Comparativa de los 12 mejores planificadores de trabajos de código abierto

Las empresas aprovechan los planificadores de trabajos de código abierto y las herramientas de automatización de cargas de trabajo para automatizar tareas de TI sin pagar costes de licencias ni quedar atrapadas en un proveedor específico.

Explore los mejores planificadores de trabajos de código abierto, desde orquestadores de flujos de trabajo hasta bibliotecas integradas, con su GitHub historial de estrellas, licencia, entorno y capacidades de nivel de producción:

Mejores planificadores de trabajos de código abierto

La siguiente es una lista ordenable de los principales planificadores de trabajos de código abierto:

*Argo Workflows no tiene notificaciones integradas por correo electrónico ni de Slack, por lo que los usuarios añaden un paso final a su flujo de trabajo que envía las alertas o conectan una herramienta de monitorización externa a los eventos de Argo.

Tipos de herramientas:

• Orquestador de flujos de trabajo: ejecuta pipelines de varios pasos en los que las tareas dependen unas de otras.
• Servidor de trabajos: un servicio independiente con una interfaz web que ejecuta scripts en muchos servidores.
• Automatización de cargas de trabajo empresarial: planificación por lotes con calendarios, dependencias y pistas de auditoría.
• Biblioteca integrada: un paquete que planifica trabajos desde el propio código de la aplicación.
• Especializado: creado para un dominio, como clústeres HPC o colas de trabajos SQL.

Airflow

Airflow es una plataforma Python para crear, planificar y supervisar flujos de trabajo como código, donde cada pipeline es un DAG de tareas con dependencias explícitas. También planifica según actualizaciones de activos, de modo que un pipeline puede iniciarse cuando cambian los datos ascendentes en lugar de solo con un temporizador.

Características destacadas:

• Operadores integrados y paquetes de proveedores versionados por separado para servicios en la nube, bases de datos y almacenes de datos.
• Varios planificadores pueden ejecutarse simultáneamente.
• Ofertas gestionadas de AWS (MWAA), Google (Cloud Composer) y Astronomer.

Limitaciones:

• Airflow puede resultar pesado para necesidades de planificación simples, ya que un despliegue implica una base de datos de metadatos, un planificador, workers y un servidor web.
• La producción es solo en Linux.
• Windows solo funciona mediante WSL2 o contenedores.¹

Argo Workflows

Argo Workflows es un motor de flujos de trabajo implementado como un recurso personalizado de Kubernetes, donde cada paso se ejecuta como un contenedor y los flujos de trabajo se definen en YAML.

Características destacadas:

• Los flujos de trabajo, los DAG y las programaciones cron son objetos de Kubernetes, por lo que pueden almacenarse en Git y desplegarse con las mismas herramientas que el clúster.
• El controlador se ejecuta con varias réplicas y elección de líder.².

Limitaciones:

No hay notificaciones integradas por correo electrónico ni de Slack. Las alertas requieren un paso final en el flujo de trabajo que envíe el mensaje, o una herramienta externa conectada a los eventos de Argo.¹

No hay modo independiente; Argo requiere Kubernetes.

Dolphin Scheduler

DolphinScheduler es un orquestador de flujos de trabajo para pipelines de datos donde los DAG se construyen arrastrando y soltando en la interfaz web, con un SDK de Python y una API abierta para uso basado en código. Incluye tipos de tareas para Shell, SQL, Python, Spark, Flink y Hive.

Características destacadas:

• Editor de DAG de bajo código para crear y supervisar pipelines sin código de orquestación.
• Arquitectura descentralizada con múltiples maestros y workers coordinada mediante ZooKeeper.³
• Complementos de alerta para correo electrónico, Slack, DingTalk, Feishu, Telegram, webhooks HTTP y scripts.⁴

Limitaciones:

• Un clúster completo incluye maestro, worker, servidor de API, servidor de alertas, ZooKeeper y una base de datos.
• El despliegue requiere un host Linux con un JDK y sudo sin contraseña para el modelo multiinquilino.⁵

Agenda Scheduler

Agenda es una biblioteca de planificación de trabajos para Node.js que persiste los trabajos en una base de datos para que sobrevivan a los reinicios. También es una reescritura en TypeScript con backends oficiales de MongoDB, PostgreSQL y Redis.

