O usłudze
PrzetłumaczoneBuduję pipelines danych na Apache Airflow, które wykonują swoją pracę codziennie cicho i bez nadzoru ręcznego. Przejmuję cały cykl ETL/ELT: pobieranie danych z API, plików, kolejek i baz danych operacyjnych, przekształcanie ich w czyste, typowane tabele i ładowanie do Twojego magazynu danych zgodnie z harmonogramem, któremu możesz zaufać. Każdy proces jest opisany jako DAG z wyraźnymi zależnościami, dzięki czemu zadania są wykonywane we właściwej kolejności i nigdy nie zaczynają przed przygotowaniem danych wejściowych.
Większość pracy skupia się na niezawodności. Ustawiam sensowne ponowne próby z wykładniczym opóźnieniem, idempotentne zadania, które można wznowić bez duplikowania wierszy, oraz powiadomienia, które docierają do Ciebie w Slacku lub e-mailu w momencie, gdy coś się nie powiedzie lub wykonanie trwa zbyt długo. Pomiędzy etapami dodaję kontrole jakości danych, aby wychwycić złe źródła, zanim zatrują Twoje raporty, a także łączę monitorowanie: czas wykonania, zaległości i wskaźnik sukcesu. Ponowne ładowanie historii staje się jednym poleceniem, a nie weekendem ręcznych skryptów.
Integruję się z tym, co już masz — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, pamięć masowa zgodna z S3, modele dbt i usługi REST — i dokumentuję każdy DAG, aby Twój zespół mógł go dalej rozwijać. Otrzymujesz repozytorium z kontrolą wersji, jasne wdrożenie i orkiestrację, które są przejrzyste, a nie tajemnicze.
— projektowanie DAG, harmonogramowanie, zależności, czujniki i uzupełnienia danych
— ponowne próby, idempotencja, SLA, powiadomienia i kontrola jakości danych
— integracje: magazyny danych, bazy danych, pamięć obiektowa, API i dbt
Większość pracy skupia się na niezawodności. Ustawiam sensowne ponowne próby z wykładniczym opóźnieniem, idempotentne zadania, które można wznowić bez duplikowania wierszy, oraz powiadomienia, które docierają do Ciebie w Slacku lub e-mailu w momencie, gdy coś się nie powiedzie lub wykonanie trwa zbyt długo. Pomiędzy etapami dodaję kontrole jakości danych, aby wychwycić złe źródła, zanim zatrują Twoje raporty, a także łączę monitorowanie: czas wykonania, zaległości i wskaźnik sukcesu. Ponowne ładowanie historii staje się jednym poleceniem, a nie weekendem ręcznych skryptów.
Integruję się z tym, co już masz — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, pamięć masowa zgodna z S3, modele dbt i usługi REST — i dokumentuję każdy DAG, aby Twój zespół mógł go dalej rozwijać. Otrzymujesz repozytorium z kontrolą wersji, jasne wdrożenie i orkiestrację, które są przejrzyste, a nie tajemnicze.
— projektowanie DAG, harmonogramowanie, zależności, czujniki i uzupełnienia danych
— ponowne próby, idempotencja, SLA, powiadomienia i kontrola jakości danych
— integracje: magazyny danych, bazy danych, pamięć obiektowa, API i dbt
