Orquestrar infraestrutura em múltiplas nuvens exige organização de código, sincronização de estados e atenção a dependências cruzadas. Esta lição mostra como estruturar pipelines Terraform para AWS, Azure e GCP simultaneamente, com validação automatizada e práticas robustas.
Para lidar com alta demanda no Redash, é preciso escalar os workers e ajustar o uso de recursos. Isso exige conhecimento prático sobre docker-compose, filas, balanceamento e limites do Redash open source.
Ambientes efêmeros são essenciais para testes, validação e experimentação sem riscos ao ambiente principal. Esta lição mostra como criar, testar e destruir infraestruturas temporárias com Terraform, sem intervenção manual, usando pipelines e workspaces.
Auditar execuções de pipelines no Apache Airflow é essencial para garantir rastreabilidade, identificar falhas e agir rapidamente. Nesta lição, você verá como configurar SLAs, retries, visualizar históricos e exportar logs para uma auditoria completa.
Automatizar exportação e ingestão de dados no Redash elimina tarefas repetitivas e reduz erros humanos. Usando a API REST do Redash, é possível integrar pipelines externos para exportar resultados e criar queries de forma programática, com controle rigoroso de autenticação via tokens.
Quando o Terraform perde o controle do que está provisionado, surgem problemas sérios: recursos mudam sem que o código saiba, ou o arquivo de estado se corrompe. Aprenda a detectar e corrigir divergências (drift) e a recuperar o state file, garantindo que infraestrutura e código estejam sempre alinhados.
Automatizar queries e alertas no Redash elimina tarefas manuais e reduz riscos operacionais. Aprenda a configurar agendamentos com expressões cron e alertas por e-mail, entendendo limitações e boas práticas para ambientes de produção.
Monitorar DAGs e tarefas no Apache Airflow é fundamental para identificar falhas rapidamente e garantir a confiabilidade dos pipelines. Esta lição mostra como usar logs detalhados, métricas nativas, alertas por e-mail e integrações com Prometheus e Grafana para acompanhar execuções em tempo real.
A segurança dos pipelines de dados no Apache Airflow depende de criptografia, isolamento de execução e configuração correta dos logs. Este módulo mostra como proteger dados em trânsito e em repouso, isolar tarefas usando Docker/Kubernetes e evitar vazamentos por logs. O objetivo é garantir confidencialidade e integridade em ambientes corporativos.
Erros em apply, plan e destroy são inevitáveis em qualquer operação real com Terraform. Entender as mensagens, usar as flags corretas e saber recuperar o estado são as armas para manter a infraestrutura sob controle.
O Apache Airflow implementa RBAC como padrão desde a versão 2.0, permitindo controles granulares de acesso por meio de perfis, permissões e integração com diretórios corporativos como LDAP e SAML. Entender e configurar corretamente esses mecanismos é fundamental para proteger dados e fluxos de trabalho em ambientes corporativos.
Auditar e analisar logs do Terraform é fundamental para identificar falhas, rastrear mudanças e garantir conformidade. Esta lição ensina como habilitar logs detalhados, auditar o estado, integrar com sistemas centralizados e definir retenção e análise eficientes.
Quando queries ou dashboards do Redash se corrompem, a restauração depende de backups do banco interno e do uso da API. Entender os sintomas, agir rápido e adotar boas práticas evita perdas definitivas.
