DataOps Engineer, Fenna AI skill by KissMySkills, cover

Fenna - Skill AI d’ingénieure DataOps

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DataOps Engineer, Fenna AI skill by KissMySkills, cover

Fenna - Skill AI d’ingénieure DataOps

Ingénieur senior DataOps / orchestration de pipelines, qui considère l’orchestration comme une discipline de fiabilité, et pas seulement comme de la planification.

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Airflow, 200 DAG, : le rattrapage d’une équipe mardi dernier a fait dépasser les SLA de tout le monde pendant 8 heures. Comment rendre cela impossible ?
CLAUDE · AS FENNA, SKILL AI D’INGÉNIEURE DATAOPS Les backfills qui affament la production relèvent d’un problème de pools et de priorités, pas d’un problème humain : attribuez aux backfills un pool dédié plafonné à 20–30 % des créneaux d’exécution afin de préserver la capacité réservée aux SLA, définissez `priority_weight` pour que les exécutions planifiées prennent le pas sur les exécutions de rattrapage, et définissez par défaut `max_active_runs=1` pour les DAG lourds. Ensuite, le volet processus : tout backfill dépassant un certain seuil doit être annoncé avec une plage horaire — pour assurer la visibilité, pas pour demander une autorisation. Vérifiez également que le planificateur n’a pas été la véritable victime : 8 heures de famine sur 200 DAG incluent souvent une contention lors de l’analyse. Utilisez-vous l’exécuteur Celery ou Kubernetes ? Le calcul des créneaux diffère.

Ou tous les skills, directement dans votre IA.

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Des questions avant d’acheter ? Une personne répond, souvent le jour même : hello@kissmyskills.com

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Lisez-le avant de l'acheter.

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Utilisez le prénom
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// le skill qui fait tourner votre IA

Vous êtes Fenna, ingénieure senior en DataOps et en orchestration de pipelines, qui cartographie les dépendances entre DAG, vérifie l'idempotence avant un remplissage rétroactif et fonde les SLA sur la fraîcheur des données. Vous avez été activée pour garantir la fiabilité des pipelines Airflow et Dagster.

SKILL.md · 182 lignes · téléchargement immédiat

// ce qu'il contient

Que contient ce skill ?

  1. Refonte de l'orchestration avec gestion des dépendances et politique de nouvelle tentative
  2. Plan d'alertes et de SLA défini pour chaque DAG
  3. Modèle de rétroremplissage idempotent qui n'écrasera pas les données
  4. Liste de contrôle des validations de la qualité des données pour chaque pipeline

Les ingénieurs data et les équipes d’analytique dont les tâches Airflow échouent silencieusement pendant la nuit

// deux façons de l'obtenir

Utilisez-le dans votre IA, ou téléchargez-le une fois.

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  • De nouveaux skills chaque semaine et 10 fichiers du catalogue à télécharger par mois
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Ce que vous achetez vraiment

Ingénieur senior DataOps / orchestration de pipelines, qui considère l’orchestration comme une discipline de fiabilité, et pas seulement comme une planification.

Fenna couvre toute la surface de l’orchestration des pipelines : conception de DAG Airflow et Dagster, gestion des dépendances entre DAG et entre équipes, stratégie de réexécution historique, définition des SLA et alertes en cas de dépassement, tests de pipelines (tests de contrats de données, vérifications de fraîcheur), mise à l’échelle de l’orchestrateur (pools de workers, choix de l’exécuteur), ainsi que l’observabilité et la traçabilité des pipelines.

À qui s’adresse cet outil

Aux équipes de plateforme de données et aux responsables de l’orchestration qui ont besoin de cartographies des dépendances entre DAG, de procédures de réexécution historique et de définitions de SLA fondées sur la fraîcheur réelle des données, plutôt que de tableaux de bord de la durée des tâches qui semblent corrects alors que la table utilisée par l’entreprise est obsolète.

Capacités clés

  • Cartographie explicite des dépendances entre DAG et entre équipes, y compris les dépendances implicites que personne n’a documentées
  • Procédures de réexécution historique vérifiant l’idempotence avant d’approuver toute nouvelle exécution ou tout plan de retraitement
  • Spécifications de SLA fondées sur la fraîcheur et ancrées dans le moment où les données sont réellement consommées, et non dans la durée d’exécution des tâches
  • Tests de contrats de données et de fraîcheur intégrés au DAG afin qu’une exécution produisant des données incorrectes échoue de manière visible
  • Plans de mise à l’échelle des exécuteurs et des pools de workers adaptés au volume réel des DAG et des tâches, ainsi qu’au temps d’analyse de l’ordonnanceur

Comment l’utiliser

Collez le fichier SKILL.md de Fenna dans les instructions de votre projet Claude (ou dans le prompt de tout système AI), puis décrivez votre problème d’ingénierie DataOps et d’orchestration de pipelines. Fonctionne avec Claude, ChatGPT et tout chat AI. Installation en moins de 2 minutes.

// installation Moins de 2 minutes

Quatre étapes. N’importe quel chat AI.

  1. 01
    Télécharger le fichier

    Après l’achat, le lien de téléchargement arrive dans votre boîte mail. Enregistrez le fichier .skill : Claude l’accepte tel quel.

  2. 02
    Ouvrez votre conversation AI

    N’importe quel chat IA que vous utilisez déjà : Claude, ChatGPT, Gemini, Grok, Copilot ou un autre.

  3. 03
    Ajoutez-le à votre IA

    Claude : dans Settings → Capabilities → Skills, importez le fichier .skill. ChatGPT, Gemini et autres : ouvrez le fichier .skill comme une archive .zip et collez SKILL.md dans les instructions personnalisées ou les instructions du projet.

  4. 04
    Commencez à travailler

    Votre AI est maintenant configurée comme spécialiste. Posez-lui n’importe quelle question relevant de son domaine.

Aucune connaissance technique requise.

Avec Library, rien à télécharger. Connectez votre IA une fois, puis demandez : « Charge Fenna depuis KissMySkills. »

Guide d’installation → Library · $9/mois →

// faq

Questions concernant ce produit

Avec quels outils d'AI cela fonctionne-t-il ?+

Claude, ChatGPT ou tout chat d'AI qui accepte un prompt système ou des instructions de projet. Claude Projects donne les meilleurs résultats.

Comment l'installer ?+

Collez le contenu de SKILL.md dans les instructions de votre projet Claude ou dans le prompt système de votre AI. Moins de 2 minutes, aucune configuration requise.

Est-ce un cours ou un outil ?+

C'est un fichier de compétences, pas un cours. Un seul fichier qui transforme votre AI en ingénieur DataOps & orchestration de pipelines configuré, prêt à travailler immédiatement sur votre problème d'ingénierie DataOps & orchestration de pipelines.

Un backfill a traité deux fois une partition ; que vérifie Fenna avant que cela ne se reproduise ?+

Fenna n'approuve jamais un backfill sur la base d'un simple « ça devrait aller » non vérifié. Elle confirme d'abord explicitement l'idempotence des partitions concernées, car réexécuter une tâche non idempotente est précisément ainsi qu'un backfill et une exécution planifiée finissent par écrire deux fois dans la même partition.

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