[{"data":1,"prerenderedAt":12},["ShallowReactive",2],{"stack-tr-es-apache-airflow":3},{"tagline":4,"description":5,"strengths":6,"useCase":11},"El orquestador de workflows de datos convertido en estándar del sector.","Airflow describe los pipelines como DAG en Python: tareas, dependencias, reintentos, planificación. Su flexibilidad, su ecosistema de providers y su interfaz clara lo convierten en la referencia para orquestar ETL por lotes, pipelines de ML y procesos analíticos.",[7,8,9,10],"DAG en Python puro: legibilidad, testabilidad, control de versiones.","Providers nativos: AWS, GCP, Azure, Snowflake, dbt, Spark.","Planificación tipo cron, reintentos, SLA, alertas.","Astronomer, MWAA, Cloud Composer: servicio gestionado en los tres grandes proveedores cloud.","Orquestación ETL, pipelines de ML, procesos analíticos por lotes.",1792765055506]