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

Nombre de participants


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