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Plan du cours
Déploiement avancé de Apache Airflow
- Déploiement de Apache Airflow sur des plateformes cloud (AWS, Azure, GCP)
- Conteneuriser Airflow avec Docker et Kubernetes
- Configurer Airflow pour la haute disponibilité et la tolérance aux pannes
Pipelines CI/CD pour Apache Airflow
- Automatiser les tests et le déploiement des DAG
- Intégrer Airflow avec des outils CI/CD (par exemple, Jenkins, GitHub Actions)
- Gérer les versions et les mises à jour des flux de travail
Surveillance et journalisation
- Implémenter des pratiques de journalisation robustes pour les workflows
- Utiliser des outils comme Prometheus et Grafana pour la surveillance du système
- Mise en place de mécanismes d'alerte pour les scénarios d'échec
Optimisation des performances et mise à l'échelle
- Optimiser les configurations d'Airflow pour des performances optimales
- Mise à l'échelle des déploiements Airflow avec des exécuteurs Celery
- Gestion de l'orchestration de flux de travail à grande échelle
Sécurité et Access contrôle
- Implémentation du contrôle d'accès basé sur les rôles (RBAC) dans Airflow
- Sécuriser les environnements et les workflows Airflow
- Meilleures pratiques pour la gestion des données sensibles dans les workflows
Études de cas et applications pratiques
- Exemples concrets d'utilisation d'Airflow pour l'automatisation DevOps.
- Exercice pratique : Déploiement d'Airflow avec CI/CD et outils de monitoring
- Discussion sur les défis et les solutions dans l'orchestration des workflows DevOps.
Résumé et prochaines étapes
Pré requis
- Expérience des bases Apache Airflow, y compris la création de DAG et la gestion des tâches.
- Connaissance des pipelines CI/CD et des pratiques DevOps.
- Familiarité avec les environnements en nuage et la conteneurisation (par exemple, Docker, Kubernetes).
Public
- Ingénieurs DevOps
- Gestionnaires d'infrastructure
- Spécialistes du cloud
21 Heures