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
Implementazione avanzata di Apache Airflow
- Distribuzione di Apache Airflow su piattaforme cloud (AWS, Azure, GCP)
- Containerizzazione di Airflow mediante Docker e Kubernetes
- Configurazione per garantire alta disponibilità e tolleranza agli errori di Airflow<\/li>
Pipeline CI/CD per Apache Airflow
- Automazione dei test e della distribuzione dei DAG
- Integrazione con strumenti CI/CD quali Jenkins e GitHub Actions
- Gestione del versionamento e degli aggiornamenti dei flussi di lavoro
Monitoraggio e registrazione dei dati
- Attuazione di pratiche robuste di registrazione per i flussi di lavoro
- Utilizzo di strumenti quali Prometheus e Grafana per il monitoraggio sistemico
- Configurazione di meccanismi di allerta in caso di malfunzionamenti
Ottimizzazione delle prestazioni e scalabilità
- Tuning delle impostazioni di Airflow per ottenere le massime prestazioni
- Scalatura dei sistemi basati su Airflow mediante gli esecutori Celery<\/li>
- Gestione dell’orchestrazione di flussi di lavoro a larga scala
Sicurezza e controllo degli accessi
- Implementazione del controllo degli accessi basato sui ruoli (RBAC) in Airflow
- Misure preventive per la sicurezza di ambienti ed operazioni su Airflow<\/li>
- Best practice per gestire dati sensibili all’interno dei flussi di lavoro
Casi studio e applicazioni pratiche
- Esempi concreti d’utilizzo di Airflow nell’ambito dell’automazione DevOps
- Esercitazione pratica: configurazione completa di Airflow con pipeline CI/CD e strumenti di monitoraggio
- Discussione su criticità ed opportunità riscontrate nell’orchestrazione dei flussi lavorativi in ambienti DevOps
Sintesi finale e prossimi passi
Requisiti
- Conoscenza di base di Apache Airflow, con particolare attenzione alla creazione dei DAG e alla gestione delle attività
- Competenze riguardo alle pipeline CI/CD e alle pratiche DevOps in generale
- Familiarità con gli ambienti cloud e la containerizzazione (ad esempio Docker, Kubernetes)
Destinatari
- Ingegneri DevOps
- Responsabili dell’infrastruttura IT
- Specialisti cloud
21 ore
Recensioni (1)
L'instruttore ha adattato la formazione al livello dei partecipanti e ha risposto a tutte le domande. Era molto comunicativo e interagire con lui era facile. Ho davvero apprezzato il formato della formazione, che includeva molti esercizi pratici. In generale, è stata una sessione molto coinvolgente e ben organizzata.
Jacek Chlopik - ZAKLAD UBEZPIECZEN SPOLECZNYCH
Corso - Apache Airflow: Building and Managing Data Pipelines
Traduzione automatica
