drafted.work

Сервис

Data engineering, который перестаёт быть узким горлышком

Чиним пайплайны так, чтобы они не падали молча, и убираем очередь задач там, где её можно заменить self-service платформой — чтобы бизнес-пользователи собирали данные сами, а инженеры занимались архитектурой.

  • Databricks
  • Apache Spark
  • Apache Airflow
  • Apache Kafka
  • Delta Lake
  • GitHub Actions

Зачем это нужно

Пайплайны перестали быть «просто SQL и скрипты»: у вас несколько источников, разные зоны ответственности, сотни джоб и команды, которые не должны ждать друг друга. Когда что-то падает — непонятно, чьё это, как восстановить данные и когда всё снова будет корректно.

Мы чиним систему: видимость до источников, восстановление без ручных копирований, понятные зоны ownership. Если беклог — это главное узкое горлышко, проектируем кодогенерацию и self-service, чтобы типовые пайплайны собирали не только дата-инженеры.

Что мы делаем

Четыре направления работы

  1. 01

    Надёжность и восстановление

    Выстраиваем SLA на данные, нормальные алерты, идемпотентные загрузки и быстрые бэкфиллы — чтобы падение источника не превращалось в расследование на неделю.

  2. 02

    Self-service платформы

    Когда очередь на новые джобы — это и есть проблема, проектируем шаблоны и кодогенерацию: аналитики собирают типовые пайплайны сами, инженеры держат качество шаблонов.

  3. 03

    Ownership и операционка

    Описываем, кто и за что отвечает в пайплайнах, как передаются изменения между командами, как работают on-call и релизы — чтобы система жила без «автора, который всё знает».

  4. 04

    Embedded-режим

    Работаем внутри команды: коммитим в ваш репозиторий, участвуем в ревью и on-call, фиксим то, что ломается сейчас — без длинных handoff-циклов и отдельных «консалтинговых» треков.

Кейсы

Реальные проекты по этому сервису — стек, что построили, и измеримый результат.

Стек

DatabricksApache SparkApache AirflowApache KafkaDelta LakedbtGitHub ActionsPython

Готовы обсудить ваш стек?

Разберём, где в вашем data-стеке узкое горлышко и что с ним делать

На созвоне смотрим на ваши источники, оркестрацию и текущие очереди задач. На выходе — конкретный scope: что чинить, что можно отдать на self-service и в какие сроки это реалистично сделать.

  • Разбор пайплайнов и узких мест
  • Карта ownership и операционных рисков
  • Модель self-service там, где она уместна
  • Встройка в ваш CI/CD и оркестрацию
  • Сроки и формат работы (embedded / проектная)

На созвоне смотрим на ваши источники, оркестрацию и текущие очереди задач. На выходе — конкретный scope: что чинить, что можно отдать на self-service и в какие сроки это реалистично сделать.

Созвониться