Gerenciando SLAs em DAGs do Apache Airflow

Na engenharia de dados moderna, cumprir os prazos de entrega de dados é fundamental para as operações de negócios. Este curso orienta você através dos conceitos fundamentais de Acordos de Nível de Serviço (SLAs) no Apache Airflow, mostrando como evitar atrasos no pipeline antes que eles afetem suas partes interessadas. Você passará de entender o agendamento básico para monitorar ativamente e impor restrições de tempo rígidas em seus fluxos de trabalho. Através de explicações claras e exemplos práticos de código, você aprenderá a configurar alertas e lidar com falhas de SLA de forma eficaz. O que você vai aprender: - Entenda os principais conceitos e terminologia de SLA no gerenciamento de pipeline de dados - Configure parâmetros de SLA para tarefas individuais e DAGs inteiros - Implemente funções de retorno de chamada de SLA para automatizar alertas e notificações - Aplique as melhores práticas modernas do Airflow para otimizar os tempos de execução das tarefas - Solucione problemas comuns de falhas de SLA em ambientes de produção Este curso começa com definições fundamentais de SLAs e latência de pipeline antes de passar para padrões de configuração práticos e estratégias de alerta. Ele foi projetado para engenheiros de dados iniciantes e administradores de sistema que desejam criar fluxos de trabalho de dados mais resilientes. Não é necessária experiência prévia com a configuração de SLA, embora uma familiaridade básica com Python e DAGs de Airflow seja útil. Comece a dominar seus prazos de pipeline de dados hoje mesmo.