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Temario del curso

Despliegue avanzado de Apache Airflow

  • Despliegue de Apache Airflow en plataformas de nube (AWS, Azure, GCP)
  • Contenedrización de Airflow con Docker y Kubernetes
  • Configuración de Airflow para alta disponibilidad y tolerancia a fallos

Pipelines de CI/CD para Apache Airflow

  • Automatización de las pruebas y el despliegue de DAG
  • Integración de Airflow con herramientas de CI/CD (por ejemplo, Jenkins, GitHub Actions)
  • Gestión de versiones y actualizaciones de flujos de trabajo

Monitoreo y registro de eventos

  • Implementación de prácticas sólidas de registro de eventos para los flujos de trabajo
  • Uso de herramientas como Prometheus y Grafana para el monitoreo del sistema
  • Configuración de mecanismos de alerta para escenarios de fallo

Optimización del rendimiento y escalado

  • Ajuste de las configuraciones de Airflow para un rendimiento óptimo
  • Escalar despliegues de Airflow con ejecutores de Celery
  • Gestión de la orquestación de flujos de trabajo a gran escala

Seguridad y control de acceso

  • Implementación de control de acceso basado en roles (RBAC) en Airflow
  • Protección de entornos y flujos de trabajo de Airflow
  • Buenas prácticas para gestionar datos sensibles en los flujos de trabajo

Estudios de casos y aplicaciones prácticas

  • Ejemplos del mundo real de uso de Airflow para la automatización de DevOps
  • Ejercicio práctico: implementación de Airflow con herramientas de CI/CD y monitoreo
  • Debate sobre desafíos y soluciones en la orquestación de flujos de trabajo de DevOps

Resumen y próximos pasos

Requerimientos

  • Experiencia con los conceptos básicos de Apache Airflow, incluida la creación de DAG y la gestión de tareas
  • Conocimiento de pipelines de CI/CD y prácticas de DevOps
  • amiliaridad con entornos de nube y contenedorización (por ejemplo, Docker, Kubernetes)

Público objetivo

  • Ingenieros de DevOps
  • Responsables de infraestructura
  • Especialistas en nube
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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