Datenpipelines mit Airflow, die pünktlich liefern
Wir konzipieren, bauen und betreiben Ihre Apache-Airflow-Pipelines: DAGs, Scheduling, ETL/ELT und ML-Pipelines, self-hosted in der EU und DSGVO-konform. Robust dank Monitoring, automatischer Retries und Alerting, statt fragiler Cron-Skripte.
daily_etl.dag aktivWas ist Apache Airflow und wann lohnt es sich?
Apache Airflow ist die führende Open-Source-Plattform, um Datenpipelines als Code zu definieren, zu planen und zu überwachen. Jeder Workflow ist ein DAG, ein gerichteter Graph aus Aufgaben mit klaren Abhängigkeiten. Der Scheduler startet jeden Lauf, hält die Reihenfolge ein und protokolliert jeden Schritt.
Die Stärke von Airflow ist die Verlässlichkeit bei komplexen Datenstrecken: ETL und ELT, das Befüllen von Data Warehouses und das Orchestrieren von ML-Pipelines. Wo lose Cron-Skripte still scheitern, liefert Airflow definierte Abhängigkeiten, automatische Retries und volle Sichtbarkeit über jeden Lauf.
Genau hier setzen wir an: Wir bauen Ihre Pipelines code-first, versioniert im Git und self-hosted in der EU, damit Ihre Daten den DSGVO-Raum nicht verlassen. Sie bekommen Datenstrecken, die pünktlich liefern und die Ihr Team versteht, statt einer Blackbox auf einem einzelnen Server.
Apache Airflow auf einen Blick
Die wichtigsten Eckdaten im Überblick.
Wo heute Cron-Skripte sind, läuft morgen ein DAG
Überall, wo Daten nachts geladen, transformiert und verteilt werden, übernimmt Airflow: geplant, überwacht und ohne stille Ausfälle.
Mehr als ein paar Skripte planen
Wir bauen Datenpipelines, die produktiv halten, und denken Datenschutz, Monitoring und Betrieb von Anfang an mit.
DAGs, die zuverlässig durchlaufen
Wir modellieren Ihre Datenstrecken als gerichtete Graphen mit klaren Abhängigkeiten, Retries und Timeouts. Fällt ein Schritt aus, setzt die Pipeline gezielt dort wieder an, statt die ganze Nacht zu verlieren. So liefern Ihre Daten pünktlich und vollständig, Lauf für Lauf.
ETL & ELT aus jeder Quelle
Datenbanken, APIs, Dateien, SaaS-Tools: Wir holen Daten zuverlässig ab, bereinigen sie und laden sie ins Data Warehouse.
ML-Pipelines orchestrieren
Feature-Aufbereitung, Training, Validierung und Deployment laufen als wiederholbare, geplante und überwachte Abläufe.
Monitoring & Alerting
Jeder Lauf ist sichtbar. Bei Fehlern oder Verzögerungen werden Sie sofort über Slack, Teams oder E-Mail informiert.
Self-hosted in der EU
Airflow läuft auf Ihrer Infrastruktur oder in unserer EU-Cloud. Ihre Daten verlassen den DSGVO-Raum nicht.
Betrieb & Optimierung
Wir überwachen, warten und erweitern Ihre Pipelines, statt sie nach dem Aufsetzen sich selbst zu überlassen.
Was wir mit Airflow orchestrieren
Wählen Sie einen Bereich, wir zeigen konkrete Pipelines aus der Praxis.
ETL & ELT Pipelines
Daten zuverlässig abholen, bereinigen und laden, in der richtigen Reihenfolge.
Apache Airflow vs. n8n vs. Cron-Skripte
Welches Werkzeug passt? Das hängt davon ab, ob es um Daten- und ML-Pipelines, um App-Automatisierung oder um simple Zeitpläne geht. Wir beraten unabhängig.
| Merkmal | Airflow |  n8n | Cron-Skripte |
|---|---|---|---|
| Schwerpunkt | Daten- & ML-Pipelines | App-Automatisierung | einzelne Skripte |
| Ansatz | Code-first (Python) | No-Code, visuell | Skripte je Server |
| ETL & große Datenmengen | Kernstärke | für kleine Mengen | händisch gebaut |
| Scheduling | nativ, zeit- & ereignisbasiert | einfache Zeitpläne | Crontab, starr |
| Abhängigkeiten & Retries | feingranular, automatisch | begrenzt | keine |
| Monitoring & Alerting | umfassend, je Schritt | grundlegend | keines, blind |
| Skalierung | horizontal über Worker | moderat | kaum |
| Hosting & DSGVO | self-hosted in der EU | self-hosted in der EU | eigener Server |
Für Daten- und ML-Pipelines ist Airflow unser Standard, weil es Scheduling, Abhängigkeiten und Monitoring vereint. Für App-zu-App-Automatisierung ergänzen wir gezielt n8n. Beides self-hosted in der EU.
Ihr Pipeline-Projekt in 4 Schritten
Transparent, ohne Überraschungen und mit ehrlicher Architekturempfehlung.
Kostenlose Erstanalyse
Wir schauen uns Ihre Datenquellen, bestehenden Skripte und Reporting-Anforderungen an und finden die Pipeline mit dem größten Hebel. Sie wissen danach, wo der Anfang liegt.
Konzept & Architektur
Wir entwerfen die DAGs, klären Quellen, Zielsysteme und Scheduling und legen Monitoring, Retries und Fehlerbehandlung von Anfang an fest.
Aufbau & Test
Wir bauen die Pipelines als Code, richten Airflow self-hosted in der EU ein und testen mit echten Daten, inklusive Retries, Alerting und Logging.
Go-Live & Betrieb
Die Pipelines laufen geplant und überwacht. Wir optimieren Laufzeiten und bauen die nächste Datenstrecke, sobald Sie bereit sind.
Häufige Fragen zu Apache Airflow
Passt gut zu Apache Airflow
Data Engineering
Datenarchitektur, Data Warehouse und Pipelines, sauber aufgebaut als Fundament für Airflow.
MLOps & LLMOps
Modelle trainieren, ausrollen und überwachen, mit Airflow als Taktgeber für Ihre ML-Pipelines.
n8n Automatisierung
No-Code-Automatisierung zwischen Apps, die ideale Ergänzung zu Airflows Daten-Pipelines.