Workflow-Orchestrierung mit Kestra
Deklarative Workflows in YAML, Trigger, Plugins.
K21 · Workflowautomatisierung und RPA
Workflow-Orchestrierung mit Apache Airflow
DAGs, Operatoren, Planung, Überwachung.
- 2 Tage
- Aufbau
- online oder in Präsenz
- bis 12 Personen
Ziele
- Sie entwickeln Datenpipelines als DAGs mit Apache Airflow
- Sie planen, überwachen und betreiben Pipelines
- Sie behandeln Abhängigkeiten, Fehler und Wiederholungen
- Sie bauen Datenpipelines für KI-Anwendungen
Agenda
Tag 1
- Airflow im Überblick: DAGs, Tasks, Scheduler
- DAGs mit der TaskFlow API
- Operatoren und Verbindungen
- Planung und Abhängigkeiten
- Übung: eine Pipeline zum Datenimport bauen
Tag 2
- Fehlerbehandlung, Wiederholung und Benachrichtigung
- Assets und ereignisgesteuerte Pipelines
- Betrieb und Überwachung
- Pipelines für KI: Dokumente aufbereiten und Embeddings erzeugen
- Übung: eine Pipeline für eine Wissensdatenbank bauen
Voraussetzungen
Python-Kenntnisse.
Zielgruppe
- Data Engineers
- Data Scientists
- Entwickler
- Plattform-Teams
Werkzeuge und Standards
Bezug zu KI
Datenpipelines für KI-Anwendungen.
Workflowautomatisierung und RPA
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