お問い合わせを送信いただきありがとうございます！当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
予約を送信いただきありがとうございます！当社のスタッフがすぐにご連絡いたします。
コース概要
Apache Airflowの高度な導入手法
- AWS、Azure、GCPといったクラウドプラットフォーム上でのAirflowのデプロイ
- DockerおよびKubernetesを活用したAirflowのコンテナ化
- 高可用性や耐障害性を実現するための設定方法
Apache Airflow向けCI/CDパイプラインの構築
- DAGのテストとデプロイ作業の自動化手法
- JenkinsやGitHub Actionsといったツールとの統合事例
- ワークフローのバージョン管理および更新方法
監視およびログ管理の実践
- ワークフローの信頼性を高めるためのログ管理方法
- PrometheusやGrafanaといったツールを用いたシステム監視手法
- 障害発生時に迅速に対応するためのアラート機構の設定法
パフォーマンス最適化とスケーラビリティの向上
- 最高の性能を得るためにAirflow設定を調整する方法
- Celery実行エンジンを用いたデプロイ拡張手法
- 大規模なワークフローを円滑に処理するための仕組み
セキュリティおよびアクセス制御対策
- Airflowにおける役割ベースのアクセス制御（RBAC）の実装例
- 環境やワークフローを安全に保護するための方策
- 機密情報を適切に管理するためのベストプラクティス
ケーススタディと実践応用
- DevOps自動化におけるAirflow導入の成功例
- CI/CDや監視ツールを用いた実地演習：実際にAirflowを構築する体験
- DevOpsワークフロー運用上で直面しうる課題とその解決策についての討論
まとめおよび今後の展望
要求
- DAG作成やタスク管理など、Apache Airflowの基本的な知識があること
- CI/CDパイプラインおよびDevOpsの実践に関する知識があること
- クラウド環境およびコンテナ化技術（DockerやKubernetesなど）に精通していること
対象者
- DevOpsエンジニア
- インフラストラクチャ管理者
- クラウド専門家
21 時間
お客様の声 (1)
インストラクターは参加者のレベルに合わせてトレーニングを調整し、すべての質問に応えました。彼は非常にコミュニケーションが取れており、彼とやり取りするのは簡単でした。私は実践的な演習が含まれたトレーニングの形式を大変評価しました。全体的に、非常に魅力的でよく組織されたセッションでした。
Jacek Chlopik - ZAKLAD UBEZPIECZEN SPOLECZNYCH
コース - Apache Airflow: Building and Managing Data Pipelines
機械翻訳
