Informazioni sul servizio
TradottoCostruisco pipeline di dati su Apache Airflow che svolgono il loro lavoro ogni giorno in modo silenzioso e senza supervisione manuale. Mi occupo dell'intero ciclo ETL/ELT: estrazione dei dati da API, file, code e database operativi, portandoli in tabelle tipizzate pulite e caricandoli nel tuo data warehouse secondo un programma di cui ti puoi fidare. Ogni processo è descritto come un DAG con dipendenze esplicite, in modo che i compiti vengano eseguiti nell'ordine corretto e non inizino mai prima che i dati di input siano pronti.
La maggior parte del lavoro è dedicata all'affidabilità. Imposto retry sensati con backoff esponenziale, compiti idempotenti che possono essere riavviati senza duplicare righe, e avvisi che ti raggiungono su Slack o email nel momento in cui qualcosa fallisce o un'esecuzione richiede troppo tempo. Tra le fasi aggiungo controlli di qualità dei dati per catturare fonti cattive prima che avvelenino i tuoi report, e collego il monitoraggio: tempo di esecuzione, arretrati e tasso di successo. Ricaricare la cronologia diventa un singolo comando, non un weekend di script manuali.
Mi integro con ciò che hai già — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, archiviazione compatibile con S3, modelli dbt e servizi REST — e documento ogni DAG in modo che il tuo team possa svilupparlo ulteriormente. Ottieni un repository controllato da versioni, distribuzione chiara e orchestrazione che è trasparente, non misteriosa.
— Progettazione di DAG, pianificazione, dipendenze, sensori e backfill
— Retry, idempotenza, SLA, avvisi e controllo della qualità dei dati
— Integrazioni: magazzini di dati, database, archiviazione di oggetti, API e dbt
La maggior parte del lavoro è dedicata all'affidabilità. Imposto retry sensati con backoff esponenziale, compiti idempotenti che possono essere riavviati senza duplicare righe, e avvisi che ti raggiungono su Slack o email nel momento in cui qualcosa fallisce o un'esecuzione richiede troppo tempo. Tra le fasi aggiungo controlli di qualità dei dati per catturare fonti cattive prima che avvelenino i tuoi report, e collego il monitoraggio: tempo di esecuzione, arretrati e tasso di successo. Ricaricare la cronologia diventa un singolo comando, non un weekend di script manuali.
Mi integro con ciò che hai già — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, archiviazione compatibile con S3, modelli dbt e servizi REST — e documento ogni DAG in modo che il tuo team possa svilupparlo ulteriormente. Ottieni un repository controllato da versioni, distribuzione chiara e orchestrazione che è trasparente, non misteriosa.
— Progettazione di DAG, pianificazione, dipendenze, sensori e backfill
— Retry, idempotenza, SLA, avvisi e controllo della qualità dei dati
— Integrazioni: magazzini di dati, database, archiviazione di oggetti, API e dbt
