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Temario del curso
Resumen de Apache Airflow Fundamentos
- Conceptos básicos: DAG, operadores y flujo de ejecución
- Arquitectura y componentes del flujo de aire
- Descripción de los casos de uso avanzados y los flujos de trabajo
Creación de operadores personalizados
- Comprender la anatomía de un operador de flujo de aire
- Desarrollo de operadores personalizados para tareas específicas
- Prueba y depuración de operadores personalizados
Ganchos y sensores personalizados
- Implementación de ganchos para la integración de sistemas externos
- Creación de sensores para la supervisión de activadores externos
- Mejora de la interactividad del flujo de trabajo con sensores personalizados
Desarrollo de plugins de flujo de aire
- Entendiendo la arquitectura del plugin
- Diseño de plugins para ampliar la funcionalidad de Airflow
- Prácticas recomendadas para administrar e implementar complementos
Integración del flujo de aire con sistemas externos
- Conexión de Airflow a bases de datos, API 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 supervisión avanzadas
- Uso de registros y métricas de Airflow para solucionar problemas
- Configuración de alertas y notificaciones para problemas de flujo de trabajo
- Aprovechar las herramientas de monitoreo externas con Airflow
Optimización del rendimiento y la Scalaabilidad
- Escalado del flujo de aire con apio y Kubernetes ejecutores
- Optimización de la utilización de recursos en flujos de trabajo complejos
- Estrategias para alta disponibilidad y tolerancia a errores
Estudios de casos y aplicaciones en el mundo real
- Exploración de casos de uso avanzados en ingeniería de datos y DevOps
- Estudio de caso: Implementación de operador personalizado para ETL a gran escala
- Prácticas recomendadas para administrar flujos de trabajo de nivel empresarial
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Sólida comprensión de los conceptos básicos de Apache Airflow, incluidos los DAG, los operadores y la arquitectura de ejecución
- Competencia en Python programación
- Experiencia en la integración de sistemas de datos y orquestación de flujos de trabajo
Audiencia
- Ingenieros de datos
- DevOps ingenieros
- Arquitectos de software
21 Horas
Formación Corporativa a Medida
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- 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.
Precio por grupo privado (formación online) desde 4800 € + IVA*
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Testimonios (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
