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课程大纲
高级部署 Apache Airflow
- 在云平台(AWS、Azure、GCP)上部署 Apache Airflow
- 使用 Docker 和 Kubernetes 将 Airflow 容器化
- 配置 Airflow 以实现高可用性和容错能力
适用于 Apache Airflow 的 CI/CD 管道
- 自动化 DAG 测试和部署
- 将 Airflow 与 CI/CD 工具集成(例如,Jenkins、GitHub 操作)
- 管理工作流版本控制和更新
监控和日志记录
- 为工作流实施强大的日志记录实践
- 使用 Prometheus 和 Grafana 等工具进行系统监控
- 为故障场景设置警报机制
性能优化和扩展
- 调整 Airflow 配置以获得最佳性能
- 使用 Celery 执行程式扩展 Airflow 部署
- 处理大规模工作流编排
安全和 Access 控制
- 在 Airflow 中实施基于角色的存取控制 (RBAC)
- 保护 Airflow 环境和工作流程
- 在工作流中管理敏感数据的最佳实践
案例研究和实际应用
- 用于 DevOps 自动化的 Airflow 的真实示例
- 动手练习:使用 CI/CD 和监控工具部署 Airflow
- 讨论 DevOps 工作流编排中的挑战和解决方案
总结和后续步骤
要求
- 具有 Apache Airflow 基础知识的经验,包括 DAG 创建和任务管理
- 了解 CI/CD 管道和 DevOps 实践
- 熟悉云环境和容器化(例如,Docker、Kubernetes)
观众
- DevOps 工程师
- 基础设施经理
- 云专家
21 小时