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 Ford’s Data Transformation: Advanced Orchestration Strategies with Vasantha Kosuri-Marshall

38:54
 
Megosztás
 

Manage episode 461360304 series 2948506
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.

Data engineering is entering a new era, where orchestration and automation are redefining how large-scale projects operate. This episode features Vasantha Kosuri-Marshall, Data and ML Ops Engineer at Ford Motor Company. Vasantha shares her expertise in managing complex data pipelines. She takes us through Ford's transition to cloud platforms, the adoption of Airflow and the intricate challenges of orchestrating data in a diverse environment.

Key Takeaways:

(03:10) Vasantha’s transition to the Advanced Driving Assist Systems team at Ford.

(05:42) Early adoption of Airflow to orchestrate complex data pipelines.

(09:29) Ford's move from on-premise data solutions to Google Cloud Platform.

(12:03) The importance of Airflow's scheduling capabilities for efficient data management.

(16:12) Using Kubernetes to scale Airflow for large-scale data processing.

(19:59) Vasantha’s experience in overcoming challenges with legacy orchestration tools.

(22:22) Integration of data engineering and data science pipelines at Ford.

(28:03) How deferrable operators in Airflow improve performance and save costs.

(32:12) Vasantha’s insights into tuning Airflow properties for thousands of DAGs.

(36:09) The significance of monitoring and observability in managing Airflow instances.

Resources Mentioned:

Vasantha Kosuri-Marshall -

https://www.linkedin.com/in/vasantha-kosuri-marshall-0b0aab188/

Apache Airflow -

https://airflow.apache.org/

Google Cloud Platform (GCP) -

https://cloud.google.com/

Ford Motor Company | LinkedIn -

https://www.linkedin.com/company/ford-motor-company/

Ford Motor Company | Website -

https://www.ford.com/

Astronomer -

https://www.astronomer.io/

Thanks for listening to “The Data Flowcast: Mastering Airflow for Data Engineering & 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 461360304 series 2948506
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.

Data engineering is entering a new era, where orchestration and automation are redefining how large-scale projects operate. This episode features Vasantha Kosuri-Marshall, Data and ML Ops Engineer at Ford Motor Company. Vasantha shares her expertise in managing complex data pipelines. She takes us through Ford's transition to cloud platforms, the adoption of Airflow and the intricate challenges of orchestrating data in a diverse environment.

Key Takeaways:

(03:10) Vasantha’s transition to the Advanced Driving Assist Systems team at Ford.

(05:42) Early adoption of Airflow to orchestrate complex data pipelines.

(09:29) Ford's move from on-premise data solutions to Google Cloud Platform.

(12:03) The importance of Airflow's scheduling capabilities for efficient data management.

(16:12) Using Kubernetes to scale Airflow for large-scale data processing.

(19:59) Vasantha’s experience in overcoming challenges with legacy orchestration tools.

(22:22) Integration of data engineering and data science pipelines at Ford.

(28:03) How deferrable operators in Airflow improve performance and save costs.

(32:12) Vasantha’s insights into tuning Airflow properties for thousands of DAGs.

(36:09) The significance of monitoring and observability in managing Airflow instances.

Resources Mentioned:

Vasantha Kosuri-Marshall -

https://www.linkedin.com/in/vasantha-kosuri-marshall-0b0aab188/

Apache Airflow -

https://airflow.apache.org/

Google Cloud Platform (GCP) -

https://cloud.google.com/

Ford Motor Company | LinkedIn -

https://www.linkedin.com/company/ford-motor-company/

Ford Motor Company | Website -

https://www.ford.com/

Astronomer -

https://www.astronomer.io/

Thanks for listening to “The Data Flowcast: Mastering Airflow for Data Engineering & 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