Apache Airflow 고급 활용법 교육 과정

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 Apache Airflow에서 사용자 정의 운영자, 센서 및 플러그인을 만들고 이를 기존 데이터 시스템과 통합하여 고급 자동화 및 모니터링을 원하는 고급 수준의 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 특정 워크플로에 맞춰 맞춤형 연산자, 후크 및 센서를 개발합니다.
• Airflow 플러그인을 설계하고 구현하여 기능을 확장합니다.
• Airflow 워크플로를 외부 시스템 및 서비스와 통합합니다.
• 고급 디버깅 도구를 사용하여 워크플로를 최적화하고 모니터링합니다.
• 대규모 Airflow 배포를 관리하기 위한 모범 사례를 활용합니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 진행하는 실시간 교육과정으로, 중간 수준의 참여자들을 대상으로 합니다. 이 과정은 Apache Airflow를 사용하여 머신러닝 워크플로우를 자동화하고 관리하는 데 중점을 둡니다. 모델 학습, 검증, 그리고 배포가 포함됩니다.

이 교육을 마친 후, 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다:

• 머신러닝 워크플로우 오케스트레이션을 위해 Apache Airflow를 설정합니다.
• 데이터 전처리, 모델 학습, 그리고 검증 작업을 자동화합니다.
• Airflow를 머신러닝 프레임워크와 도구에 통합합니다.
• 자동화된 파이프라인을 사용하여 머신러닝 모델을 배포합니다.
• 생산 환경에서 머신러닝 워크플로우를 모니터링하고 최적화합니다.

Apache Airflow는 워크플로우 작성을, 일정 조정 및 모니터링하는 오픈 소스 플랫폼입니다. Airflow 2.x를 사용하면 조직이 데이터 파이프라인을 대규모로 조정할 수 있으며, 클라우드 서비스와 통합하고, 생산 환경에서 견고한 가시성과 보안을 보장할 수 있습니다.

이 강사는 온라인 또는 현장에서 직접 진행하며, Apache Airflow를 사용하여 데이터 파이프라인을 구축, 자동화하고 확장하는 것을 목표로 하는 초급에서 중급 수준의 데이터 및 DevOps 전문가를 대상으로 합니다.

이 강의를 통해 참가자들은 다음을 할 수 있게 됩니다.

• 다양한 환경에서 Apache Airflow를 설치하고 구성합니다.
• TaskFlow API를 사용하여 DAG를 작성, 일정 조정 및 모니터링합니다.
• Airflow를 데이터 소스, 클라우드 서비스 및 ML 워크플로우와 통합합니다.
• ETL 파이프라인을 관리하고 데이터 신뢰성을 보장합니다.
• Airflow를 실행자, 큐 및 Kubernetes를 사용하여 보안 및 확장합니다.
• 생산 배포에 대한 가시성과 최선의 관행을 적용합니다.

강의 형식

• 상호작용적인 강의 및 토론
• 많은 연습과 실습
• 라이브 랩 환경에서 직접 구현

강의 맞춤화 옵션

• 이 강의를 맞춤화된 교육으로 요청하려면, 연락하여 조치를 취하십시오.

대한민국에서 강사가 진행하는 이 실시간 교육(온라인 또는 현장)은 워크플로 성능을 최적화하고 복잡한 종속성을 처리하며 대규모 데이터 세트와 엔터프라이즈 사용 사례에 대한 Apache Airflow 배포를 확장하려는 중급 수준 참가자를 대상으로 합니다.

이 교육을 마치면 참가자는 다음을 수행할 수 있습니다.

• 더 나은 성능과 안정성을 위해 Apache Airflow 워크플로를 최적화하세요.
• 복잡한 워크플로 종속성을 관리하고 문제를 해결합니다.
• 사용자 정의 연산자와 센서를 포함한 고급 Airflow 기능을 활용하세요.
• 대규모 데이터 세트와 분산 시스템을 처리하기 위한 규모Apache Airflow.
• Airflow 환경에서 모니터링, 로깅 및 보안을 위한 모범 사례를 구현합니다.