La mayoría de los ingenieros de datos utilizan diversas herramientas para ejecutar sus pipelines, o conjunto de procesos interconectados que permiten realizar una tarea concreta. Cada etapa de este proceso suele operar de forma secuencial, una detrás de otra. Cuando se trabaja con diferentes sistemas (Airflow, Python, Spark, Snowflake, BigQuery, etc.), es preciso disponer de visibilidad total y profunda de los flujos de datos y niveles de infraestructura que intervienen, para que estos procesos sean fiables y permitan detectar problemas que afecten a los Acuerdos de Nivel de Servicio (SLA) y a la calidad de los datos.
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