Apache Airflow orchestre des pipelines de données et de ML fiables grâce à un modèle de DAG déclaratif. Nous concevons des tâches idempotentes avec reprises pour éviter les cascades d’échecs. Nommage clair et documentation rendent les pipelines complexes compréhensibles.
Nous conteneurisons les tâches, ajoutons tests unitaires et d’intégration et déployons sur Kubernetes pour une capacité élastique. Les secrets sont gérés en sécurité et les connexions versionnées. Airflow devient une colonne vertébrale stable, pas un cron fragile.
Des plugins sur mesure publient le lignage vers DataHub ou OpenLineage pour la gouvernance. Des métriques et alertes détectent retard et pannes avant impact utilisateur. Votre plateforme data devient prévisible et auditée.
