主要观点：在 TELUS 工作期间负责开发能实时分析加拿大各地 10 万多个机顶盒数据的遥测分析平台，认识到旧数据基础设施是瓶颈，通过使用Google Cloud Platform、Apache Airflow和[Infrastructure-as-Code]工具来现代化基础设施以克服障碍并提供未来证明的解决方案。
关键信息：

• 项目目标是协助团队做更快决策和提升客户体验，之前数据基础设施存在高延迟、洞察有限、管理不足等问题，如一次区域中断事件凸显急需更响应性的数据平台。
• 采用的解决方案包括 GCP 作为中央分析引擎、Cloud Storage 用于原始数据暂存、Cloud Functions 触发转换和警报、Apache Airflow 进行任务管理、Infrastructure-as-Code 实现自动化配置等，还设置了压缩和导出层。
• 运营架构中遥测数据从机顶盒实时流入 GCP，Airflow DAGs 管理数据流程，开发了 Looker 仪表盘，结果在第一个月就有显著成效，如客户支持升级减少、数据转换精度高、实时洞察延迟低等。
  重要细节：
• 具体描述了 GCP 各组件的作用，如 BigQuery 处理数据、Cloud Functions 触发任务和警报等。
• Apache Airflow 中模块化 DAGs 对 ETL 各阶段的控制，以及利用 PythonVirtualenvOperator 管理依赖。
• Infrastructure-as-Code 中使用 Pulumi 和 Terraform 实现自动化配置和版本控制。
• 运营架构中数据的具体流向和处理方式，如利用 BigQuery 流媒体插入实时分析等。
• 展示的平台成果，如客户支持减少、数据转换精度、实时洞察延迟等。
• 得出的关键见解，如云架构的优势、模块化 DAGs 的作用等。