Опис послуги
ПерекладЯ збираю конвейєри даних на Apache Airflow, які кожного дня роблять свою роботу тихо й без ручного нагляду. Беру на себе весь цикл ETL/ELT: забираю дані з API, файлів, черг і робочих баз, приводжу їх до чистих типізованих таблиць і завантажую в ваше сховище за розкладом, якому можна довіряти. Кожен процес описаний як DAG з явними залежностями, тому завдання йдуть у правильному порядку й ніколи не стартують раніше, ніж готові їхні вхідні дані.
Більшість роботи йде саме на надійність. Налаштовую розумні повторні спроби з наростаючою паузою, ідемпотентні завдання, які можна перезапустити без подвоєння рядків, і повідомлення, які доходять до вас у Slack або на пошту в момент падіння чи затягнутого запуску. Між стадіями ставлю перевірки якості даних, щоб поганий джерело було спіймано до того, як отруїть звіт, і підключаю моніторинг: час виконання, backlog і частка успішних прогонів. Перезаливання історії стає однією командою, а не вихідними за ручними скриптами.
Інтегруюсь з тим, що у вас уже працює — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, S3-сумісне сховище, моделі dbt і REST-сервіси — і документую кожен DAG, щоб команда змогла розвивати його далі. Ви отримуєте репозиторій під контролем версій, зрозумілий деплой та оркестрацію, яка прозора, а не загадкова.
— Проектування DAG, розклад, залежності, сенсори й бекфили
— Повторні спроби, ідемпотентність, SLA, повідомлення й контроль якості даних
— Інтеграції: сховища, бази, об'єктне сховище, API й dbt
Більшість роботи йде саме на надійність. Налаштовую розумні повторні спроби з наростаючою паузою, ідемпотентні завдання, які можна перезапустити без подвоєння рядків, і повідомлення, які доходять до вас у Slack або на пошту в момент падіння чи затягнутого запуску. Між стадіями ставлю перевірки якості даних, щоб поганий джерело було спіймано до того, як отруїть звіт, і підключаю моніторинг: час виконання, backlog і частка успішних прогонів. Перезаливання історії стає однією командою, а не вихідними за ручними скриптами.
Інтегруюсь з тим, що у вас уже працює — PostgreSQL, MySQL, ClickHouse, Snowflake, BigQuery, S3-сумісне сховище, моделі dbt і REST-сервіси — і документую кожен DAG, щоб команда змогла розвивати його далі. Ви отримуєте репозиторій під контролем версій, зрозумілий деплой та оркестрацію, яка прозора, а не загадкова.
— Проектування DAG, розклад, залежності, сенсори й бекфили
— Повторні спроби, ідемпотентність, SLA, повідомлення й контроль якості даних
— Інтеграції: сховища, бази, об'єктне сховище, API й dbt
