Grazie per aver inviato la tua richiesta! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.        
        
        
            Grazie per aver inviato il tuo prenotazione! Uno dei nostri team membri ti contatterà a breve.        
    Struttura del corso
Riepilogo di Apache Airflow Fondamenti
- Concetti fondamentali: gruppi di disponibilità del database, operatori e flusso di esecuzione
- Architettura e componenti del flusso d'aria
- Comprendere i casi d'uso e i flussi di lavoro avanzati
Creazione di operatori personalizzati
- Comprendere l'anatomia di un operatore del flusso d'aria
- Sviluppo di operatori personalizzati per attività specifiche
- Test e debug degli operatori personalizzati
Ganci e sensori personalizzati
- Implementazione di hook per l'integrazione di sistemi esterni
- Creazione di sensori per il monitoraggio di trigger esterni
- Miglioramento dell'interattività del flusso di lavoro con sensori personalizzati
Sviluppo di plug-in Airflow
- Comprendere l'architettura dei plugin
- Progettazione di plug-in per estendere la funzionalità del flusso d'aria
- Best practice per la gestione e la distribuzione dei plug-in
Integrazione del flusso d'aria con sistemi esterni
- Connessione di Airflow a database, API e servizi cloud
- Utilizzo di Airflow per i flussi di lavoro ETL e l'elaborazione dei dati in tempo reale
- Gestione delle dipendenze tra Airflow e sistemi esterni
Debug e monitoraggio avanzati
- Utilizzo dei registri e delle metriche del flusso d'aria per la risoluzione dei problemi
- Configurazione di avvisi e notifiche per problemi relativi al flusso di lavoro
- Sfruttare strumenti di monitoraggio esterni con Airflow
Ottimizzazione delle prestazioni e della Scalabilità
- Ridimensionamento del flusso d'aria con sedano e Kubernetes esecutori
- Ottimizzazione dell'utilizzo delle risorse in flussi di lavoro complessi
- Strategie per la disponibilità elevata e la tolleranza di errore
Casi di studio e applicazioni nel mondo reale
- Esplorazione di casi d'uso avanzati nell'ingegneria dei dati e DevOps
- Case study: Implementazione di operatori personalizzati per ETL su larga scala
- Best practice per la gestione dei flussi di lavoro a livello aziendale
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Solida comprensione delle nozioni di base di Apache Airflow, inclusi DAG, operatori e architettura di esecuzione
- Competenza nella programmazione Python
- Esperienza nell'integrazione di sistemi di dati e nell'orchestrazione del flusso di lavoro
Pubblico
- Ingegneri dei dati
- DevOps Ingegneri
- Architetti del software
             21 Ore
        
        
Recensioni (1)
Tons of new things learned. Thanks to Jacek who is very skilled, kind and helping a lot.
