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Criando um pipeline de produção #1

Você aprendeu muito sobre como o Airflow funciona — agora é hora de implementar seu fluxo de trabalho em um pipeline de produção composto por vários objetos, incluindo sensores e operadores. Sua chefia quer ver esse fluxo automatizado e capaz de fornecer relatórios de SLA, pois isso traz vantagem extra para fechar um acordo em que a equipe de vendas está trabalhando. O potencial cliente indicou que, ao ver atualizações de forma automatizada, está disposto a assinar o serviço de dados indicado.

Pelo que você aprendeu sobre o processo, você sabe que há dados de vendas que serão enviados para o sistema. Assim que os dados forem carregados, um novo arquivo deve ser criado para iniciar todo o processamento, mas algo não está funcionando corretamente.

Consulte o código-fonte do DAG para determinar se é necessário adicionar algo a mais.

Este exercício faz parte do curso

Introdução ao Apache Airflow em Python

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