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Temario del curso
Repaso de los fundamentos de Apache Airflow
- Conceptos clave: DAGs, operadores y flujo de ejecución.
- Arquitectura y componentes de Airflow.
- Comprensión de casos de uso y flujos de trabajo avanzados.
Creación de operadores personalizados
- Comprensión de la estructura de un operador de Airflow.
- Desarrollo de operadores personalizados para tareas específicas.
- Pruebas y depuración de operadores personalizados.
Hooks y sensores personalizados
- Implementación de hooks para la integración con sistemas externos.
- Creación de sensores para monitorizar desencadenantes externos.
- Mejora de la interactividad del flujo de trabajo con sensores personalizados.
Desarrollo de complementos de Airflow
- Comprensión de la arquitectura de complementos.
- Diseño de complementos para ampliar la funcionalidad de Airflow.
- Mejores prácticas para gestionar e implementar complementos.
Integración de Airflow con sistemas externos
- Conexión de Airflow a bases de datos, APIs y servicios en la nube.
- Uso de Airflow para flujos de trabajo ETL y procesamiento de datos en tiempo real.
- Gestión de dependencias entre Airflow y sistemas externos.
Depuración y monitorización avanzadas
- Uso de registros y métricas de Airflow para la resolución de problemas.
- Configuración de alertas y notificaciones para incidencias en los flujos de trabajo.
- Aprovechamiento de herramientas de monitorización externas con Airflow.
Optimización del rendimiento y la escalabilidad
- Escalado de Airflow con ejecutores Celery y Kubernetes.
- Optimización del uso de recursos en flujos de trabajo complejos.
- Estrategias para alta disponibilidad y tolerancia a fallos.
Casos de estudio y aplicaciones reales
- Exploración de casos de uso avanzados en ingeniería de datos y DevOps.
- Caso de estudio: Implementación de un operador personalizado para ETL a gran escala.
- Mejores prácticas para gestionar flujos de trabajo a nivel empresarial.
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Fuerte comprensión de los conceptos básicos de Apache Airflow, incluidos los DAGs, operadores y arquitectura de ejecución.
- Proficiencia en programación con Python.
- Experiencia integrando sistemas de datos y orquestación de flujos de trabajo.
Público objetivo
- Ingenieros de datos.
- Ingenieros DevOps.
- Arquitectos de software.
21 Horas
Reseñas (1)
El instructor adaptó la formación al nivel de los participantes y respondió a todas las preguntas. Fue muy comunicativo y resultó fácil interactuar con él. Apreciei mucho el formato de la formación, que incluía muchos ejercicios prácticos. En general, fue una sesión muy entretenida y bien organizada.
Jacek Chlopik - ZAKLAD UBEZPIECZEN SPOLECZNYCH
Curso - Apache Airflow: Building and Managing Data Pipelines
Traducción Automática