Utilizzo di strumenti di orchestrazione come Apache Airflow.

Modulo 1: l'Orchestrazione e alla Necessità di Strumenti come Apache Airflow Cos'è l'orchestrazione dei flussi di lavoro e perché è importante. Panoramica su Apache Airflow e il suo ruolo nell'automazione dei flussi di lavoro. Confronto con altri strumenti di orchestrazione: Luigi, Celery, Kubernetes. Modulo 2: Architettura di Apache Airflow Panoramica sull'architettura di Apache Airflow: componenti principali (Scheduler, Web Server, Workers, Metadata Database). Come funziona il DAG (Directed Acyclic Graph) in Airflow. Ruolo del database metadata e del broker di messaggi. Modulo 3: Installazione e Configurazione di Apache Airflow Guida passo-passo all'installazione di Apache Airflow. Configurazione iniziale di Airflow su macchine locali e server remoti. Impostazione del backend di Airflow (SQLite, PostgreSQL, MySQL) e gestione degli ambienti di esecuzione. Modulo 4: Concetti Fondamentali di Apache Airflow: DAG e Operatori Cos'è un DAG e come si costruisce. Comprensione degli operatori in Airflow: BashOperator, PythonOperator, DummyOperator, ecc. Creazione di DAG semplici e gestione dei task. Modulo 5: Gestione della Programmazione e dei Tempi di Esecuzione Come pianificare l'esecuzione di un DAG: il parametro schedule_interval. Gestione degli orari di esecuzione e del ciclo di vita di un task. Gestione dei task falliti e recupero degli errori. Modulo 6: Esecuzione e Monitoraggio dei Task in Airflow Introduzione agli strumenti di monitoraggio: interfaccia Web di Airflow. Come monitorare lo stato dei task, i log e le esecuzioni dei DAG. Utilizzo delle metriche di Airflow per il monitoraggio delle performance. Modulo 7: Gestione delle Dipendenze tra i Task Come configurare le dipendenze tra i task all'interno di un DAG. Utilizzo dei set_upstream() e set_downstream() per definire l'ordine di esecuzione. Tecniche avanzate per creare DAG dinamici e flessibili. Modulo 8: Gestione degli Errori e Recupero dei Task Strategie per gestire i task falliti in Airflow. Come configurare i retries, i timeouts e i trigger per la gestione degli errori. Utilizzo delle funzionalità di alerting per notificare gli errori. Modulo 9: Airflow e l'Integrazione con Altri Sistemi Come Apache Airflow si integra con altri strumenti e sistemi di data pipeline. Integrazione con database, file system distribuiti, sistemi di messaggistica (Kafka, RabbitMQ). Esecuzione di job in container Docker o su Kubernetes. Modulo 10: Autenticazione, Autorizzazione e Sicurezza in Apache Airflow Gestione dei permessi e configurazione del sistema di ruoli (RBAC). Impostazione della sicurezza e protezione della dashboard di Airflow. Strategie per la gestione delle credenziali e la protezione dei dati sensibili. Modulo 11: Airflow per il Data Engineering e le Pipeline di Dati Creazione e gestione di pipeline ETL con Airflow. Come orchestrare e monitorare flussi di dati complessi. Esecuzione di operazioni di data processing e trasformazione dei dati con Airflow. Modulo 12: Scalabilità e Prestazioni di Apache Airflow Ottimizzazione delle prestazioni di Airflow per gestire grandi carichi di lavoro. Configurazione di Airflow per eseguire su più worker e su sistemi distribuiti. Tecniche di bilanciamento del carico e parallelizzazione delle esecuzioni. Modulo 13: Airflow con Kubernetes e Docker Utilizzo di Apache Airflow con Kubernetes per orchestrare container in modo efficiente. Configurazione di Airflow su cluster Kubernetes e gestione delle risorse. Come gestire i DAG che coinvolgono l'esecuzione di container Docker. Modulo 14: Tendenze Avanzate e Personalizzazioni in Apache Airflow Personalizzazione degli operatori di Airflow per scenari specifici. Sviluppo di nuovi operatori e hook per l’integrazione con sistemi esterni. Tecniche avanzate come la gestione delle versioni e l’upgrade di Airflow. Modulo 15: Best Practices e Risoluzione dei Problemi Comuni in Apache Airflow Best practices per la creazione di DAG ben progettati e manutenibili. Risoluzione dei problemi comuni di Airflow (task in esecuzione infinita, ritardi, errori nei log). Pianificazione e gestione a lungo termine delle pipeline con Apache Airflow.