Você vai criar uma DAG real de ETL no Airflow, extraindo dados simulados e carregando no PostgreSQL. Vai entender como definir tarefas em Python, conectar o Airflow ao banco, usar operadores e sensores básicos, executar e verificar o resultado.
Integrar novas fontes de dados ao Redash é essencial para análises completas. Esta lição mostra como conectar bancos MySQL e APIs REST, configurar autenticação e validar conexões de forma segura e eficiente.
Instalar o Apache Airflow com Docker garante isolamento, reprodutibilidade e facilidade de manutenção. Você aprenderá a criar um ambiente funcional, persistente e seguro, pronto para orquestrar pipelines de dados em produção.
Controlar o acesso ao Redash é essencial para proteger dados e garantir colaboração eficiente. Esta lição mostra como convidar usuários, criar e gerenciar times, revogar acessos e aplicar políticas de onboarding de forma segura e produtiva.
A escolha do executor do Apache Airflow define o quanto sua orquestração escala, o nível de paralelismo e a complexidade operacional. Sequential serve para testes, Local para workloads simples, Celery para ambientes distribuídos e Kubernetes para máxima elasticidade.
Dimensionar corretamente workers, conexões e banco de metadados no Apache Airflow é fundamental para evitar gargalos e garantir a execução eficiente dos pipelines de BI. O ajuste envolve entender limites de paralelismo, tuning do banco de metadados e o impacto dessas escolhas no desempenho do Scheduler.
Personalizar o Redash vai além da interface: envolve garantir notificações por e-mail, identidade visual e permissões alinhadas ao time. Nesta lição, você aprende a configurar SMTP, ajustar o visual básico e definir permissões padrão, usando variáveis de ambiente e arquivos de configuração reais.
DAGs de Airflow em produção exigem versionamento rigoroso, documentação clara e estratégias de reuso para garantir rastreabilidade, manutenção e escalabilidade. Esta lição detalha como aplicar Git, boas práticas de documentação e técnicas de parametrização para pipelines resilientes e auditáveis.
A integração do Redash com um banco PostgreSQL é o primeiro passo para análises reais. Aqui, você aprende a adicionar a fonte de dados, testar permissões e executar queries de validação, enfrentando erros comuns e aplicando boas práticas.
Pipelines de BI robustos exigem identificação clara de tarefas, dependências bem definidas e componentes modulares. Atomicidade e idempotência garantem confiabilidade e facilidade de manutenção em ambientes produtivos.
Implantar o Redash com Docker Compose é o caminho mais direto e controlado para ambientes de desenvolvimento e testes. Aqui você aprende a clonar o repositório oficial, configurar variáveis críticas e garantir o primeiro acesso web de forma segura.
O Apache Airflow executa DAGs seguindo um fluxo rigoroso: parsing do código, agendamento, execução das tarefas e monitoração contínua dos estados. Entender esse ciclo é fundamental para garantir pipelines confiáveis e rastreáveis em ambientes produtivos.
Redash exige ajuste fino de workers e conexões para lidar com múltiplos bancos e workloads variados. Escalar corretamente evita gargalos e falhas, garantindo análises colaborativas sem travamentos.
