Pipelines ETL, intégrations de données et connecteurs pour les sources sans API

Des données qui arrivent à temps, sous une forme, provenant de sources qui n’ont jamais été conçues pour coopérer.

CE QUE TU OBTIENS

- Connecteurs et ingestion : API, fichiers, flux, bases de données et sources sans API publique du tout (extraction basée sur navigateur lorsque cela est autorisé)
- Normalisation : un schéma parmi d’autres, déduplication, validation et quarantaine pour les enregistrements qui ne correspondent pas
- Planification et fiabilité : charges incrémentales, remplaçaments, reculs et tentatives, exécutions d’idempotents que vous pouvez réexécuter en toute sécurité
- Couches de traitement LLM : extraction, classification et enrichissement au-dessus des enregistrements bruts, avec évaluation plutôt que supposition
- Surveillance : contrôles de fraîcheur et de volume, traçage, alertes avant que votre tableau de bord ne devienne discrètement obsolète

STACK

Allez, Python, Ruby on Rails, Node.js. PostgreSQL, Kafka, AWS Lambda et S3, orchestration de type Airflow, OpenTelemetry.

CONTEXTE

J’ai passé quatre ans à construire une plateforme ETL à l’échelle pétaoctet avec des centaines de connecteurs et de couches LLM, et je gère mon propre pipeline de production pour les sources sans API.

COMMENT NOUS TRAVAILLONS

Je commence avec le plus petit pipeline qui produit les bonnes données, puis je le renforce. Des mises à jour écrites hebdomadaires, du code testé, et un runbook pour que votre équipe puisse le gérer sans moi.