Struttura del corso

Distribuzione avanzata di Apache Airflow

  • Distribuzione di Apache Airflow su piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP)
  • Containerizzazione del flusso d'aria con Docker e Kubernetes
  • Configurazione del flusso d'aria per l'alta disponibilità e la tolleranza ai guasti

Pipeline CI/CD per Apache Airflow

  • Automazione dei test e della distribuzione dei gruppi di disponibilità del database
  • Integrazione del flusso d'aria con strumenti CI/CD (ad esempio, Jenkins, GitHub azioni)
  • Gestione delle versioni e degli aggiornamenti del flusso di lavoro

Monitoraggio e registrazione

  • Implementazione di solide procedure di registrazione per i flussi di lavoro
  • Utilizzo di strumenti come Prometheus e Grafana per il monitoraggio del sistema
  • Configurazione dei meccanismi di avviso per gli scenari di errore

Ottimizzazione e scalabilità delle prestazioni

  • Regolazione delle configurazioni del flusso d'aria per prestazioni ottimali
  • Ridimensionamento delle implementazioni del flusso d'aria con gli esecutori Celery
  • Gestione dell'orchestrazione del flusso di lavoro su larga scala

Sicurezza e controllo

  • Implementazione del controllo degli accessi in base al ruolo (RBAC) in Airflow
  • Protezione degli ambienti e dei flussi di lavoro Airflow
  • Best practice per la gestione dei dati sensibili nei flussi di lavoro

Casi di studio e applicazioni pratiche

  • Esempi reali di flusso d'aria per l'automazione DevOps
  • Esercizio pratico: Distribuzione del flusso d'aria con CI/CD e strumenti di monitoraggio
  • Discussione sulle sfide e le soluzioni nell'orchestrazione del flusso di lavoro DevOps

Riepilogo e passaggi successivi

Requisiti

  • Esperienza con Apache Airflow nozioni di base, tra cui la creazione di DAG e la gestione delle attività
  • Conoscenza delle pipeline CI/CD e delle pratiche DevOps
  • Familiarità con gli ambienti cloud e la containerizzazione (ad esempio, Docker, Kubernetes)

Pubblico

  • DevOps Ingegneri
  • Gestori dell'infrastruttura
  • Specialisti del cloud
 21 ore

Numero di Partecipanti


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