دو منبع عالی برای یادگیری سریع و عمیق Airflow 3 📚
چند ماه از انتشار رسمی Airflow 3 می‌گذرد و حالا وقت آن است که ببینیم دقیقاً چه چیزهایی تغییر کرده و چرا این نسخه نقطه عطف مهمی در مسیر این پلتفرم محبوب مدیریت جریان کاری داده (workflow orchestration) محسوب می‌شود.
در این نوشته می‌خواهیم دو منبع فوق‌العاده را معرفی کنیم که به‌جای خواندن ده‌ها صفحه مستندات یا تماشای ویدیوهای پراکنده، شما را مستقیم و مؤثر به قلب Airflow 3 می‌برند.
گاهی برای درک عمیق‌تر و تجربه‌ی واقعی، باید سراغ منابعی رفت که با نگاه حرفه‌ای نوشته شده‌اند - منابعی که نه‌تنها توضیح می‌دهند چطور کار می‌کند، بلکه کمک می‌کنند در عمل بهتر بسازید.
حالا که چند ماه از انتشار نسخه ۳ می‌گذرد، اگر هنوز با نسخه ۲ کار می‌کنید، باید بدانید از خیلی از قابلیت‌های جدید و بهینه‌سازی‌های Airflow 3 بی‌نصیب مانده‌اید.
دو منبع زیر بهترین نقطه‌ی شروع برای درک تفاوت‌ها و یادگیری عملی نسخه ۳ هستند 👇
1️⃣ جزوه مروری بر امکانات ایرفلو ۳ از Astronomer
یک مرور سریع و فشرده (حدود ۹ صفحه) از همه‌ی قابلیت‌های جدید Airflow 3 - ایده‌آل برای کسانی که می‌خواهند در چند دقیقه بفهمند دقیقاً چه تغییراتی در انتظارشان است. البته با این پیش‌فرض که با ایرفلو قبلا آشنا هستید.
2️⃣ کتاب Practical Guide to Apache Airflow 3 از Manning
از ساخت اولین pipeline تا معماری جدید، UI به‌روز، نسخه‌بندی DAGها و حتی اجرای inference با OpenAI - همه‌چیز در قالب مثال‌های عملی و توضیحات تصویری ارائه شده است آنهم در ۱۴۰ صفحه، مفید و مختصر
📘 فهرست فصل‌ها در یک نگاه:
✅آشنایی با Airflow 3
✅ساخت اولین pipeline
✅قابلیت اطمینان و زمان‌بندی
✅ واسط کاربری جدید و DAG Versioning
✅معماری داخلی نسخه ۳
✅حرکت به محیط Production
✅اجرای inference
✅مهاجرت از نسخه ۲
✅آینده Airflow
💡 اگر به دنبال یادگیری جدی نسخه ۳ و امکانات جذاب و کاربردی آن هستید:
✨ با جزوه Astronomer شروع کنید تا دید کلی بگیرید،
✨ و سپس با کتاب Manning جلو بروید تا Airflow 3 را به‌صورت عملی و حرفه‌ای تجربه کنید.
برای دانلود این دو pdf به دو پست قبلی، مراجعه کنید. 👆👆👆
کانال مدرسه مهندسی داده سپَهرام : آموزش‌های تخصصی مهندسی داده : @sepahram_school
#ApacheAirflow #DataEngineering #ETL #WorkflowAutomation #ManningBooks #Astronomer #OpenAI #Airflow3 #DataOps
چند ماه از انتشار رسمی Airflow 3 می‌گذرد و حالا وقت آن است که ببینیم دقیقاً چه چیزهایی تغییر کرده و چرا این نسخه نقطه عطف مهمی در مسیر این پلتفرم محبوب مدیریت جریان کاری داده (workflow orchestration) محسوب می‌شود.
در این نوشته می‌خواهیم دو منبع فوق‌العاده را معرفی کنیم که به‌جای خواندن ده‌ها صفحه مستندات یا تماشای ویدیوهای پراکنده، شما را مستقیم و مؤثر به قلب Airflow 3 می‌برند.
گاهی برای درک عمیق‌تر و تجربه‌ی واقعی، باید سراغ منابعی رفت که با نگاه حرفه‌ای نوشته شده‌اند - منابعی که نه‌تنها توضیح می‌دهند چطور کار می‌کند، بلکه کمک می‌کنند در عمل بهتر بسازید.
حالا که چند ماه از انتشار نسخه ۳ می‌گذرد، اگر هنوز با نسخه ۲ کار می‌کنید، باید بدانید از خیلی از قابلیت‌های جدید و بهینه‌سازی‌های Airflow 3 بی‌نصیب مانده‌اید.
دو منبع زیر بهترین نقطه‌ی شروع برای درک تفاوت‌ها و یادگیری عملی نسخه ۳ هستند 👇
1️⃣ جزوه مروری بر امکانات ایرفلو ۳ از Astronomer
یک مرور سریع و فشرده (حدود ۹ صفحه) از همه‌ی قابلیت‌های جدید Airflow 3 - ایده‌آل برای کسانی که می‌خواهند در چند دقیقه بفهمند دقیقاً چه تغییراتی در انتظارشان است. البته با این پیش‌فرض که با ایرفلو قبلا آشنا هستید.
2️⃣ کتاب Practical Guide to Apache Airflow 3 از Manning
اگر می‌خواهید با Airflow 3 به‌صورت واقعی و پروژه‌محور کار کنید، این کتاب انتخاب فوق‌العاده‌ای است.
از ساخت اولین pipeline تا معماری جدید، UI به‌روز، نسخه‌بندی DAGها و حتی اجرای inference با OpenAI - همه‌چیز در قالب مثال‌های عملی و توضیحات تصویری ارائه شده است آنهم در ۱۴۰ صفحه، مفید و مختصر
📘 فهرست فصل‌ها در یک نگاه:
✅آشنایی با Airflow 3
✅ساخت اولین pipeline
✅قابلیت اطمینان و زمان‌بندی
✅ واسط کاربری جدید و DAG Versioning
✅معماری داخلی نسخه ۳
✅حرکت به محیط Production
✅اجرای inference
✅مهاجرت از نسخه ۲
✅آینده Airflow
💡 اگر به دنبال یادگیری جدی نسخه ۳ و امکانات جذاب و کاربردی آن هستید:
✨ با جزوه Astronomer شروع کنید تا دید کلی بگیرید،
✨ و سپس با کتاب Manning جلو بروید تا Airflow 3 را به‌صورت عملی و حرفه‌ای تجربه کنید.
برای دانلود این دو pdf به دو پست قبلی، مراجعه کنید. 👆👆👆
کانال مدرسه مهندسی داده سپَهرام : آموزش‌های تخصصی مهندسی داده : @sepahram_school
#ApacheAirflow #DataEngineering #ETL #WorkflowAutomation #ManningBooks #Astronomer #OpenAI #Airflow3 #DataOps
👍3