GitHub Actions是一个用于GitHub的因果关系的API，即基于任何事件协调任何工作流，与此同时GitHub负责管理执行、提供丰富的反馈，并保证整个过程中的每一步。
麦当劳的工程团队处于数字创新的前沿，创建无缝且引人入胜的电子商务应用程序，使客户可以使用手机方便地订购他们最喜欢的餐点。 我们的技术领域广阔，涵盖许多微服务，这些微服务是用多种语言编写的，并使用不同的云原生服务。全球各地的工程团队必须每天多次构建、测试、打包和发布这些服务，以集成持续的变更。
例如，我们可能有这样一个需求，某个业务系统每天产生20G原始数据，我们每天都要对其进行处理，处理步骤如下所示：
在世界上很多大学都有开设工业工程（Industrial Engineering）学系，工业工程（Industrial Engineering）是一门研究人，物，信息三者系统的工程学科，致力于提高生产（或营运）效率，优化生产系统，降低生产成本，提高产品质量的工程学科。
● 一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成： shell脚本程序，java程序，mapreduce程序、hive脚本等 ● 各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系 ● 为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行；
2021 年，Netflix 会将大部分的工作负载从 Reloaded 转移到 Cosmos 平台。Cosmos 是一个计算平台，它将微服务的最佳特性与异步工作流以及 Serverless 结合在一起。
WMS出库流程是整个WMS作业的核心，优化这个流程可以本质上提高仓库作业生产效率。出库流程有制单、拣货、复核、包装、称重环节。
追溯到2018年5月份，是个炎热的夏天，毕业后1年7个月我提出了离职，原因是受不了原来公司过度的封装框架感觉一年多毫无进步与实施天天轰炸般的电话，偶然间出去面试了一次发现自己知识真的是比较局限，决定换个环境提升自己，5月份出去面试屡屡碰壁，还好在老同事的介绍下进了个相关行业的公司，尽管还是一样的框架一样的味道，但是还是下定决心不管工作再忙都要不断的提升自己，哪怕每天进步一点点，我相信老天不会辜负有心人，可能今天你的付出不会立刻得到回报，但总会在未来的某一天，收获悄然而至。
精益制造的基本原理-连续流(1) 精益制造的基本原理-连续流(2) 精益制造的基本原理-连续流(3) 精益制造的基本原理-多重任务 在面向产品的生产流程布局中，一名操作员工被赋予多台设备的操作。这需要
微服务风靡一时。 他们有一个有趣的价值主张，即在与多个软件开发团队共同开发的同时，将软件快速推向市场。 因此，微服务是在扩展您的开发力量的同时保持高敏捷性和快速的开发速度。
https://github.com/zhangdaiscott/JimuReport Star 1388
描述: GitHub 操作是一个持续集成和持续交付（CI/CD）平台，可用于自动执行生成、测试和部署管道。Github 您可以创建工作流来构建和测试对存储库的每个拉取请求，或将合并的拉取请求部署到生产环境。
最近由南安普顿大学和东京大学工业科学研究所担任副教授的Blair Thornton博士领导的一次探险演示了如何在海上使用自动机器人和AI，以大大加快探索和研究难以到达的深海生态系统，如间歇性活跃的甲烷渗漏。
近年来，在国际经济环境不确定性增加和我国国内经济转型升级提升的形势下，我国电子信息制造业面临严峻的挑战。与此同时同时频频出现的用工荒，用工难状况不断的困扰着电子制造企业。在此背景下一场崭新的机器人自动化代替人员工作的产业自动化升级正在进行时，随着人员工资待遇的提升，产业自动化的进程也在加速进行中。下面就以ABB机器人为例介绍下机器人在电子制造业中的应用情况。 机器人的Machine Tending应用 1.压铸机，注塑机，CNC机床等加工制造机床的机器人上下料 这类工作的环境对于人工作业都有不利的因素：
Oozie 是一个用来管理 Hadoop 生态圈 job 的工作流调度系统。由 Cloudera公司贡献给 Apache。
我们在实际的生成操作中经常需要将一些任务在晚上开启进行定时执行，或者多个作业，例如hive,mapreduce,shell等任务的组合调用。
文 / Naveen Mareddy, Frank San Miguel, Mangala Prabhu and Olof Johansson
Kubernetes和容器完全改变了我们对完成工作所使用的工具的看法。扩展自动化平台需要通过fork开发定制扩展，并决定是否应该贡献上游的日子已经一去不复返了。对于大多数组织来说，是否使用平台或工具的选择取决于它的可扩展性。
云计算是一种基于互联网的计算方式，共享的软硬件资源和信息可以按需求提供给计算机各种终端和其他设备。在云计算环境下，软件即服务（SaaS）的虚拟化平台成为主流，视频编码服务也受到影响，逐渐转型。 容器技术为提升云计算性能和效率开辟了新的可能性，非常适合计算复杂度高，可拆分的任务，也为视频编码带来了新的动力与生机。本文首先简单对比了容器技术与传统虚拟化技术，然后介绍了针对视频编码的通用容器化思想并分析其优势。最后，结合某些具体的视频编码应用场景，给出特定的适合的容器化解决方案。 1. 容器与虚拟机的区别 服务端
