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Temario del curso

Repaso de los Fundamentos de Apache Airflow

  • Conceptos centrales: DAGs, operadores y flujo de ejecución.
  • Arquitectura y componentes de Airflow.
  • Comprensión de casos de uso y flujos de trabajo avanzados.

Creación de Operadores Personalizados

  • Comprensión de la anatomía de un operador de Airflow.
  • Desarrollo de operadores personalizados para tareas específicas.
  • Pruebas y depuración de operadores personalizados.

Hooks y Sensores Personalizados

  • Implementación de hooks para la integración con sistemas externos.
  • Creación de sensores para monitorear disparadores externos.
  • Mejora de la interactividad del flujo de trabajo con sensores personalizados.

Desarrollo de Plugins de Airflow

  • Comprensión de la arquitectura de plugins.
  • Diseño de plugins para extender la funcionalidad de Airflow.
  • Mejores prácticas para gestionar e implementar plugins.

Integración de Airflow con Sistemas Externos

  • Conexión de Airflow a bases de datos, APIs 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 Monitoreo Avanzados

  • Uso de registros y métricas de Airflow para solucionar problemas.
  • Configuración de alertas y notificaciones para problemas en flujos de trabajo.
  • Aprovechamiento de herramientas de monitoreo externas con Airflow.

Optimización del Rendimiento y Escalabilidad

  • Escalado de Airflow con ejecutores Celery y Kubernetes.
  • Optimización del uso de recursos en flujos de trabajo complejos.
  • Estrategias para alta disponibilidad y tolerancia a fallos.

Estudios de Caso y Aplicaciones del Mundo Real

  • Exploración de casos de uso avanzados en ingeniería de datos y DevOps.
  • Estudio de caso: Implementación de un operador personalizado para ETL a gran escala.
  • Mejores prácticas para gestionar flujos de trabajo a nivel empresarial.

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Sólido conocimiento de los fundamentos de Apache Airflow, incluyendo DAGs, operadores y arquitectura de ejecución.
  • Competencia en programación en Python.
  • Experiencia en la integración de sistemas de datos y orquestación de flujos de trabajo.

Público Objetivo

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

Número de participantes


Precio por participante

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