Visão Geral

Este Curso Celery and RabbitMQ Distributed Task Management, é uma imersão completa no gerenciamento de tarefas distribuídas usando Celery e RabbitMQ. Focado na configuração e otimização de ambientes que exigem execução paralela e distribuição de tarefas, o curso capacita os alunos a criar pipelines assíncronos eficientes e escaláveis. Os tópicos cobrem desde a instalação e configuração do Celery com RabbitMQ até práticas avançadas para monitoramento e recuperação de falhas, além de gerenciamento de filas complexas. Através de estudos de caso e laboratórios práticos, os participantes aprenderão a aproveitar o poder dessas ferramentas para otimizar sistemas e melhorar a escalabilidade das suas aplicações.

Objetivo

Após realizar este curso Celery and RabbitMQ Distributed Task Management, você será capaz de:

• Configurar e integrar o Celery com o RabbitMQ para criar ambientes de tarefas distribuídas
• Implementar e gerenciar filas e tarefas complexas, controlando o roteamento e a escalabilidade das mesmas
• Monitorar o desempenho e resolver falhas em pipelines assíncronos
• Aplicar técnicas de recuperação e resiliência de tarefas em sistemas críticos

Publico Alvo

• Desenvolvedores de software e engenheiros de dados que trabalham com grandes volumes de processamento
• Profissionais de DevOps e SRE interessados em otimização de tarefas distribuídas
• Administradores de sistemas que buscam aprimorar suas habilidades em gerenciamento de filas e tarefas assíncronas
• Cientistas de dados e analistas que desejam automatizar processos de dados

Pre-Requisitos

• Familiaridade com Python
• Conhecimento básico em filas de mensagens e processamento assíncrono
• Experiência com algum framework de desenvolvimento web ou de dados

Materiais

Conteúdo Programatico

Introduction to Distributed Task Management

1. Overview of task distribution in software applications
2. Advantages of using Celery and RabbitMQ
3. Key concepts in message brokering and task queues

Getting Started with Celery and RabbitMQ

1. Installation and environment setup
2. Basic configuration and connectivity between Celery and RabbitMQ
3. First task setup and execution

Configuring and Managing Task Queues

1. Defining and managing queues
2. Custom routing of tasks to specific queues
3. Load balancing and queue prioritization strategies

Advanced Celery Task Management

1. Asynchronous vs synchronous task execution
2. Task chaining, groups, and chords
3. Retries and error handling

Monitoring Celery Tasks

1. Introduction to Flower for real-time monitoring
2. Setting up metrics and alerts
3. Logging and auditing tasks for system insights

Error Handling and Task Resilience

1. Configuring retry policies and backoff strategies
2. Graceful task degradation and recovery
3. Ensuring task idempotency and resilience

Scaling Celery and RabbitMQ for High Demand

1. Horizontal scaling with multiple workers
2. Optimal configurations for large-scale systems
3. Managing resources and limiting worker concurrency

Security and Access Control in Distributed Task Management

1. Configuring SSL/TLS for RabbitMQ communication
2. Role-based access and permissions in RabbitMQ
3. Secure task data handling

Integrating Celery with Real-World Applications

1. Case study: Celery in a data processing pipeline
2. Case study: Task automation in a web application

Best Practices and Optimization Techniques

1. Performance tuning and memory management
2. Debugging and resolving common issues in Celery and RabbitMQ
3. Recommended best practices for production environments