高效的持续交付体系,必定需要一个合适的代码分支策略。采用不同的代码分支策略,意味着实施不同的代码集成与发布流程,这会影响整个研发团队每日的协作方式,因此研发团队通常需要很认真地选择自己的策略。
2020 年 2 月 25 日,微信的朋友圈大量转载微盟遭遇了系统重大故障(36 小时内尚未恢复核心生产数据)。从而想到本人在两周前处理的一个案例:开发人员误删除了生产数据,本人恢复的一个过程。同时给这个故障的处理过程做一个总结,也对学过的知识做一个梳理,希望对运维的同学们有一个警示作用。
今天发一篇与以往不同的内容,这是一篇来自生产实践的记录。我只是做了一下编辑和修订的工作。
对企业而言,失败往往比成功更具有启发性。另外,如果团队行动太快,又无法以完全透明的方式处理问题,那么失败所带来的影响有可能长期困扰整个团队。我们在 LinkedIn 最近就遇到了类似的问题,导致大数据生态系统发生了数据丢失的严重事件,也让我们着力反思当前的诊断与响应机制。希望我们从大数据生态系统重大事故中学到的东西,也能给各位带来一点启示。
作者 | Adobe 译者 | 王强 策划 | 蔡芳芳 在我们之前的几篇博文 《Iceberg 在 Adobe 的应用》《基于写入 Iceberg 的缓存的数据摄取》 和 《Iceberg 的读取优化》 中,我们了解了 Apache Iceberg 的诸多优势,看到了它是如何与 Adobe 体验平台(Adobe Experience Platform)的整体架构相适应的。在这篇博文中,我们将分享 Adobe 将超过 1PB 的数据集迁移到 Adobe 体验平台数据湖(Datalake)上的 Iceberg
「 傍晚时分,你坐在屋檐下,看着天慢慢地黑下去,心里寂寞而凄凉,感到自己的生命被剥夺了。当时我是个年轻人,但我害怕这样生活下去,衰老下去。在我看来,这是比死亡更可怕的事。--------王小波」
给大学生讲解SPARK时,说spark相比其它的大数据框架,其运行速度更快,是其显著的特点之一。之所以运行速度快,其原因之一因其使用先进的DAG(Directed Acyclic Graph,有向无环图)执行引擎。SPARK提供了名为RDD(弹性分布式数据集(Resilient Distributed Dataset)的简称)抽象的数据集。DAG引擎用来保证RDD数据集之间依赖的有序性、可靠性。
接触Git也些年头了,对于Git的使用也算是略有心得,想着 出于自己日后回顾,也便于他人查阅学习的目的,遂有此文, 相信看完此文你的Git使用会更进一步,谢谢~
上述文字是对看板模式一段比较恰当的描述,使用看板的方式进行开发,确实可以有效控制团队的开发进度,尽早暴露问题,使软件的价值流能在可视的状态下进行流转。它将任务分解成若干个用户故事卡片,卡片被认领后就可以进行开发到测试到发布的流转,这些过程集中在一张看板中,是不是非常有趣的事情?
Listary:Listary – File Search & App Launcher
大数据调度系统,是整个离线批处理任务和准实时计算计算任务的驱动器。这里我把几个常见的调度系统做了一下分类总结和对比。
使Excel变成网络应用系统,通过独创的表间公式 勤哲Excel服务器是一个面向最终用户的信息系统设计工具与运行平台,她将电子表格软件MS Excel和大型数据库管理系统集成为一个网络数据业务协同工作环境。在这个平台上,用户可以充分发挥Excel的应用水平,通过设计模板、定义工作流、定义表间公式等简易直观的操作,实现管理意图,轻松、快速构建能够适应变化的ERP、OA、CRM、SCM等管理信息系统 主要特点
工作流:有的同学认为执行一个脚本就是执行一个任务,而有的同学则是将多个脚本组装的流称为任务。本文采用后者的思路,为了避免歧义,则会将任务流称为工作流。
大数据任务调度作为大数据建设中的核心基础设施。Apache DolphinScheduler是一个分布式、去中心化、易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统,其致力于解决数据处理流程中错综复杂的依赖关系,使调度系统在数据处理流程中开箱即用。
知行之桥的工作流自动化解决方案几乎不需要主动维护,因为它会一直在后台平稳地运行。虽然方便,但这也可能存在一个令人担忧的问题:既然不再需要日常干预,那么企业是否会失去对数据的可视化掌控?如果出现问题而没有人注意到怎么办?
