— Technologie maîtrisée

Apache Airflow

L'orchestrateur de workflows data devenu standard de l'industrie.

Airflow décrit les pipelines en DAGs Python : tâches, dépendances, retries, scheduling. Sa flexibilité, son écosystème de providers et son UI claire en font la référence pour orchestrer batch ETL, ML pipelines et traitements analytiques.

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[ Pourquoi Apache Airflow ]

Ce que Apache Airflow apporte à votre projet.

Cas d'usage typiques : Orchestration ETL, ML pipelines, batch jobs analytiques.

01
DAGs en pur Python : lisibilité, testabilité, versioning.
02
Providers natifs : AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark.
03
Scheduling cron-like, retries, SLA, alerting.
04
Astronomer, MWAA, Cloud Composer : managé chez les trois clouds.

[ Équipe ]

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