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Struttura del corso
Recensione di Apache Airflow Nozioni di base
- Concetti fondamentali: gruppi di disponibilità del database, attività e operatori
- Architettura e componenti del flusso d'aria
- Riepilogo dei casi d'uso e dei flussi di lavoro comuni
Ottimizzazione delle prestazioni del flusso di lavoro
- Identificazione dei colli di bottiglia nelle tubazioni del flusso d'aria
- Tecniche di ottimizzazione a livello di attività
- Utilizzo dei tentativi di attività, del parallelismo e della concorrenza
Gestione delle dipendenze complesse
- Definizione delle dipendenze dinamiche nei flussi di lavoro
- Gestione dei flussi di lavoro condizionali e di ramificazione
- Utilizzo efficace dei gruppi di attività e dei gruppi di disponibilità del database secondari
Funzioni avanzate in Apache Airflow
- Creazione di operatori e hook personalizzati
- Implementazione di sensori per trigger esterni
- Integrazione di servizi e plug-in di terze parti
Scalabilità Apache Airflow Distribuzioni
- Approcci di ridimensionamento orizzontale e verticale
- Utilizzo di celery executors per l'esecuzione distribuita
- Best practice per il dimensionamento in ambienti cloud
Monitoraggio e debug dei flussi di lavoro
- Configurazione della registrazione e degli avvisi per il monitoraggio del flusso di lavoro
- Utilizzo dell'interfaccia utente e dell'interfaccia a riga di comando del flusso d'aria per la risoluzione dei problemi
- Identificazione e risoluzione dei problemi comuni nelle implementazioni Airflow
Messa in sicurezza Apache Airflow
- Autenticazione e controllo degli accessi in Airflow
- Protezione dei dati sensibili e delle configurazioni dell'ambiente
- Implementazione di audit trail per i flussi di lavoro
Aziende Use Cases e best practice
- Progettazione di flussi di lavoro affidabili per gli ambienti di produzione
- Sfruttare Airflow per l'ingegneria dei dati e le pipeline ETL
- Esplorare casi di studio reali di implementazioni scalabili del flusso d'aria
Riepilogo e passaggi successivi
Requisiti
- Conoscenza di base di Apache Airflow
- Familiarità con i concetti di programmazione e orchestrazione del flusso di lavoro Python
- Esperienza nella gestione e distribuzione di applicazioni in ambienti Linux
Pubblico
- Ingegneri dei dati
- DevOps professionisti
- Sviluppatori di software
21 ore
