Temario del curso
Repaso de los conceptos básicos de Apache Airflow
- Conceptos fundamentales: DAGs, tareas y operadores
- Arquitectura y componentes principales de Airflow
- Resumen de casos de uso comunes y ejemplos prácticos
Optimización del rendimiento de los flujos de trabajo
- Detección de cuellos de botella en los pipelines de Airflow
- Técnicas para optimizar el desempeño a nivel de cada tarea
- Aprovechamiento de reintentos, paralelismo y concurrencia en las tareas
Gestión de dependencias complejas
- Definición de dependencias dinámicas dentro de los flujos de trabajo
- Manejo de flujos condicionales y con bifurcaciones lógicas<\/li>
- Uso eficaz de grupos de tareas y sub-DAGs
Funcionalidades avanzadas en Apache Airflow
- Creación de operadores y hooks personalizados
- Implementación de sensores para activar ejecuciones externas
- Integración con servicios y plugins de terceros
Escalado de implementaciones de Apache Airflow
- Estrategias de escalado vertical y horizontal
- Empleo del ejecutor Celery para la ejecución distribuida
- Prácticas recomendadas al escalar en entornos cloud
Monitorización y depuración de flujos de trabajo
- Configuración del registro de eventos y alertas para el seguimiento de flujos
- Utilización de la interfaz gráfica y la línea de comandos de Airflow para la resolución de incidencias
- Identificación y solución de problemas frecuentes en las implementaciones de Airflow
Seguridad en Apache Airflow
- Sistemas de autenticación y control de acceso en Airflow
- Protección de datos sensibles y configuraciones del entorno
- Implementación de mecanismos para registrar auditorías de actividades
Casos de uso empresariales y buenas prácticas
- Diseño de flujos de trabajo robustos para producción
- Aplicación de Airflow en ingeniería de datos y pipelines ETL
- Análisis de ejemplos reales sobre implementaciones escalables de Apache Airflow
Resumen final y próximos pasos
Requerimientos
- Conocimientos básicos de Apache Airflow
- Familiaridad con la programación en Python y conceptos de orquestación de flujos de trabajo
- Experiencia previa en gestión e implementación de aplicaciones en entornos Linux
Público objetivo
- Ingenieros de datos
- Profesionales DevOps
- Desarrolladores de software
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.
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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
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