Temario del curso
Introducción a Apache Airflow
- ¿Qué es la orquestación de flujos de trabajo?
- Principales características y beneficios de Apache Airflow
- Novedades en Airflow 2.x y descripción del ecosistema asociado
Arquitectura y conceptos básicos
- Procesos de programación, servidor web y ejecución
- DAGs, tareas y operadores
- Ejecutores y plataformas compatibles (Local, Celery, Kubernetes)
Instalación y configuración inicial
- Cómo instalar Airflow en entornos locales y en la nube
- Configuración con diferentes ejecutores disponibles
- Establecimiento de bases de datos de metadatos y conexiones necesarias
Navegación por la interfaz gráfica y CLI de Airflow
- Exploración de la interfaz web proporcionada por Airflow
- Supervisión en tiempo real de ejecuciones, tareas y registros correspondientes
- Utilización de la CLI para gestionar el sistema
Creación y gestión de DAGs
- Desarrollo de DAGs con la API TaskFlow
- Aplicación de operadores, sensores y utilidades especializadas
- Determinación de dependencias y definición de frecuencias programadas
Integración con fuentes de datos y servicios en la nube
- Conexión a bases de datos, APIs y sistemas de mensajería
- Desarrollo de pipelines ETL basados en Airflow
- Integración con servicios populares: operadores para AWS, GCP y Azure
Supervisión y visibilidad de procesos
- Registro detallado de tareas e inspección en tiempo real
- Medición del rendimiento mediante Prometheus y Grafana
- Configuración de alertas por correo o a través de Slack
Medidas para proteger Apache Airflow
- Implementación del control de acceso basado en roles (RBAC)
- Autenticación mediante LDAP, OAuth y sistemas SSO
- Gestión segura de claves y credenciales mediante Vault y almacenes especializados en la nube
Escalado y expansión de Apache Airflow
- Optimización del paralelismo, control de concurrencia y gestión de colas de tareas
- Implementación combinada con CeleryExecutor y KubernetesExecutor
- Despliegue definitivo sobre clústeres Kubernetes mediante el uso de Helm
Buenas prácticas recomendadas en entornos productivos
- Control de versiones y metodologías CI/CD aplicadas al desarrollo de DAGs
- Pruebas exhaustivas y corrección eficaz de posibles errores durante la ejecución
- Mantenimiento continuo orientado a lograr altos niveles de disponibilidad y eficiencia sostenible
Solución de problemas y optimización avanzada
- Identificación y corrección de problemas que interrumpen la ejecución de DAGs y tareas
- Ajustes orientados a maximizar el rendimiento global de los procesos automatizados
- Prevención activa de dificultades comunes y formas eficaces para evitar su aparición
Resumen final y próximos pasos recomendados
Requerimientos
- Experiencia previa programando en Python
- Conocimientos básicos sobre ingeniería de datos o conceptos DevOps
- Comprensión general de procesos ETL y orquestación de flujos de trabajo
Público objetivo
- Científicos de datos
- Ingenieros de datos
- Ingenieros DevOps e infraestructura
- Desarrolladores de software
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Reseñas (7)
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
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El entrenamiento fue excelente. La teoría y los ejercicios fueron muy útiles.
Vladimir - PUBLIC COURSE
Curso - Apache Airflow
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La formación fue excelente en todos los aspectos. Aspectos teóricos útiles y ejercicios prácticos.
Vladimir - PUBLIC COURSE
Curso - Apache Airflow
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El entrenamiento fue perfecto en todos los aspectos. Aspectos teóricos útiles y ejercicios.
Vladimir - PUBLIC COURSE
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Vladimir - PUBLIC COURSE
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Vladimir - PUBLIC COURSE
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Vladimir - PUBLIC COURSE
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