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Temario del curso

Repaso de los fundamentos de Apache Airflow

  • Conceptos básicos: DAGs, operadores y flujo de ejecución
  • Arquitectura y componentes principales de Airflow
  • Análisis de casos de uso avanzados y tipologías de flujos de trabajo

Diseño e implementación de operadores personalizados

  • Explicación estructural sobre cómo funciona un operador en Airflow
  • Desarrollo de operadores adaptados a tareas específicas del usuario
  • Pruebas y depuración eficiente de los operadores creados

Hooks y sensores personalizados

  • Implementación de hooks para integrar con sistemas externos
  • Diseño de sensores dedicados a detectar eventos externos
  • Ampliación del nivel de interactividad mediante estos componentes especializados

Desarrollo de plugins para Airflow

  • Principios básicos y estructura de los plugins en la plataforma
  • Diseño de módulos complementarios orientados a ampliar su funcionalidad
  • Métodos óptimos para distribuir y mantener estos componentes adicionales

Integración con sistemas externos mediante Airflow

  • Conexión segura a bases de datos, APIs y servicios cloud.
  • Uso de la herramienta en procesos ETL y tratamiento dinámico de datos en tiempo real.
  • Manejo adecuado de dependencias entre la plataforma y los sistemas conectados

Técnicas avanzadas de depuración y seguimiento

  • Análisis detallado de logs e indicadores disponibles en el sistema.
  • Configuración precisa de alertas y mecanismos de notificación ante fallos detectados.
  • Aprovechamiento conjunto con herramientas externas especializadas en supervisión.

Estrategias para mejorar rendimiento y escalabilidad

  • Despliegue eficiente usando ejecutores basados en Celery o Kubernetes.
  • Optimización inteligente del uso de recursos durante flujos complejos.
  • Técnicas probadas para garantizar alta disponibilidad y recuperación ante errores.

Estudios de caso y aplicaciones prácticas

  • Ejemplos relevantes en ámbitos como la ingeniería de datos o el sector DevOps.
  • Análisis detallado: creación especializada de operadores para procesamiento masivo de datos mediante ETL.
  • Procedimientos recomendados para mantener flujos críticos en entornos corporativos.

Síntesis final y orientación futura

Requerimientos

  • Conocimientos sólidos sobre los conceptos básicos de Apache Airflow, incluyendo DAGs, operadores y la arquitectura de ejecución
  • Dominio del lenguaje de programación Python
  • Experiencia previa en la integración de sistemas de datos y orquestación de flujos de trabajo

Público objetivo

  • Ingenieros de datos
  • Ingenieros DevOps
  • Arquitectos de software
 21 Horas

Formación Corporativa a Medida

Soluciones de formación diseñadas exclusivamente para empresas.

  • Contenido personalizado: Adaptamos el temario y los ejercicios prácticos a los objetivos y necesidades reales del proyecto.
  • Calendario flexible: Fechas y horarios adaptados a la agenda de su equipo.
  • Modalidad: Online (en directo), In-company (en sus oficinas) o Híbrida.
Inversión

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