Visão Geral

Este Curso Working with Django and Celery fornece um guia prático e aprofundado para integrar o Django com Celery, permitindo o desenvolvimento de aplicações web assíncronas, escaláveis e de alto desempenho. Durante o curso, os participantes aprenderão a configurar, utilizar e otimizar o Celery para processamento assíncrono de tarefas em aplicações Django.

O curso cobre desde os conceitos básicos até implementações avançadas, incluindo integração com RabbitMQ e Redis, otimização de filas de tarefas e estratégias para garantir a confiabilidade do processamento assíncrono.

Objetivo

Após concluir este Curso Working with Django and Celery, você será capaz de:
✅ Integrar Celery com Django para processamento assíncrono de tarefas.
✅ Configurar brokers de mensagens como Redis e RabbitMQ.
✅ Criar e gerenciar tarefas distribuídas para aplicações escaláveis.
✅ Monitorar e depurar jobs assíncronos com Flower e Prometheus.
✅ Implementar estratégias de escalabilidade e tolerância a falhas.

Publico Alvo

• Desenvolvedores Django que desejam aprender a processar tarefas assíncronas.
• Engenheiros de software interessados em arquiteturas escaláveis e alta disponibilidade.
• Profissionais que trabalham com sistemas distribuídos e precisam otimizar cargas de trabalho.
• DevOps e SREs que desejam entender a integração do Django com filas de mensagens.

Pre-Requisitos

• Conhecimento intermediário de Python e Django.
• Experiência com bancos de dados relacionais e ORM do Django.
• Noções básicas de Redis, RabbitMQ ou Kafka são recomendadas, mas não obrigatórias

Materiais

Conteúdo Programatico

Introdução ao Celery e Processamento Assíncrono (2h)

1. O que é Celery e por que utilizá-lo?
2. Diferença entre tarefas síncronas e assíncronas.
3. Casos de uso reais para processamento assíncrono em aplicações Django.
4. Arquitetura básica do Celery: Broker, Worker, Backend.

Configuração do Ambiente (2h)

1. Instalação e configuração do Django e Celery.
2. Configuração de Redis e RabbitMQ como broker.
3. Configuração do backend de resultados.
4. Criando um worker Celery no Django.

Criando e Executando Tarefas com Celery (3h)

1. Criando tarefas simples e periódicas no Celery.
2. Delay vs Apply_async: Qual usar e quando?
3. Trabalhando com ETAs e contagens regressivas.
4. Configurando retries e timeouts para tarefas resilientes.

Integração Avançada Django + Celery (3h)

1. Uso do Celery com Django ORM.
2. Criando tarefas encadeadas e em grupo.
3. Executando tarefas em segundo plano em views e signals.
4. Logging e monitoramento de tarefas assíncronas.

Filas de Mensagens e Escalabilidade (3h)

1. Comparação entre Redis vs RabbitMQ vs Kafka.
2. Criando filas de prioridade no Celery.
3. Balanceamento de carga entre múltiplos workers.
4. Auto-Scaling para processamento eficiente.

Monitoramento e Depuração de Jobs (3h)

1. Usando Flower para monitorar tarefas.
2. Logs e debugging avançado no Celery.
3. Integrando Prometheus e Grafana para métricas de Celery.
4. Tratamento de falhas e reprocessamento de tarefas.

Implementando Workflows e Pipelines de Tarefas (4h)

1. Criando workflows complexos com Celery Canvas.
2. Chain, Group e Chord: combinando múltiplas tarefas.
3. Execução assíncrona de tarefas dependentes.
4. Boas práticas para otimização e segurança.

Deploy e Manutenção de Aplicações Django com Celery (4h)

1. Configurando Celery no ambiente de produção.
2. Usando Docker e Kubernetes para Celery e Django.
3. Configuração de celery beat para tarefas agendadas.
4. Estratégias para alta disponibilidade e failover.

Projeto Final: Criando uma Aplicação Django Escalável com Celery (4h)

1. Desenvolvimento de uma aplicação Django com tarefas assíncronas.
2. Implementação de tarefas complexas usando Celery.
3. Monitoramento e otimização da fila de tarefas.
4. Apresentação do projeto e melhores práticas.