Esqueleto de servicio ETL

Tarea 2.1 Completa Crear esqueleto del servicio ETL Se ha implementado un esqueleto de servicio ETL listo para producción basado en Apache Airflow orientado al procesamiento de datos de fabricación de semiconductores y adaptable a otros dominios empresariales.

Descripción general El pipeline orquesta extracción paralela desde múltiples orígenes, validación, limpieza, enriquecimiento y carga en serie. Incluye manejo robusto de errores, reintentos automáticos, notificaciones y reportes de calidad de datos. El diseño favorece rendimiento y escalabilidad para cargas horarias y batch.

Componentes principales DAG principal semiconductor_data_pipeline.py programado por hora para procesar datos MES WAT CP y Yield. Extractores paralelos MESExtractor WATExtractor CPExtractor YieldExtractor con manejo de errores y lógica de reintentos. Transformadores DataValidator DataCleaner DataEnricher que aplican reglas específicas de semiconductores y normalizan formatos. Loaders para Data Warehouse y Data Lake con carga masiva y particionado.

Utilidades de conexión Administrador de conexiones compatible con PostgreSQL Oracle y SQL Server además de integración con Redis para caching. Uso de SQLAlchemy para pooling y gestión de sesiones mediante context managers con health checks y métricas de conexión para observabilidad.

Validación y limpieza Implementación de más de 150 reglas de validación orientadas a semiconductores que cubren IDs de lotes timestamps valores de prueba y métricas de yield. Limpieza estandarización de identificadores conversión de tipos y normalización de parámetros. Registro estructurado de resultados de validación y métricas de calidad.

Manejo de errores y reintentos Políticas de reintento configurables con 3 intentos por tarea retrasos de 5 minutos y timeouts de tarea de 2 horas. Registro detallado de excepciones alertas por correo y mecanismos de rollback en caso de fallos en pasos críticos.

Almacenamiento y performance Carga en star schema para Data Warehouse con tablas de hechos y dimensiones optimizadas. Gestión de zonas raw y curated en Data Lake con particionado por fecha y formatos columnar Parquet para consultas eficientes. Cargas masivas con pandas y optimizaciones para throughput elevado.

Observabilidad y calidad Logging estructurado en JSON métricas de procesamiento tasas de validación recuento de errores y reportes de completitud de datos. Integración con herramientas de monitoreo para alertas y dashboards operativos.

Arquitectura lista para producción Diseño con pool de conexiones configurable reciclaje de conexiones gestión de recursos y políticas de retry y backoff. Modularidad de extractores transformadores y loaders para facilitar pruebas despliegue y evolución del pipeline.

Enfoque sectorial Soporte de normas SEMI y requisitos de trazabilidad para genealogía de lotes y rastreo de procesos. Enriquecimiento con metadatos de equipos y contexto de lotes para trazabilidad y análisis root cause.

Ficheros y ubicación Ejemplos de rutas implementadas services/data-ingestion/etl-pipeline/src/dags/semiconductor_data_pipeline.py services/data-ingestion/etl-pipeline/src/etl/extractors.py services/data-ingestion/etl-pipeline/src/etl/transformers.py services/data-ingestion/etl-pipeline/src/etl/loaders.py services/data-ingestion/etl-pipeline/src/database/connections.py y utilidades de logging en services/data-ingestion/etl-pipeline/src/utils/logging_utils.py.

Beneficios para la empresa El esqueleto proporciona una base robusta para acelerar proyectos de analítica e inteligencia de negocio con trazabilidad y calidad de datos. Facilita la integración con soluciones cloud y escalado según demanda.

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