关于服务
翻译我在 Apache Airflow 上构建数据管道，每天安静地工作，无需人工监督。我承担整个 ETL/ELT 循环：从 API、文件、队列和操作数据库中提取数据，将其带入干净的类型化表，并按您可以信任的时间表将其加载到您的数据仓库中。每个过程都被描述为一个具有明确依赖关系的 DAG，因此任务按正确的顺序运行，并且在输入数据准备好之前不会开始。
大部分工作都集中在可靠性上。我设置合理的重试机制，采用指数退避，幂等任务可以在不重复行的情况下重新启动，以及在某些失败或运行时间过长时立即通过 Slack 或电子邮件通知您的警报。在各个阶段之间，我添加数据质量检查，以在坏源污染您的报告之前捕获它们，并连接监控：执行时间、积压和成功率。重新加载历史记录变成一个简单的命令，而不是一个周末的手动脚本。
我与您已有的系统集成 — PostgreSQL，MySQL，ClickHouse，Snowflake，BigQuery，S3 兼容存储，dbt 模型和 REST 服务 — 并记录每个 DAG，以便您的团队可以进一步开发。您将获得一个版本控制的代码库，清晰的部署和编排，透明而非神秘。
— DAG 设计、调度、依赖关系、传感器和回填
— 重试、幂等性、SLA、警报和数据质量控制
— 集成：数据仓库、数据库、对象存储、API 和 dbt
大部分工作都集中在可靠性上。我设置合理的重试机制，采用指数退避，幂等任务可以在不重复行的情况下重新启动，以及在某些失败或运行时间过长时立即通过 Slack 或电子邮件通知您的警报。在各个阶段之间，我添加数据质量检查，以在坏源污染您的报告之前捕获它们，并连接监控：执行时间、积压和成功率。重新加载历史记录变成一个简单的命令，而不是一个周末的手动脚本。
我与您已有的系统集成 — PostgreSQL，MySQL，ClickHouse，Snowflake，BigQuery，S3 兼容存储，dbt 模型和 REST 服务 — 并记录每个 DAG，以便您的团队可以进一步开发。您将获得一个版本控制的代码库，清晰的部署和编排，透明而非神秘。
— DAG 设计、调度、依赖关系、传感器和回填
— 重试、幂等性、SLA、警报和数据质量控制
— 集成：数据仓库、数据库、对象存储、API 和 dbt
