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!

Streamlining Thousands of Data Pipelines at Lyft with Yunhao Qing

19:34
 
Megosztás
 

Manage episode 493030548 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.

Managing data pipelines at scale is not just a technical challenge. It is also an organizational one. At Lyft, success means empowering dozens of teams to build with autonomy while enforcing governance and best practices across thousands of workflows.

In this episode, we speak with Yunhao Qing, Software Engineer at Lyft, about building a governed data-engineering platform powered by Airflow that balances flexibility, standardization and scale.

Key Takeaways:

(03:17) Supporting internal teams with a centralized orchestration platform.

(04:54) Migrating to a managed service to reduce infrastructure overhead.

(06:04) Embedding platform-level governance into custom components.

(08:02) Consolidating and regulating the creation of custom code.

(09:48) Identifying and correcting inefficient workflow patterns.

(11:17) Replacing manual workarounds with native platform features.

(14:32) Preparing teams for major version upgrades.

(16:03) Leveraging asset-based scheduling for smarter triggers.

(18:13) Envisioning GenAI and semantic search for future productivity.

Resources Mentioned:

Yunhao Qing

https://www.linkedin.com/in/yunhao-qing

Lyft | LinkedIn

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

Lyft | Website

https://www.lyft.com/

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

Astronomer

https://www.astronomer.io/

Kubernetes

https://kubernetes.io/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/london/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/new-york/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/sydney/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/san-francisco/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/chicago/

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

70 epizódok

Artwork
iconMegosztás
 
Manage episode 493030548 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.

Managing data pipelines at scale is not just a technical challenge. It is also an organizational one. At Lyft, success means empowering dozens of teams to build with autonomy while enforcing governance and best practices across thousands of workflows.

In this episode, we speak with Yunhao Qing, Software Engineer at Lyft, about building a governed data-engineering platform powered by Airflow that balances flexibility, standardization and scale.

Key Takeaways:

(03:17) Supporting internal teams with a centralized orchestration platform.

(04:54) Migrating to a managed service to reduce infrastructure overhead.

(06:04) Embedding platform-level governance into custom components.

(08:02) Consolidating and regulating the creation of custom code.

(09:48) Identifying and correcting inefficient workflow patterns.

(11:17) Replacing manual workarounds with native platform features.

(14:32) Preparing teams for major version upgrades.

(16:03) Leveraging asset-based scheduling for smarter triggers.

(18:13) Envisioning GenAI and semantic search for future productivity.

Resources Mentioned:

Yunhao Qing

https://www.linkedin.com/in/yunhao-qing

Lyft | LinkedIn

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

Lyft | Website

https://www.lyft.com/

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

Astronomer

https://www.astronomer.io/

Kubernetes

https://kubernetes.io/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/london/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/new-york/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/sydney/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/san-francisco/

https://www.astronomer.io/events/roadshow/chicago/

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

70 epizódok

כל הפרקים

×
 
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