Características destacadas:

• Las programaciones aceptan expresiones cron o intervalos legibles por humanos.
• Varias instancias de la aplicación procesan la misma cola mediante bloqueo a nivel de base de datos.
• Paquetes opcionales de panel (Agendash) y API REST (agenda-rest) en el mismo monorrepositorio.

Limitaciones:

• Agenda es una biblioteca, no un servidor.
• El panel se distribuye sin autenticación.⁶
• Los trabajos no pueden depender de otros trabajos.⁷
• La versión 6 es solo ESM y requiere Node.js 18 o posterior.

Quartz Scheduler

Quartz es una biblioteca de planificación en Java que las aplicaciones integran para ejecutar trabajos con cron o activadores simples, con persistencia opcional en una base de datos relacional. Su sintaxis cron es reutilizada por otras herramientas (por ejemplo, Rundeck).

Características destacadas:

• El clustering respaldado por JDBC proporciona conmutación por error y equilibrio de carga entre los nodos de la aplicación.
• El modelo de activadores incluye exclusiones de calendario, gestión de fallos de ejecución y prioridades
• Dos líneas mantenidas: 2.5.x en Java 11+ con el espacio de nombres Jakarta, 2.4.x para Java 8.⁸

Limitaciones:

• Sin interfaz de usuario, API ni notificaciones; la aplicación anfitriona las proporciona.
• Los reintentos se limitan a volver a disparar un trabajo inmediatamente, sin contador ni retraso.

Dkron Scheduler

Dkron es un servicio cron distribuido escrito en Go que ejecuta comandos planificados en un clúster de servidores. Utiliza Raft para la elección de líder y gossip para la pertenencia, de modo que un seguidor toma el relevo si el líder falla.⁹

Características destacadas:

• Un único binario con un ejecutor de shell integrado; no requiere base de datos, broker ni coordinador externo.
• Los trabajos pueden encadenarse mediante una configuración de trabajo principal.
• Los informes por webhook y correo electrónico están en la configuración de código abierto.¹⁰

Limitaciones:

• Las dependencias son cadenas de un único padre, no DAG.
• El chart de Helm no se actualiza desde 2024.
• Las listas de control de acceso solo están disponibles en el Dkron Pro de pago.¹¹

Slurm Workload Manager

Slurm es un planificador por lotes y gestor de recursos para clústeres Linux que asigna CPU, GPU y memoria a los trabajos en cola en miles de nodos. NVIDIA adquirió al desarrollador de Slurm, SchedMD, y se comprometió a mantenerlo como código abierto.¹²

Características destacadas:

• La planificación backfill encaja trabajos de menor prioridad en huecos sin retrasar los de mayor prioridad.
• Trabajos recurrentes mediante scrontab.
• Slinky proporciona un operador y charts de Helm para ejecutar Slurm en Kubernetes.¹³

Limitaciones:

• Creado para clústeres de HPC y entrenamiento de IA, no para la planificación de trabajos empresariales.
• Requeue vuelve a ejecutar trabajos tras un fallo de nodo o expropiación, no según el código de salida.¹⁴

Rundeck Community Edition

Rundeck, mantenido por PagerDuty, es un servidor de trabajos para ejecutar scripts operativos y runbooks en muchos servidores a través de una interfaz web. La edición comercial se vende como PagerDuty Runbook Automation.

Características destacadas:

• Las políticas de control de acceso permiten a los operadores conceder a otros equipos permiso para ejecutar trabajos específicos en nodos específicos sin acceso a shell.
• Los inventarios de nodos pueden obtenerse de fuentes como Amazon EC2, archivos de inventario de Ansible o archivos estáticos.¹⁵

Limitaciones:

• Sin chart de Helm ni operador de Kubernetes oficiales.
• El clustering y la toma de control automática son solo de la edición empresarial.¹⁶
• La estrategia de flujo de trabajo Ruleset y las notificaciones de Slack y PagerDuty son comerciales.¹⁷
• Las dependencias de trabajos se limitan a llamar a un trabajo desde otro mediante un paso de referencia de trabajo.¹⁸

Cronicle

Cronicle es un planificador de tareas multiservidor con una interfaz web que sustituye los crontabs dispersos por un lugar central para definir, ejecutar y supervisar trabajos. Su creador ha lanzado xyOps como la próxima generación, y Cronicle recibe principalmente correcciones de errores y parches de seguridad.¹⁹

