Gracias por enviar su consulta! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Gracias por enviar su reserva! Uno de los miembros de nuestro equipo se pondrá en contacto con usted en breve.
Programa del Curso
Implementación avanzada de Apache Airflow
- Implementación Apache Airflow en plataformas en la nube (AWS, Azure, GCP)
- Flujo de aire en contenedores con Docker y Kubernetes
- Configuración del flujo de aire para alta disponibilidad y tolerancia a fallos
Canalizaciones de CI/CD para Apache Airflow
- Automatización de las pruebas y la implementación de DAG
- Integración de Airflow con herramientas de CI/CD (p. ej., Jenkins, GitHub Acciones)
- Administración de versiones y actualizaciones del flujo de trabajo
Monitoreo y registro
- Implementación de prácticas de registro sólidas para flujos de trabajo
- Uso de herramientas como Prometheus y Grafana para la supervisión del sistema
- Configuración de mecanismos de alerta para escenarios de error
Optimización y escalado del rendimiento
- Ajuste de las configuraciones de flujo de aire para un rendimiento óptimo
- Escalado de implementaciones de Airflow con ejecutores de Celery
- Manejo de la orquestación de flujos de trabajo a gran escala
Seguridad y Access Control
- Implementación del control de acceso basado en roles (RBAC) en Airflow
- Protección de los entornos y flujos de trabajo de Airflow
- Prácticas recomendadas para administrar datos confidenciales en flujos de trabajo
Estudios de casos y aplicaciones prácticas
- Ejemplos reales de Airflow para la automatización DevOps
- Ejercicio práctico: Implementación de Airflow con CI/CD y herramientas de monitoreo
- Debate sobre los desafíos y las soluciones en la orquestación del flujo de trabajo DevOps
Resumen y próximos pasos
Requerimientos
- Experiencia con Apache Airflow conceptos básicos, incluida la creación de DAG y la administración de tareas
- Conocimiento de las canalizaciones de CI/CD y las prácticas DevOps
- Familiaridad con los entornos en la nube y la contenedorización (p. ej., Docker, Kubernetes)
Audiencia
- DevOps ingenieros
- Administradores de infraestructuras
- Especialistas en la nube
21 Horas
Testimonios (1)
la facilidad de manejo de las maquinas virtuales .... muy bien