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ConcluídoEngenharia de DadosProjeto de Produção

Monitoramento de Pipelines com SPC

DAG de observabilidade que aplica Controle Estatístico de Processo (SPC) sobre todos os pipelines em produção, gerando alertas imediatos e relatórios diários consolidados por e-mail.

Aviso de sigilo: Este projeto foi desenvolvido em ambiente institucional. Os dados sensíveis são preservados — as descrições refletem a estrutura e funcionalidade das soluções, não as informações dos sistemas.

Sobre o Projeto

DAG de observabilidade que roda diariamente monitorando a saúde estatística de todas as outras DAGs em produção. Aplica Controle Estatístico de Processo (SPC) sobre os volumes e métricas das pipelines, gerando um e-mail diário consolidado com o status de cada processo. Em caso de desvio estatístico significativo — anomalia de volume, falha recorrente ou comportamento fora dos limites de controle — o alerta é disparado imediatamente, antes mesmo do envio do relatório diário. Isso garante visibilidade contínua sobre a confiabilidade do ambiente de dados em produção.

Tecnologias

Apache Airflow 2.11PythonSPCEstatísticaSMTP / E-mailMonitoramento

Resultados

  • Detecção proativa de anomalias em todos os pipelines de produção
  • Alertas imediatos antes do relatório diário em caso de desvio
  • Visibilidade estatística contínua do ambiente de dados

Destaques Técnicos

  • Limites de controle calculados via SPC (3-sigma)
  • Alertas por e-mail antes do relatório diário em desvios críticos
  • Execução diária com relatório consolidado de todas as DAGs
  • Não bloqueia as pipelines monitoradas (non-blocking)