Apache Airflow orchestriert verlässliche Daten- und ML-Pipelines mit einem deklarativen DAG-Modell. Wir strukturieren Tasks für Idempotenz und Retries, damit Teilausfälle nicht eskalieren. Klare Benennung und Dokumentation machen komplexe Pipelines verständlich.
Wir containerisieren Tasks, ergänzen Unit- und Integrationstests und deployen auf Kubernetes für elastische Kapazität. Secrets werden sicher gemanagt, Connections versioniert. So wird Airflow zum stabilen Rückgrat statt einem fragilen Cron-Ersatz.
Eigene Plugins verbinden Lineage mit DataHub oder OpenLineage, damit Governance den Überblick behält. Metriken und Alerts zeigen Lag und Fehler, bevor Nutzer betroffen sind. Ihre Datenplattform wird planbar und prüfbar.
