Автоматизация МО - - практика + конспект от YandexGPT

Автоматизация МО - - практика конспект от YandexGPT 00:57 Обзор инструментов для автоматизации • В видео обсуждается использование различных инструментов для автоматизации работы с большими данными и дата продуктами. • Рассматриваются такие инструменты, как Airflow, DVC, Git, GitHub, Team City и другие. 05:16 Архитектура Airflow • В видео подробно рассматривается архитектура Airflow, которая состоит из потоков расчетов, операторов, сенсоров, тасков и переменных. • Обсуждаются различные компоненты, необходимые для работы с Airflow, включая веб-сервер, базу данных, шедулер и плагины. 14:29 Распределенная архитектура Airflow • В видео также рассматривается распределенная архитектура Airflow, которая включает в себя три машины: с триггерами, с шедулером и с веб-сервером. • Обсуждаются различные роли пользователей и системы, которые могут быть использованы в распределенной архитектуре. 15:56 Запуск и настройка Docker Compose • В видео объясняется, как запустить и настроить Docker Compose для работы с Airflow. • Демонстрируется, как создать Docker Compose файл, который включает в себя несколько сервисов, включая базу данных, веб-сервер и другие. 22:09 Создание и запуск Дага • В видео показано, как создать и запустить Даг в Docker Compose. • Демонстрируется, как использовать Docker Compose для создания и запуска Дага, который включает в себя несколько операторов, включая Bash, DAG и другие. 27:05 Тестирование и мониторинг Дага • В видео демонстрируется, как проверить работу Дага, используя Docker Compose. • Показано, как использовать Docker Compose для мониторинга работы Дага, включая просмотр графиков, аудит и другие функции. 33:26 Тестирование Docker Compose • Автор демонстрирует выполнение команды в Docker Compose, которая выводит логи и ссылки на файлы. • Затем он запускает команду еще раз, но уже без паузы, и отмечает, что она выполняется быстрее. 35:31 Настройка Docker Compose • Автор показывает, как можно изменить имя файла скрипта и как настроить доступ для операторов. • Он также демонстрирует, как можно использовать Docker Compose для изучения примеров использования Airflow. 44:00 Docker Compose и Airflow • Автор объясняет, что Docker Compose может быть использован для автоматизации процессов и разработки платформенных решений, но для более сложных проектов потребуется Kubernetes. • Он также упоминает, что Docker Compose - это игрушка для локального тестирования и настройки, а для продуктовых решений используется Kubernetes. 49:52 Домашнее задание • Автор предлагает посмотреть на домашнюю работу по Airflow, но отмечает, что в прошлом году не давал домашних заданий по этой теме. • Он предлагает закончить занятие и предлагает задавать вопросы, если они есть.