我叫 Tim Collins，是Sendible[1]的高级 DevOps 工程师。在 Sendible，我们正在着手一个计划，使我们的应用和开发堆栈更适合云原生，但我们很快发现我们现有的 CI 解决方案不能胜任这项工作。我们开始寻找替代方案，并认为记录我们的过程可能会帮助其他处于类似情况的人。
几年前开始，为了将自己的杂七杂八的代码托管起来，自己建了代码私服，当时综合调研了下选择了比较轻量的Gitea，一是防止github、gitee、coding等产品托管的代码审查，二是为了应对墙，不然推送代码真吃力，Gitea1.19 版本之前不支持内置的CI/CD解决方案，所以是我自己使用的Gitea+Drone实现流程自动化。
在可视化图探索工具 NebulaGraph Explorer 3.1.0 版本中加入了图计算工作流功能，针对 NebulaGraph 提供了图计算的能力，同时可以利用工作流的 nGQL 运行能力支持简单的数据读取，过滤及写入等数据处理功能。
试验 Azure DevOps 随着 Azure DevOps 生态系统的不断发展，我们的团队正在更多的使用它，并取得了成功。这些服务包含一组托管服务，包括托管 Git 代码仓库、构建和部署流水线、自动化测试工具、待办工作管理工具和构件仓库。我们已经看到我们的团队在使用该平台时获得了良好的体验，这意味着 Azure DevOps正在走向成熟。我们特别喜欢它的灵活性；它甚至允许用户使用来自不同供应商的服务。例如，你可以在使用 Azure DevOps的流水线服务的同时也使用一个外部 Git 数据仓库。我们的团
原文：https://github.com/meirwah/awesome-workflow-engines
作者 | Shalabh Chaturvedi 译者 | Sambodhi 策划 | 褚杏娟 背 景 我们使用 Serverless Dagster Cloud 来开发和部署 Dagster 代码，无需设置本地开发环境或任何云基础架构。当提交更改到 GitHub 时，GitHub Action 会直接构建和部署代码到 Dagster Cloud，然后可以在界面上查看并与 Dagster 对象进行交互。Dagster Cloud 可以利用一个远程环境来共享部署，并且可以利用自动创建的临时环境
Eric，携程资深开发工程师，关注应用安全、渗透测试方面的技术和相关开源产品的二次开发。
最佳实践： 用户可以指定一个retryStrategy来指示如何在工作流中重试失败或错误的步骤。提供一个空的retryStrategy（即retryStrategy: {}）将导致容器重试直到完成并最终导致 OOM 问题。
Lida Li, June Liu, Rodrigo Menezes, Suli Xu, Harry Zhang, Roberto Rodriguez Alcala | Pinterest 软件工程师，云管理平台
应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，ASW）是一个用来协调分布式任务执行的编排产品，根据腾讯云状态语言定义来编排分布式任务和服务，工作流会按照设定好的顺序可靠地协调执行，将云函数与多个腾讯云服务按步骤进行调度，通过低代码配置，就可以完成开发和运行业务流程所需要的任务协调、状态管理以及错误处理等繁琐工作，让研发团队能更简单、更高效的构建与更新应用。 01. ASW 工作流与传统工作流的对比 特性 ASW 工作流传统工作流易用性已完成云服务集成, 方便调用云上资源
原文：https://devops.com/the-argo-project-making-gitops-practical/
Argo Workflows 是一个开源容器原生工作流引擎，用于在 Kubernetes 上编排并行作业。Argo Workflows 作为 Kubernetes CRD（自定义资源定义）实现。
GitHub 针对开发者在其平台上频繁执行的代码推送操作推出了一系列技术革新，旨在提升操作的稳定性与效率。这些升级措施不仅解决了潜在的技术问题，还为定期向 GitHub 推送代码的用户提供更流畅的体验。
UML（统一建模语言）是一种用于软件系统分析和设计的标准语言，它通过提供标准化的图形表示方法来帮助软件开发者定义、可视化、构建和文档化软件系统的各个部分。UML图形大体上可以分为三大类：结构图、行为图和交互图。每一类图又包括了几种特定的图形，用于展示系统的不同方面。
CI/CD是一种 DevOps 方法，它结合了持续集成和持续交付的概念，允许企业通过在软件开发生命周期中集成自动化来始终如一地向客户交付应用程序。
