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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
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