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Temario del curso

Fundamentos de NiFi y Flujo de Datos

  • Datos en movimiento frente a datos estáticos: conceptos y desafíos
  • Arquitectura de NiFi: núcleos, controlador de flujos, procedencia (provenance) y boletín
  • Componentes clave: procesadores, conexiones, controladores y procedencia

Contexto de Big Data e Integración

  • Rol de NiFi en los ecosistemas de Big Data (Hadoop, Kafka, almacenamiento en la nube)
  • Descripción general de HDFS, MapReduce y alternativas modernas
  • Casos de uso: ingesta de flujos, envío de registros, tuberías de eventos

Instalación, Configuración y Configuración de Clústeres

  • Instalación de NiFi en modo nodo único y modo clúster
  • Configuración del clúster: roles de los nodos, Zookeeper y equilibrio de carga
  • Orquestación de despliegues de NiFi: uso de Ansible, Docker o Helm

Diseño y Gestión de Flujos de Datos

  • Enrutación, filtrado, división y fusión de flujos
  • Configuración de procesadores (InvokeHTTP, QueryRecord, PutDatabaseRecord, etc.)
  • Manejo de esquemas, enriquecimiento y operaciones de transformación
  • Manejo de errores, relaciones de reintento y contrapresión (backpressure)

Escenarios de Integración

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

Monitoreo, Recuperación y Procedencia

  • Uso de la interfaz de usuario de NiFi, métricas y visualizador de procedencia
  • Diseño de recuperación autónoma y manejo elegante de fallas
  • Copia de seguridad, versionado de flujos y gestión de cambios

Ajuste de Rendimiento y Optimización

  • Ajuste de JVM, memoria (heap), grupos de hilos (thread pools) y parámetros de clúster
  • Optimización del diseño de flujos para reducir cuellos de botella
  • Aislamiento de recursos, priorización de flujos y control de tasa de transferencia (throughput)

Mejores Prácticas y Gobernanza

  • Documentación de flujos, 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 rastreo de auditoría

Solución de Problemas y Respuesta a Incidentes

  • Problemas comunes: interbloqueos (deadlocks), fugas de memoria, errores de procesadores
  • Análisis de registros, diagnóstico de errores e investigación de la causa raíz
  • Estrategias de recuperación y reversión de flujos (rollback)

Laboratorio Práctico: Implementación Realista de una Tubería de Datos

  • Construcción de un flujo de extremo a extremo: ingesta, transformación, entrega
  • Implementación de manejo de errores, contrapresión y escalabilidad
  • Pruebas de rendimiento y ajuste de la tubería

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 (streaming) o ETL

Audiencia

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

Número de participantes


Precio por participante

Reseñas (7)

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