Características destacadas:

• Modelo de servidor principal/de respaldo con conmutación por error automática, configurado sin servicios de coordinación externos.
• Las ejecuciones fallidas pueden reintentarse hasta 32 veces con un retraso.
• El modo Chain Reaction lanza un evento cuando otro se completa.²⁰

Limitaciones:

• Sin imagen oficial de Docker ni soporte de Kubernetes.
• El encadenamiento es lineal en lugar de un grafo de dependencias.
• Solo se ejecuta en sistemas POSIX y requiere Node.js 22.12 o posterior.²¹

DungBeetle

DungBeetle, creado por el bróker indio Zerodha, es un servidor de trabajos que encola consultas SQL de solo lectura y las ejecuta de forma asíncrona contra MySQL, PostgreSQL o ClickHouse, escribiendo los resultados en una base de datos independiente. Es una cola de trabajos más que un planificador; las programaciones recurrentes necesitan cron o un orquestador delante.

Características destacadas:

• Un único binario de Go con una HTTP API para enviar, agrupar, consultar y cancelar trabajos.
• Los workers sin estado comparten un broker Redis o AMQP, por lo que la capacidad crece añadiendo instancias.
• Tiempo de ejecución diferida de un solo disparo por trabajo.

Limitaciones:

• Sin planificación basada en tiempo, dependencias de trabajos, interfaz de usuario, alertas ni autenticación de API.²²
• Sin imagen oficial de Docker, a pesar de que hay un Dockerfile en el repositorio.²³

Schedulix

Schedulix es la edición de código abierto de BICsuite de independIT, un planificador por lotes empresarial con definiciones jerárquicas de trabajos, dependencias, gestión de estados de salida y una interfaz web. Schedulix destaca por la ejecución de trabajos multiplataforma, la auditabilidad y las funciones de seguridad típicas de un planificador de trabajos empresarial.

Características destacadas:

• Modelo de dependencias e hitos para lotes de múltiples trabajos.
• Los estados de salida pueden marcarse como reiniciables, y los activadores pueden lanzar rutinas de gestión de errores automáticamente.
• Privilegios de usuarios y grupos hasta el nivel de objeto.

Limitaciones:

• Pocos contribuidores activos.
• Sin API REST, notificaciones integradas, imagen de Docker, soporte de Kubernetes ni conmutación por error del servidor documentada.

JS7 JobScheduler

JS7 es la herramienta de automatización de cargas de trabajo de SOS Berlin y el sucesor de la versión 2 de su producto JobScheduler, con un controlador central, agentes en cada máquina objetivo y la interfaz web JOC Cockpit. Tiene doble licencia bajo GPLv3 y una licencia comercial.²⁴

Características destacadas:

• Calendarios de días laborables e intervalos de repetición para la planificación.
• Paneles de avisos para dependencias entre flujos de trabajo.
• Los agentes se ejecutan en Windows, Linux, AIX, Solaris y macOS.
• Servicios de identidad LDAP y OIDC para acceso basado en roles.²⁵

Limitaciones:

• El clustering del controlador para alta disponibilidad es una función de licencia comercial.²⁴
• Kubernetes solo se admite como tiempo de ejecución de contenedores. ²⁶

Alternativas de código cerrado enfocadas a la empresa

Puede considerar el software empresarial de planificación de trabajos, que incluye opciones de código cerrado si su organización:

Esta lista incluye planificadores de nivel empresarial, como RunMyJobs, conocidos por ejecutar cargas de trabajo a gran escala en organizaciones de la lista Fortune 500.

*Los proveedores se ordenan según el número de reseñas que han recibido en plataformas B2B, excepto los suscriptores, que se colocan arriba con enlaces.

