Apache Airflow
Expert
Optimisation avancée d’un Airflow avec KubernetesExecutor
Type d'évaluation
Mise en situation réelle
Analyse
Intelligence Artificielle
Compétences ciblées
kubernetes
executor
scalability
performance
architecture
Scénario Technique
Contexte : Les pipelines nécessitent une scalabilité dynamique selon la charge. Le Problème : Les workers actuels sont fixes et limitent la capacité d’exécution. Contraintes : Migrer vers KubernetesExecutor. Définir des ressources CPU et mémoire adaptées par tâche. Maintenir la stabilité des exécutions critiques. Livrable attendu : Proposer une architecture KubernetesExecutor permettant scalabilité automatique et isolation des workloads.
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