Apache NiFi para administradores

Fundamentos de NiFi y Flujos de Datos

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

Contexto de Big Data e Integración

• Papel de NiFi en ecosistemas de Big Data (Hadoop, Kafka, almacenamiento en la nube)
• Descripción general de HDFS, MapReduce y alternativas modernas
• Casos de uso: ingestión de transmisiones, envío de registros, pipelines de eventos

Instalación, Configuración y Configuración del Clúster

• Instalación de NiFi en modo nodo único y clúster
• Configuración del clúster: roles de los nodos, Zookeeper y equilibrio de carga
• Orquestación de implementaciones de NiFi: uso de Ansible, Docker o Helm

Diseño y Gestión de Flujos de Datos

• Enrutamiento, 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 reintento y presión inversa (backpressure)

Escenarios de Integración

• Conexión a bases de datos, sistemas de mensajería y APIs REST
• Transmisión a sistemas de análisis: Kafka, Elasticsearch o almacenamiento en la nube
• Integración con Splunk, Prometheus o pipelines de registro (logging)

Monitoreo, Recuperación y Procedencia

• Uso de la interfaz de NiFi, métricas y visualizador de procedencia
• Diseño de recuperación autónoma y manejo graceful de fallos
• Copias de seguridad, versionado de flujos y gestión de cambios

Ajuste de Rendimiento y Optimización

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

Mejores Prácticas y Gobernanza

• Documentación de flujos, estándares de nombrado, diseño modular
• Seguridad: TLS, autenticación, control de acceso, cifrado de datos
• Control de cambios, versionado, acceso basado en roles y registros 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 causas raíz
• Estrategias de recuperación y revertir flujos (rollback)

Laboratorio Práctico: Implementación Realista de un Pipeline de Datos

• Construcción de un flujo de extremo a extremo: ingestión, transformación, entrega
• Implementación del manejo de errores, presión inversa y escalabilidad
• Pruebas de rendimiento y ajuste del pipeline

Resumen y Próximos Pasos