Cómo elegir un planificador de trabajos de código abierto

Los planificadores de trabajos de código abierto abarcan desde bibliotecas que se integran en su propio código hasta plataformas completas de automatización de cargas de trabajo (WLA). Cuatro preguntas reducen la lista rápidamente:

• ¿Sus trabajos dependen unos de otros? Si un trabajo debe esperar a que otro termine, necesita un orquestador de flujos de trabajo o una herramienta WLA (Airflow, DolphinScheduler, Argo, JS7, Schedulix). Si los trabajos son independientes, un servidor de trabajos como Dkron, Cronicle o Rundeck es más sencillo de ejecutar.
• ¿Qué ocurre cuando falla el propio planificador? Compruebe si la alta disponibilidad está en la edición de código abierto. Para Rundeck y JS7 es solo comercial; para Dkron, Cronicle, Airflow y DolphinScheduler está integrada.
• ¿Cómo sabrá que un trabajo ha fallado? Las alertas integradas por correo electrónico, Slack o webhook le ahorran crear la supervisión usted mismo. Argo, Quartz, Agenda, DungBeetle y Schedulix dejan esto en sus manos.
• ¿Quién más lo utilizará? Una vez que más de un equipo usa el planificador, importan los usuarios, roles y permisos integrados. Dkron deja el control de acceso en su nivel de pago.
• ¿Está vivo el proyecto y quién lo respalda? Compruebe la frecuencia reciente de commits, las estrellas de GitHub, el número de contribuidores activos, la antigüedad de los issues abiertos y la actividad del foro. Una comunidad activa implica correcciones más rápidas y más integraciones de terceros. Compruebe también si la empresa que lo respalda ha cambiado de manos.
• ¿Encajaría mejor una herramienta comercial? Los planificadores de trabajos empresariales (por ejemplo, RunMyJobs o Stonebranch) pueden ofrecer SLA de proveedor, seguridad avanzada, informes de cumplimiento o integraciones con ERP que exigen los requisitos empresariales. Además, la mayoría de las herramientas de código abierto anteriores tienen una vía de actualización de pago (por ejemplo, PagerDuty Runbook Automation para Rundeck o la licencia comercial de JS7).

Beneficios de los planificadores de trabajos de código abierto y de las herramientas de automatización de cargas de trabajo

Los planificadores de trabajos y las herramientas de automatización de cargas de trabajo (WLA) son software que las empresas utilizan para planificar, ejecutar y supervisar automáticamente cargas de trabajo en diferentes plataformas empresariales. Estas herramientas tienen numerosos casos de uso, incluida la automatización de ETL, FTP, pérdidas y ganancias (P&L) y almacenamiento de datos.

Los planificadores de trabajos de código abierto y las herramientas WLA proporcionan a los usuarios el código fuente de la herramienta, lo que les permite:

Además, las herramientas WLA se utilizan habitualmente para gestionar transferencias de archivos complejas en las que participan varias partes que intercambian archivos grandes con regularidad. Sin embargo, las empresas que solo requieren transferencias de archivos complejas pueden encontrar más adecuadas las soluciones de transferencia gestionada de archivos (MFT).

Explore las herramientas WLA en detalle y compárelas entre sí, como:

• RunMyJobs
• ActiveBatch
• Alternativas a Jams Scheduler
• Stonebranch alternativas
• Alternativas a VisualCron

Prácticas recomendadas de seguridad para planificadores de trabajos de código abierto

Dado que los planificadores de código abierto suelen manejar datos confidenciales y operaciones privilegiadas, aplique estas prácticas recomendadas de seguridad:

• Principio de mínimo privilegio (PoLP): Ejecute los planificadores y las tareas con los permisos mínimos necesarios. Evite ejecutarlos como root.
• Gestión segura de credenciales: No almacene secretos (contraseñas de bases de datos, claves de API, tokens) en archivos de definición de trabajos ni en scripts. Utilice un backend de secretos (por ejemplo, HashiCorp Vault, AWS Secrets Manager, GCP Secret Manager, Azure Key Vault) o el gestor de secretos integrado del planificador.
• Control de acceso (RBAC): Implemente el control de acceso basado en roles para gestionar quién puede definir, modificar, activar o supervisar trabajos. Aplique una autenticación y autorización sólidas en la interfaz web y las APIs.
• Parches y actualizaciones periódicos: Aplique con prontitud las correcciones de seguridad y actualizaciones del planificador y sus dependencias.
• Segmentación de red: Aísle los componentes del planificador (servidor web, planificador, workers) en segmentos de red privados y restrinja los accesos innecesarios.
• Registros de auditoría: Active registros y pistas de auditoría completos para realizar un seguimiento de cambios, ejecuciones de trabajos e intentos de acceso con fines de cumplimiento y análisis forense.
• Validación de entradas: Valide las entradas y los parámetros dinámicos de los trabajos para evitar la inyección de comandos y otras cargas maliciosas.

