Apache NiFi para administradores

Fundamentos de NiFi y el flujo de datos

• Datos en movimiento vs datos en reposo: conceptos y desafíos
• Arquitectura de NiFi: núcleos, controlador de flujo, procedencia (provenance) y boletín (bulletin)
• Componentes clave: procesadores, conexiones, controladores y procedencia

Contexto de Big Data e Integración

• Rol de NiFi en los ecosistemas de Big Data (Hadoop, Kafka, almacenamiento en la nube)
• Visión general de HDFS, MapReduce y alternativas modernas
• Casos de uso: ingesta de flujos, envío de registros (log shipping), pipelines de eventos

Instalación, configuración y configuración de clústeres

• Instalación de NiFi en nodo único y modo clúster
• Configuración de clústeres: roles de nodos, Zookeeper y balanceo de carga
• Orquestación de despliegues de NiFi: uso de Ansible, Docker o Helm

Diseño y gestión de flujos de datos

• Enrutado, filtrado, división y fusión de flujos
• Configuración de procesadores (InvokeHTTP, QueryRecord, PutDatabaseRecord, etc.)
• Manejo de esquemas, enriquecimiento y operaciones de transformación
• Manejo de errores, relaciones de reintentos y retroceso (backpressure)

Escenarios de integración

• Conexión con bases de datos, sistemas de mensajería y APIs REST
• Transmisión en tiempo real (streaming) a sistemas de analítica: Kafka, Elasticsearch o almacenamiento en la nube
• Integración con Splunk, Prometheus o pipelines de registros

Monitoreo, recuperación y procedencia

• Uso de la interfaz de NiFi, métricas y visualizador de procedencia
• Diseño de recuperación autónoma y manejo adecuado de fallas
• Copias de seguridad, control de versiones de flujos y gestión de cambios

Ajuste de rendimiento y optimización

• Ajuste de JVM, heap, pools de hilos y parámetros de clústerización
• Optimización del diseño de flujos para reducir cuellos de botella
• Aislamiento de recursos, priorización de flujos y control de tasa de procesamiento (throughput)

Buenas prácticas y gobernanza

• Documentación de flujos, estándares de nomenclatura y diseño modular
• Seguridad: TLS, autenticación, control de acceso y cifrado de datos
• Control de cambios, control de versiones, acceso basado en roles y trazas de auditoría

Solución de problemas y respuesta a incidentes

• Problemas comunes: bloqueos (deadlocks), fugas de memoria, errores de procesadores
• Análisis de registros, diagnóstico de errores e investigación de la causa raíz
• Estrategias de recuperación y reversión de flujos (rollback)

Laboratorio práctico: Implementación de un pipeline de datos realista

• Construcción de un flujo de extremo a extremo: ingesta, transformación, entrega
• Implementación de manejo de errores, retroceso (backpressure) y escalabilidad
• Pruebas de rendimiento y ajuste del pipeline

Resumen y próximos pasos