Artwork

Το περιεχόμενο παρέχεται από το The Data Flowcast. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον The Data Flowcast ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.player.fm/legal.
Player FM - Εφαρμογή podcast
Πηγαίνετε εκτός σύνδεσης με την εφαρμογή Player FM !

Streamlining Thousands of Data Pipelines at Lyft with Yunhao Qing

19:34
 
Μοίρασέ το
 

Manage episode 493031761 series 2948506
Το περιεχόμενο παρέχεται από το The Data Flowcast. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον The Data Flowcast ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.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

82 επεισόδια

Artwork
iconΜοίρασέ το
 
Manage episode 493031761 series 2948506
Το περιεχόμενο παρέχεται από το The Data Flowcast. Όλο το περιεχόμενο podcast, συμπεριλαμβανομένων των επεισοδίων, των γραφικών και των περιγραφών podcast, μεταφορτώνεται και παρέχεται απευθείας από τον The Data Flowcast ή τον συνεργάτη της πλατφόρμας podcast. Εάν πιστεύετε ότι κάποιος χρησιμοποιεί το έργο σας που προστατεύεται από πνευματικά δικαιώματα χωρίς την άδειά σας, μπορείτε να ακολουθήσετε τη διαδικασία που περιγράφεται εδώ https://el.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

82 επεισόδια

Όλα τα επεισόδια

×
 
Loading …

Καλώς ήλθατε στο Player FM!

Το FM Player σαρώνει τον ιστό για podcasts υψηλής ποιότητας για να απολαύσετε αυτή τη στιγμή. Είναι η καλύτερη εφαρμογή podcast και λειτουργεί σε Android, iPhone και στον ιστό. Εγγραφή για συγχρονισμό συνδρομών σε όλες τις συσκευές.

 

Οδηγός γρήγορης αναφοράς

Ακούστε αυτήν την εκπομπή ενώ εξερευνάτε
Αναπαραγωγή