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Temario del curso

Fundamentos de NiFi y Flujos de Datos

  • Datos en movimiento vs. datos en reposo: conceptos y desafíos
  • Arquitectura de NiFi: núcleos, controlador de flujos, proveniencia y boletines
  • Componentes clave: procesadores, conexiones, controladores y proveniencia

Contexto de Big Data e Integración

  • Papel de NiFi en ecosistemas de Big Data (Hadoop, Kafka, almacenamiento en la nube)
  • Visión general de HDFS, MapReduce y alternativas modernas
  • Casos de uso: ingestión de transmisiones, envío de registros, pipelines de eventos

Instalación, Configuración y Configuración del Clúster

  • Instalación de NiFi en modo nodo único y clúster
  • Configuración del clúster: roles de nodos, ZooKeeper y balanceo de carga
  • Orquestación de implementaciones de NiFi: usando Ansible, Docker o Helm

Diseño y Gestión de Flujos de Datos

  • Enrutamiento, filtrado, división y combinación de flujos
  • Configuración del procesador (InvokeHTTP, QueryRecord, PutDatabaseRecord, etc.)
  • Manejo de esquemas, enriquecimiento y operaciones de transformación
  • Manejo de errores, relaciones de reintento y backpressure (presión inversa)

Escenarios de Integración

  • Conexión a bases de datos, sistemas de mensajería y APIs REST
  • Transmisión a sistemas analíticos: Kafka, Elasticsearch o almacenamiento en la nube
  • Integración con Splunk, Prometheus o pipelines de registro

Monitoreo, Recuperación y Proveniencia

  • Uso de la interfaz de usuario de NiFi, métricas y visualizador de proveniencia
  • Diseño de recuperación autónoma y manejo de fallos controlados
  • Copias de seguridad, versionado de flujos y gestión de cambios

Ajuste y Optimización del Rendimiento

  • Ajuste de JVM, heap, grupos de hilos y parámetros del clúster
  • Optimización del diseño del flujo para reducir cuellos de botella
  • Aislamiento de recursos, priorización de flujos y control de rendimiento

Mejores Prácticas y Gobernanza

  • Documentación del flujo, estándares de nomenclatura y diseño modular
  • Seguridad: TLS, autenticación, control de acceso y cifrado de datos
  • Control de cambios, versionado, acceso basado en roles y registros de auditoría

Solución de Problemas y Respuesta a Incidentes

  • Problemas comunes: bloqueos, fugas de memoria, errores del procesador
  • Análisis de registros, diagnóstico de errores e investigación de la causa raíz
  • Estrategias de recuperación y reversión del flujo

Laboratorio Práctico: Implementación Realista de un Pipeline de Datos

  • Construcción de un flujo de extremo a extremo: ingestión, transformación, entrega
  • Implementación de manejo de errores, backpressure y escalabilidad
  • Prueba de rendimiento y ajuste del pipeline

Resumen y Próximos Pasos

Requerimientos

  • Experiencia con la línea de comandos de Linux
  • Comprensión básica de redes y sistemas de datos
  • Conocimiento de conceptos de transmisión de datos o ETL

Público Objetivo

  • Administradores de sistemas
  • Ingenieros de datos
  • Desarrolladores
  • Profesionales de DevOps
 21 Horas

Número de participantes


Precio por participante

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