Governança de dados: versionamento, revisões e auditoria
Sem governança, o BI vira terra de ninguém. No Redash, rastrear versões, revisar queries e auditar mudanças é essencial para garantir confiança e controle sobre os dados analisados.
Tecnologia PostgreSQL
Deploy contínuo de DAGs: integração com Git e pipelines CI/CD
Automatizar o deploy de DAGs no Airflow elimina erros manuais e acelera entregas. Integrar repositórios Git com pipelines CI/CD permite versionamento, rollback e rastreabilidade total das mudanças.
Resolvendo problemas de performance: deadlocks, filas e gargalos
Problemas de performance em Apache Airflow vão além de tarefas lentas: envolvem deadlocks, filas congestionadas e limites de concorrência mal ajustados. Esta lição ensina a identificar e corrigir esses gargalos, mostrando como ajustar parallelism, concurrency e filas Celery para garantir orquestração eficiente.
Documentando queries e dashboards: para não virar caos
Sem documentação, queries e dashboards no Redash rapidamente se tornam um labirinto impossível de navegar. Esta lição mostra como usar descrições, tags, organização por times e padronização de nomes para garantir colaboração e eficiência.
Isolando ambientes: desenvolvimento, teste e produção
Separar ambientes de desenvolvimento, teste e produção no Redash é fundamental para evitar riscos, garantir qualidade e manter a agilidade. O uso de Docker e boas práticas de configuração permitem isolar ambientes sem sacrificar produtividade.
Diagnóstico rápido: logs, estados de tarefa e dependências quebradas
Diagnosticar falhas em pipelines Airflow exige leitura eficiente de logs, compreensão dos estados das tarefas e identificação de dependências quebradas. Esta lição mostra como agir rápido para identificar e corrigir problemas, usando comandos e práticas recomendadas.
Multiplicando workers e otimizando uso de recursos
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.
Auditoria e rastreabilidade: SLA, retries e histórico de execuções
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.
Automatizando exportação e ingestão de dados via API
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.
Agendamento de queries e alertas automáticos
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.
Monitorando DAGs e tarefas: logs, métricas e notificações
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.
Protegendo pipelines: criptografia, logs e isolamento de execução
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.
Controle de acesso: RBAC, autenticação e autorização no Airflow
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.
