Sobre o serviço
TraduzidoEu construo pipelines de dados no Apache Airflow que realizam seu trabalho todos os dias de forma silenciosa e sem supervisão manual. Eu cuido de todo o ciclo ETL/ELT: extraindo dados de APIs, arquivos, filas e bancos de dados operacionais, trazendo-os para tabelas tipadas limpas e carregando-os em seu armazém de dados em um cronograma em que você pode confiar. Cada processo é descrito como um DAG com dependências explícitas, para que as tarefas sejam executadas na ordem correta e nunca comecem antes que seus dados de entrada estejam prontos.
A maior parte do trabalho é voltada para a confiabilidade. Eu configuro tentativas sensatas com retrocesso exponencial, tarefas idempotentes que podem ser reiniciadas sem duplicar linhas, e alertas que chegam a você no Slack ou por e-mail no momento em que algo falha ou uma execução demora demais. Entre as etapas, eu adiciono verificações de qualidade de dados para capturar fontes ruins antes que elas prejudiquem seus relatórios, e conecto o monitoramento: tempo de execução, backlog e taxa de sucesso. Recarregar o histórico se torna um único comando, não um fim de semana de scripts manuais.
Eu integro com o que você já tem — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, armazenamento compatível com S3, modelos dbt e serviços REST — e documento cada DAG para que sua equipe possa desenvolvê-lo ainda mais. Você obtém um repositório controlado por versão, implantação clara e orquestração que é transparente, não misteriosa.
— Design de DAG, agendamento, dependências, sensores e backfills
— Tentativas, idempotência, SLA, alertas e controle de qualidade de dados
— Integrações: armazéns de dados, bancos de dados, armazenamento de objetos, APIs e dbt
A maior parte do trabalho é voltada para a confiabilidade. Eu configuro tentativas sensatas com retrocesso exponencial, tarefas idempotentes que podem ser reiniciadas sem duplicar linhas, e alertas que chegam a você no Slack ou por e-mail no momento em que algo falha ou uma execução demora demais. Entre as etapas, eu adiciono verificações de qualidade de dados para capturar fontes ruins antes que elas prejudiquem seus relatórios, e conecto o monitoramento: tempo de execução, backlog e taxa de sucesso. Recarregar o histórico se torna um único comando, não um fim de semana de scripts manuais.
Eu integro com o que você já tem — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, armazenamento compatível com S3, modelos dbt e serviços REST — e documento cada DAG para que sua equipe possa desenvolvê-lo ainda mais. Você obtém um repositório controlado por versão, implantação clara e orquestração que é transparente, não misteriosa.
— Design de DAG, agendamento, dependências, sensores e backfills
— Tentativas, idempotência, SLA, alertas e controle de qualidade de dados
— Integrações: armazéns de dados, bancos de dados, armazenamento de objetos, APIs e dbt
