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Costruirò DAG di apache airflow con backfills, retries e alerting
Spagna
Ingegnere dei dati Python SQL Spark AWS GCP Airflow dbt
Informazioni su questo servizio
Costruisco DAG di Airflow pronti per la produzione, sicuri da gestire: task che si possono rilanciare, backfill, retries e alerting.
Ciò che ottieni:
- Struttura DAG pulita e confini dei task chiari
- Strategia di retry e timeout
- Approccio di backfill e reprocessing (dove applicabile)
- Guida all'alerting (Slack/email/webhook)
- Documentazione e call di consegna
Note sul scope:
- Scope fisso per pacchetto (fonti e numero di DAG). Altri DAG o fonti sono extra.
- Posso lavorare con accesso al repo o consegnare un progetto zippato.
- Le credenziali devono avere i privilegi minimi necessari.
Scegli un pacchetto, condividi le tue fonti e destinazioni, e io implementerò un DAG che il tuo team può usare in produzione.
Il mio portfolio
FAQ
Traduzione automatica.
Cosa intendi per “1 task” o “1 DAG”?
Un DAG è un file di workflow. I task sono i passaggi dell'operatore all’interno del DAG.
Cosa conta come revisione?
Modifiche all’interno dei DAG e delle integrazioni concordate. Nuovi DAG o nuovi sistemi sono extra.
Puoi lavorare con MWAA o Composer?
Sì. La versione premium include guida alla hardening. Può essere aggiunto anche il build completo dell'infra.
Gestisci i backfill?
Le versioni Standard e Premium includono strategia di backfill. L'esecuzione del backfill può essere definita se necessario.
Quali canali di alert supporti?
Slack, email, webhook e pattern di alerting tipici di Airflow.
È possibile integrare API e database?
Sì. Fornisci payload di esempio o schemi.

