Artwork

เนื้อหาจัดทำโดย The Data Flowcast เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก The Data Flowcast หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal
Player FM - แอป Podcast
ออฟไลน์ด้วยแอป Player FM !

From ETL to Airflow: Transforming Data Engineering at Deloitte Digital with Raviteja Tholupunoori

27:42
 
แบ่งปัน
 

Manage episode 476154207 series 2948506
เนื้อหาจัดทำโดย The Data Flowcast เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก The Data Flowcast หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

Data orchestration at scale presents unique challenges, especially when aiming for flexibility and efficiency across cloud environments. Choosing the right tools and frameworks can make all the difference.

In this episode, Raviteja Tholupunoori, Senior Engineer at Deloitte Digital, joins us to explore how Airflow enhances orchestration, scalability and cost efficiency in enterprise data workflows.

Key Takeaways:

(01:45) Early challenges in data orchestration before implementing Airflow.

(02:42) Comparing Airflow with ETL tools like Talend and why flexibility matters.

(04:24) The role of Airflow in enabling cloud-agnostic data processing.

(05:45) Key lessons from managing dynamic DAGs at scale.

(13:15) How hybrid executors improve performance and efficiency.

(14:13) Best practices for testing and monitoring workflows with Airflow.

(15:13) The importance of mocking mechanisms when testing DAGs.

(17:57) How Prometheus, Grafana and Loki support Airflow monitoring.

(22:03) Cost considerations when running Airflow on self-managed infrastructure.

(23:14) Airflow’s latest features, including hybrid executors and dark mode.

Resources Mentioned:

Raviteja Tholupunoori

https://www.linkedin.com/in/raviteja0096/?originalSubdomain=in

Deloitte Digital

https://www.linkedin.com/company/deloitte-digital/

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

Grafana

https://grafana.com/solutions/apache-airflow/monitor/

Astronomer Presents: Exploring Apache Airflow® 3 Roadshows

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

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 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

68 ตอน

Artwork
iconแบ่งปัน
 
Manage episode 476154207 series 2948506
เนื้อหาจัดทำโดย The Data Flowcast เนื้อหาพอดแคสต์ทั้งหมด รวมถึงตอน กราฟิก และคำอธิบายพอดแคสต์ได้รับการอัปโหลดและจัดหาให้โดยตรงจาก The Data Flowcast หรือพันธมิตรแพลตฟอร์มพอดแคสต์ของพวกเขา หากคุณเชื่อว่ามีบุคคลอื่นใช้งานที่มีลิขสิทธิ์ของคุณโดยไม่ได้รับอนุญาต คุณสามารถปฏิบัติตามขั้นตอนที่แสดงไว้ที่นี่ https://th.player.fm/legal

Data orchestration at scale presents unique challenges, especially when aiming for flexibility and efficiency across cloud environments. Choosing the right tools and frameworks can make all the difference.

In this episode, Raviteja Tholupunoori, Senior Engineer at Deloitte Digital, joins us to explore how Airflow enhances orchestration, scalability and cost efficiency in enterprise data workflows.

Key Takeaways:

(01:45) Early challenges in data orchestration before implementing Airflow.

(02:42) Comparing Airflow with ETL tools like Talend and why flexibility matters.

(04:24) The role of Airflow in enabling cloud-agnostic data processing.

(05:45) Key lessons from managing dynamic DAGs at scale.

(13:15) How hybrid executors improve performance and efficiency.

(14:13) Best practices for testing and monitoring workflows with Airflow.

(15:13) The importance of mocking mechanisms when testing DAGs.

(17:57) How Prometheus, Grafana and Loki support Airflow monitoring.

(22:03) Cost considerations when running Airflow on self-managed infrastructure.

(23:14) Airflow’s latest features, including hybrid executors and dark mode.

Resources Mentioned:

Raviteja Tholupunoori

https://www.linkedin.com/in/raviteja0096/?originalSubdomain=in

Deloitte Digital

https://www.linkedin.com/company/deloitte-digital/

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

Grafana

https://grafana.com/solutions/apache-airflow/monitor/

Astronomer Presents: Exploring Apache Airflow® 3 Roadshows

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

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 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

68 ตอน

ทุกตอน

×
 
Loading …

ขอต้อนรับสู่ Player FM!

Player FM กำลังหาเว็บ

 

คู่มืออ้างอิงด่วน

ฟังรายการนี้ในขณะที่คุณสำรวจ
เล่น