virtuales .... muy bien