Artwork

A tartalmat a The Data Flowcast biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a The Data Flowcast vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.
Player FM - Podcast alkalmazás
Lépjen offline állapotba az Player FM alkalmazással!

Inside Bosch’s Airflow 3 Revolution: Remote Execution with Jens Scheffler

28:02
 
Megosztás
 

Manage episode 498747716 series 2053958
A tartalmat a The Data Flowcast biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a The Data Flowcast vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

The evolution of Airflow has reached a milestone with the introduction of remote execution in Airflow 3, enabling flexible orchestration across distributed environments.

In this episode, Jens Scheffler, Test Execution Cluster Technical Architect at Bosch, shares insights on how his team’s need for large-scale, cross-environment testing influenced the development of the Edge Executor and shaped this major release.

Key Takeaways:

(02:39) The role of remote execution in supporting large-scale testing needs.

(04:44) How community support contributed to the Edge Executor’s development.

(08:41) Navigating network and infrastructure limitations within secure environments.

(13:25) Transitioning from database-heavy processes to an API-driven model.

(14:16) How the new task SDK in Airflow 3 improves distributed task execution.

(16:54) What is required to set up and configure the Edge Executor.

(19:36) Managing multiple queues to optimize tasks across different environments.

(23:30) Examples of extreme distance use cases for edge execution.

Resources Mentioned:

Jens Scheffler

https://www.linkedin.com/in/jens-scheffler/

Bosch | LinkedIn

https://www.linkedin.com/company/bosch/

Bosch | Website

https://www.bosch.com/

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

Edge Executor (Edge3 Provider Package)

https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/core-concepts/executor/index.html

Astronomer’s Astro Executor

https://www.astronomer.io/docs/astro/astro-executor/

Beyond Analytics Conference

https://astronomer.io/beyond/dataflowcast

Thanks for listening to “The Data Flowcast: Mastering Apache Airflow® for Data Engineering and AI.” If you enjoyed this episode, please leave a 5-star review to help get the word out about the show. And be sure to subscribe so you never miss any of the insightful conversations.

#AI #Automation #Airflow #MachineLearning

  continue reading

71 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 498747716 series 2053958
A tartalmat a The Data Flowcast biztosítja. Az összes podcast-tartalmat, beleértve az epizódokat, grafikákat és podcast-leírásokat, közvetlenül a The Data Flowcast vagy a podcast platform partnere tölti fel és biztosítja. Ha úgy gondolja, hogy valaki az Ön engedélye nélkül használja fel a szerzői joggal védett művét, kövesse az itt leírt folyamatot https://hu.player.fm/legal.

The evolution of Airflow has reached a milestone with the introduction of remote execution in Airflow 3, enabling flexible orchestration across distributed environments.

In this episode, Jens Scheffler, Test Execution Cluster Technical Architect at Bosch, shares insights on how his team’s need for large-scale, cross-environment testing influenced the development of the Edge Executor and shaped this major release.

Key Takeaways:

(02:39) The role of remote execution in supporting large-scale testing needs.

(04:44) How community support contributed to the Edge Executor’s development.

(08:41) Navigating network and infrastructure limitations within secure environments.

(13:25) Transitioning from database-heavy processes to an API-driven model.

(14:16) How the new task SDK in Airflow 3 improves distributed task execution.

(16:54) What is required to set up and configure the Edge Executor.

(19:36) Managing multiple queues to optimize tasks across different environments.

(23:30) Examples of extreme distance use cases for edge execution.

Resources Mentioned:

Jens Scheffler

https://www.linkedin.com/in/jens-scheffler/

Bosch | LinkedIn

https://www.linkedin.com/company/bosch/

Bosch | Website

https://www.bosch.com/

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

Edge Executor (Edge3 Provider Package)

https://airflow.apache.org/docs/apache-airflow/stable/core-concepts/executor/index.html

Astronomer’s Astro Executor

https://www.astronomer.io/docs/astro/astro-executor/

Beyond Analytics Conference

https://astronomer.io/beyond/dataflowcast

Thanks for listening to “The Data Flowcast: Mastering Apache Airflow® for Data Engineering and AI.” If you enjoyed this episode, please leave a 5-star review to help get the word out about the show. And be sure to subscribe so you never miss any of the insightful conversations.

#AI #Automation #Airflow #MachineLearning

  continue reading

71 epizódok

Minden epizód

×
 
Loading …

Üdvözlünk a Player FM-nél!

A Player FM lejátszó az internetet böngészi a kiváló minőségű podcastok után, hogy ön élvezhesse azokat. Ez a legjobb podcast-alkalmazás, Androidon, iPhone-on és a weben is működik. Jelentkezzen be az feliratkozások szinkronizálásához az eszközök között.

 

Gyors referencia kézikönyv

Hallgassa ezt a műsort, miközben felfedezi
Lejátszás