Artwork

Nội dung được cung cấp bởi The Data Flowcast. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The Data Flowcast hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.
Player FM - Ứng dụng Podcast
Chuyển sang chế độ ngoại tuyến với ứng dụng Player FM !

Inside Modern Data Infrastructure at Massdriver with Cory O’Daniel and Jake Ferriero

31:24
 
Chia sẻ
 

Manage episode 497520222 series 2948506
Nội dung được cung cấp bởi The Data Flowcast. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The Data Flowcast hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

Managing modern data platforms means navigating a web of complex infrastructure, competing team needs and evolving security standards. For data teams to truly thrive, infrastructure must become both accessible and compliant without sacrificing velocity or reliability.

In this episode, we’re joined by Cory O’Daniel, CEO and Co-Founder at Massdriver, and Jacob Ferriero, Senior Software Engineer at Astronomer, to unpack what it takes to make data platform engineering scalable, sustainable and secure. They share lessons from years of experience working with DevOps, ML teams and platform engineers and discuss how Airflow fits into the orchestration layer of today’s data stacks.

Key Takeaways:

(03:27) Making infrastructure accessible without deep ops knowledge.

(07:23) Distinct personas and responsibilities across data teams.

(09:53) Infrastructure hurdles specific to ML workloads.

(11:13) Compliance and governance shaping platform design.

(13:27) Tooling mismatches between teams cause friction.

(15:13) Airflow’s orchestration role within broader system architecture.

(22:10) Creating reusable infrastructure patterns for consistency.

(24:13) Enabling secure access without slowing down development.

(26:55) Opportunities to improve Airflow with event-driven and reliability tooling.

Resources Mentioned:

Cory O’Daniel

https://www.linkedin.com/in/coryodaniel/

Massdriver | LinkedIn

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

Massdriver | Website

https://www.massdriver.cloud/

Jacob Ferriero

https://www.linkedin.com/in/jacob-ferriero/

Astronomer

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

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

Prequel

https://www.prequel.co/

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

81 tập

Artwork
iconChia sẻ
 
Manage episode 497520222 series 2948506
Nội dung được cung cấp bởi The Data Flowcast. Tất cả nội dung podcast bao gồm các tập, đồ họa và mô tả podcast đều được The Data Flowcast hoặc đối tác nền tảng podcast của họ tải lên và cung cấp trực tiếp. Nếu bạn cho rằng ai đó đang sử dụng tác phẩm có bản quyền của bạn mà không có sự cho phép của bạn, bạn có thể làm theo quy trình được nêu ở đây https://vi.player.fm/legal.

Managing modern data platforms means navigating a web of complex infrastructure, competing team needs and evolving security standards. For data teams to truly thrive, infrastructure must become both accessible and compliant without sacrificing velocity or reliability.

In this episode, we’re joined by Cory O’Daniel, CEO and Co-Founder at Massdriver, and Jacob Ferriero, Senior Software Engineer at Astronomer, to unpack what it takes to make data platform engineering scalable, sustainable and secure. They share lessons from years of experience working with DevOps, ML teams and platform engineers and discuss how Airflow fits into the orchestration layer of today’s data stacks.

Key Takeaways:

(03:27) Making infrastructure accessible without deep ops knowledge.

(07:23) Distinct personas and responsibilities across data teams.

(09:53) Infrastructure hurdles specific to ML workloads.

(11:13) Compliance and governance shaping platform design.

(13:27) Tooling mismatches between teams cause friction.

(15:13) Airflow’s orchestration role within broader system architecture.

(22:10) Creating reusable infrastructure patterns for consistency.

(24:13) Enabling secure access without slowing down development.

(26:55) Opportunities to improve Airflow with event-driven and reliability tooling.

Resources Mentioned:

Cory O’Daniel

https://www.linkedin.com/in/coryodaniel/

Massdriver | LinkedIn

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

Massdriver | Website

https://www.massdriver.cloud/

Jacob Ferriero

https://www.linkedin.com/in/jacob-ferriero/

Astronomer

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

Apache Airflow

https://airflow.apache.org/

Prequel

https://www.prequel.co/

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

81 tập

Tất cả các tập

×
 
Loading …

Chào mừng bạn đến với Player FM!

Player FM đang quét trang web để tìm các podcast chất lượng cao cho bạn thưởng thức ngay bây giờ. Đây là ứng dụng podcast tốt nhất và hoạt động trên Android, iPhone và web. Đăng ký để đồng bộ các theo dõi trên tất cả thiết bị.

 

Hướng dẫn sử dụng nhanh

Nghe chương trình này trong khi bạn khám phá
Nghe