Prácticas recomendadas de seguridad para planificadores de trabajos de código abierto

Los planificadores de trabajos son objetivos atractivos porque ejecutan comandos en muchas máquinas con privilegios elevados. Dos riesgos son específicos de ellos:

• Secretos en las definiciones de trabajos. Las contraseñas y las claves de API acaban dentro de scripts, variables de entorno y parámetros de trabajo, donde son visibles para cualquiera que pueda leer el trabajo. Utilice el backend de secretos del planificador donde exista (conexiones de Airflow, almacenamiento de claves de Rundeck, gestión de credenciales de JS7) o una bóveda externa, y mantenga los secretos fuera de los registros.
• Quién puede crear o editar trabajos. Cualquiera que pueda editar un trabajo puede ejecutar código arbitrario en cada nodo objetivo. Active el acceso basado en roles donde la herramienta lo admita, restrinja la edición de trabajos a un grupo reducido y coloque las herramientas sin autenticación integrada (Dkron de código abierto, el panel de Agenda, la API de DungBeetle) detrás de un límite de red o una autenticación por proxy inverso.

La higiene general sigue siendo aplicable: ejecute los agentes con el mínimo privilegio, aplique parches con prontitud (varias herramientas de esta lista lanzaron versiones principales con cambios incompatibles en 2025-2026) y conserve registros de auditoría de quién ejecutó qué.

Planificadores de trabajos frente a otras herramientas de planificación

Las siguientes herramientas se comparan con los planificadores de trabajos según el alcance de la planificación, la gestión de dependencias y el entorno de ejecución:

Cron frente a planificador de trabajos

• Cron es un planificador simple basado en tiempo para sistemas Unix/Linux.
• Un planificador de trabajos va más allá del tiempo. Gestiona dependencias, reintentos, alertas y la automatización de cargas de trabajo a gran escala en distintos sistemas.

Explore las alternativas a VisualCron como principales planificadores de trabajos.

Programador de tareas frente a planificador de trabajos

• Windows Task Scheduler ejecuta tareas en una sola máquina, a menudo mediante la interfaz gráfica o scripts de PowerShell del programador de tareas para la automatización.
  • Más información sobre el programador de tareas de Windows.
• Un planificador de trabajos coordina tareas en varios sistemas, gestiona dependencias y supervisa la ejecución a escala.
  • Consulte los planificadores de trabajos para Windows para entender mejor las diferencias.

Planificador de scripts frente a planificador de trabajos

• Un planificador de scripts ejecuta scripts individuales como PowerShell o scripts de shell a horas programadas.
  • Descubra más sobre los planificadores de scripts.
• Un planificador de trabajos orquesta múltiples scripts, aplicaciones o procesos, garantizando el orden correcto, la gestión de errores y los informes en todos los entornos.

No te pierdas nuestros análisis comparativos e insights basados en datos. El botón abre Google; seleccionar AIMultiple confirma que deseas ver AIMultiple con más frecuencia en los resultados de búsqueda de Google.

Añadir como fuente preferida

Preguntas frecuentes

Para más información sobre planificadores de trabajos de código abierto y herramientas WLA

Para leer más artículos sobre planificación de trabajos y herramientas de orquestación, siga los enlaces siguientes:

• Alternativas a SAP Scheduler
• Herramientas de automatización de centros de datos
• Herramientas de orquestación de procesos
• Herramientas de automatización de cargas de trabajo.

Cita esta investigación

Elige el formato que se ajuste al lugar donde vas a publicar. Pegar la versión con enlace en tu CMS conserva el enlace de retroceso.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Şimşek, Hazal},
  title  = {{Comparativa de los 12 mejores planificadores de trabajos de código abierto}},
  year   = {2026},
  month  = oct,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/open-source-job-scheduler}},
  note   = {AIMultiple. Recuperado el 30 de octubre de 2026}
}

Registro de cambios

8 actualizaciones

2026202520242023

1. 9 de mar

   Se amplió la sección de Airflow con nuevas características e integraciones.

2. 23 de ene

   Se añadió una sección de preguntas y respuestas al final del artículo.

Enlaces de referencia

1.

airflow/README.md at main · apache/airflow · GitHub

2.

