- 01Deploy contínuo de DAGs: integração com Git e pipelines CI/CDAutomatizar o deploy de DAGs no Airflow elimina erros manuais e acelera entregas. Integrar repositórios Git com pipelines CI/CD permite versionamento, rollback e rastreabilidade total das mudanças.
- 02Automatizando tarefas repetitivas: macros, templates e dynamic DAGsAutomatizar tarefas repetitivas no Apache Airflow é essencial para escalar operações de BI e reduzir erros humanos. Macros, templates Jinja e DAGs dinâmicas em Python permitem criar pipelines flexíveis, parametrizados e autoajustáveis, eliminando trabalho manual e aumentando a confiabilidade.
Voltar ao curso Orquestração de DataOps para BI com Apache Airflow