1）一个完整的数据分析系统通常都是由大量任务单元组成： shell 脚本程序，java 程序，mapreduce 程序、hive 脚本等。 2）各任务单元之间存在时间先后及前后依赖关系。 3）为了很好地组织起这样的复杂执行计划，需要一个工作流调度系统来调度执行。 例如，我们可能有这样一个需求，某个业务系统每天产生 20G 原始数据，我们每天都要对其进行处理，处理步骤如下所示： （1）通过 Hadoop 先将原始数据同步到 HDFS 上； （2）借助 MapReduce 计算框架对原始数据进行计算，生成的数据以分区表的形式存储到多张 Hive 表中； （3）需要对 Hive 中多个表的数据进行 JOIN 处理，得到一个明细数据 Hive 大表； （4）将明细数据进行复杂的统计分析，得到结果报表信息； （5）需要将统计分析得到的结果数据同步到业务系统中，供业务调用使用。 如下图所示：
选择一个号的软件部署工具是一个很棘手的问题，因为对一个开发团队来说，对于他们适合的工具可能无法满足另外一个团队的需求，本文收集了25个最好的软件部署工具，用以帮助多个开发团队简化他们的工作流程，优化效
没有什么能像公有云这样对IT规划和运营产生如此大的影响。许多企业已经采用了公有云，几乎每家企业都希望在未来可以更多地使用。然而，IT团队和开发人员也许还没有意识到公有云真正的潜力，如果他们只把它当成是一种服务器整合的托管形式。组织应评估那些超出托管基础架构以外的其他类型的云服务，如工作流和部署管理。 托管是运行云应用的基础，但应用通常会使用由操作系统和中间件提供的服务，与他们的服务器资源进行交互。云不光作为一种服务器资源，还提供其他服务，可以扩大其效用，创造新的商业价值并加速采纳进程。 有三类服务对辅助你的
每个项目——无论你是在从事 Web 应用程序、数据科学还是 AI 开发——都可以从配置良好的 CI/CD、Docker 镜像或一些额外的代码质量工具（如 CodeClimate 或 SonarCloud）中获益。所有这些都是本文要讨论的内容，我们将看看如何将它们添加到 Python 项目中！
云计算、人工智能和互联网连接设备是当代数字社会不可消除的技术支柱。然而，这些技术的融合潜藏着更大的未开发潜力，它可以引领下一代数字化转型和创新。
dbt允许数据团队使用 SQL 生成可信数据集，用于报告、ML 建模和操作工作流，其简单的工作流遵循模块化、可移植性和持续集成/持续开发 (CI/CD) 等软件工程最佳实践。我们很高兴地宣布针对 CDP 中的所有引擎（Apache Hive、Apache Impala和 Apache Spark）的 dbt 开源适配器普遍可用，并增加了对Apache Livy和Cloudera Data Engineering的支持。使用这些适配器，Cloudera 客户可以使用 dbt 在 CDP 公共云、CDP One 和 CDP 私有云上协作、测试、部署和记录他们的数据转换和分析管道。
原文 https://devblogs.microsoft.com/dotnet/dotnet-loves-github-actions/
大数据架构的目的是处理传统数据库系统无法处理的过大或复杂的数据的摄取、处理和分析。
据 CNBC 报道，9 月 17 日，代码托管网站 GitLab 正式向美国证券交易委员会（SEC）递交了招股书，计划在纳斯达克上市，股票代码定为“GTLB”。
温馨提示：要看高清无码套图，请使用手机打开并单击图片放大查看。 Fayson的github：https://github.com/fayson/cdhproject 提示：代码块部分可以左右滑动查看噢 1.文档编写目的 ---- 前面Fayson介绍了《如何编译安装Azkaban服务》和《如何编译Azkaban插件》、《如何在Azkaban中安装HDFS插件以及与CDH集成》及《如何在Azkaban安装插件(二)》，本篇文章主要通过Command 作业类型示例介绍如何使用Azkaban。 内容概述 1.Co
一、油罐清洗必要性 机房柴油发电机所用油一般为柴油。柴油除了在柴发的日用油箱储存，供本油机使用外，机房的备用柴油一般都储存在几十立方的油罐中。油罐中的柴油包含一定量的泥沙、铁锈等杂质，在储罐内受温度、压力等影响，经长时间重力作用会从油体中脱离并向下聚集到罐底，形成一定量的沉积物。 而且，由于温差的变化，内壁会形成一定量的冷凝水，冷凝水会不断累积流入罐底，油泥会不断增加，也有腐蚀罐壁的风险。长期累积的话会对油品的质量产生影响。有些备用油罐是放置在底下的，会有水渗入，针对地下油罐的清洗难度会加大，施工安全也会有
在使用CDH集群中经常会有一些特定顺序的作业需要在集群中运行，对于需要多个作业顺序执行的情况下，如何能够方便的构建一个完整的工作流在CDH集群中执行，前面Fayson也讲过关于Hue创建工作流的一系列文章具体可以参考《如何使用Hue创建Spark1和Spark2的Oozie工作流》、《如何使用Hue创建Spark2的Oozie工作流（补充）》、《如何在Hue中创建Ssh的Oozie工作流》。本篇文章主要讲述如何使用Hue创建一个以特定顺序运行的Oozie工作流。本文工作流程如下：
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