High-Availability (HA) - Argo Workflows - The workflow engine for Kubernetes

3.

https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/docs/3.4.3/architecture/design

4.

https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/docs/3.4.3/guide/alert/alert_plugin_user_guide

5.

https://dolphinscheduler.apache.org/en-us/docs/3.4.3/guide/installation/standalone

6.

agenda/packages/agendash at main · agenda/agenda · GitHub

7.

agenda/README.md at main · agenda/agenda · GitHub

8.

https://www.quartz-scheduler.org/downloads

9.

Clustering | Dkron

10.

Configuration | Dkron

11.

Access Control Lists | Dkron

12.

NVIDIA Acquires Open-Source Workload Management Provider SchedMD | NVIDIA Blog

13.

Slurm Workload Manager - Slinky

14.

Slurm Workload Manager - sbatch

15.

Node Sources Overview

16.

Cluster Overview

17.

Job Step Plugins

18.

Builtin Workflow Steps

19.

Cronicle/README.md at master · jhuckaby/Cronicle · GitHub

20.

Cronicle/docs/WebUI.md at master · jhuckaby/Cronicle · GitHub

21.

Cronicle/docs/Setup.md at master · jhuckaby/Cronicle · GitHub

22.

dungbeetle/README.md at master · zerodha/dungbeetle · GitHub

23.

https://github.com/zerodha/dungbeetle/blob/master/.goreleaser.yml

24.

JS7 - License - Product Knowledge Base - JS7 JobScheduler

25.

JS7 - Identity and Access Management - Product Knowledge Base - JS7 JobScheduler

26.

JS7 - Containers - Product Knowledge Base - JS7 JobScheduler

Cem Dilmegani

Analista Principal

Síguenos

Cem ha sido el analista principal en AIMultiple desde 2017.

El trabajo de Cem en AIMultiple ha sido citado por publicaciones líderes mundiales como Business Insider, Forbes, Morning Brew y Washington Post, empresas globales como Deloitte y HPE, ONG como World Economic Forum y organizaciones supranacionales como European Commission. [1], [2], [3], [4], [5]

A lo largo de su carrera, Cem trabajó como consultor tecnológico, comprador de tecnología y emprendedor tecnológico. Asesoró a empresas en sus decisiones tecnológicas en McKinsey & Company y Altman Solon durante más de una década. También publicó un informe de McKinsey sobre digitalización.

Dirigió la estrategia tecnológica y las adquisiciones de una empresa de telecomunicaciones reportando al CEO. También lideró el crecimiento comercial de la empresa de deep tech Hypatos, que alcanzó unos ingresos recurrentes anuales de 7 dígitos y una valoración de 9 dígitos desde 0 en 2 años. El trabajo de Cem en Hypatos fue cubierto por publicaciones tecnológicas líderes como TechCrunch y Business Insider.

Cem participa habitualmente en conferencias internacionales de tecnología. Se graduó en Bogazici University como ingeniero informático y tiene un MBA de Columbia Business School.

Ver perfil completo

Investigado por

Hazal Şimşek

Analista del sector

Síguenos

Hazal es analista del sector en AIMultiple, centrándose en la inteligencia de procesos (incluida la minería de procesos) y la automatización empresarial (incluidas la automatización de TI y la automatización low-code/no-code).

Ver perfil completo

Comentarios 1

Comparte tus ideas

Tu dirección de correo electrónico no será publicada. Todos los campos son obligatorios. Los comentarios se dejan en su idioma original.

Nombre

Dirección de correo electrónico

Comentario

0/450

Publicar comentario

sosap

Feb 04, 2022 at 22:56

Hi Alamira, I consider your article helpful, however, may I bring to your attention that you post wrong information to the public? Your page adds the following phrase from a "sponsored" statement: "Active Batch’s Job Scheduler is an open source job scheduling tool" Let's be precise: Active Batch is a closed source solution, not an open source solution. For proof consider this: https://www.advsyscon.com/en-us/activebatch/job-scheduling/open-source-job-scheduler. In addition check the license terms of Active Batch to identify that no open source license is offered. Please remove such wrong information (maybe introduced by your sponsors) from your page as it invalidates your honest work and as it posts wrong information to the public that is not acceptable. Best regards Andreas Püschel

Responder

Cem Dilmegani

Aug 23, 2022 at 12:05

Thanks for highlighting that, it is corrected

Responder