Argo Workflows是一个开源的容器本机工作流引擎,用于在Kubernetes上协调并行作业。Argo Workflows通过Kubernetes CRD(自定义资源定义)实现。
1.概述 1.1简介 本文档旨在帮助开发人员快速使用工作流组件,完成OA或审批等涉及到工作流组件的系统开发工作 1.2组件构成 1.2.1组件层次图 组件的核心是工作流引擎,它负责存储工作流模板.
Oozie:Cloudera公司研发,功能强大,依赖于MR实现分布式,集成Hue开发使用非常方便
在国内不少的研发组织依然通过职责分离的方式来管理研发团队,这种情况下就会造成团队之间合作效率低下、责任互相推诿等问题。我们翻译了以下这篇文章来与读者们一起探讨 DevOps 与职责分离究竟该如何结合在一起,从而更好地提高研发团队的效率。
Hudi对各种数据的摄取都有很多的优点。能够帮助合并DFS上的最小文件。这有助于解决HDFS和云存储上的小文件问题,显著提高查询性能。Hudi增加了非常需要的原子提交新数据的能力,使查询永远看不到部分写入,并帮助摄取从失败中优雅地恢复。
这篇文章将帮助你确切地了解什么是Zeebe以及它如何可能与你相关。我们将简要介绍Zeebe以及它所解决的问题,然后再进行更详细的介绍。
管理。Office Anywhere 2016 工作流采用全新的设计流程向导模式,简化了工
在Temporal文档中,对Workflow的描述分为了Workflow Type、Workflow Definition和Workflow Execution。我们先来了解一下这些概念的定义,才能理解它的使用。
Linux容器已成为云开发和部署工作流中的标准工具。使用它的好处有很多,包括跨平台的可移植性,最小的开销,以及开发人员对他们代码运行方式的更多控制。容器的普及率持续增长:Docker是一个开源的容器引擎,尤其受到了高度关注,一项研究显示,在一年中它的采用率提高了40%。很明显,容器很重要,我们认为它们对于物联网来说更是如此。
这个工作流其实也是我们团队采用的工作流,这也是很多团队会采用的工作流,它会相对复杂一点,但它非常适合用来管理大型项目的发布和维护,后面笔者也会详细讲下这一块。
发现文件和文件夹的颜色都是红色 ,当出现这种情况的时候, 说明这些文件还没有添加到git仓库当中
最新全家桶激活码获取方法:https://docs.qq.com/doc/DS3hpVWFnQ2ZGVnhH
对于第三方代码仓库托管服务有很多,其中 Github 最火,但是如果想要托管私有项目收费比较高, 而且在国内受限于网络环境影响,鲜少有公司使用。
如何判断一款协同OA软件,是否智能,是否注重细节,是否足够成熟呢?产品的设计优势、功能特性,需要我们总结,也需要让更多的用户了解。功能到底强在哪里?下文中将给出一个详尽的答案。 软件安装 傻瓜化向导式安装,自动智能配置,无需专人指导和配置 客户端电脑无需安装任何软件,使用浏览器即可实现全球办公 权限控制 权限管理支持三员管理机制 根据角色控制菜单权限 可按模块根据部门、角色设置管理范围 各模块根据具体情况内置权限,权限控制更加灵活 通过角色排序号,
原文:https://devops.com/the-argo-project-making-gitops-practical/
Kubelet Bootstrap Checkpoint是kubelet对特定的Pods的进行备份、恢复的kubelet内置模块。
旧浪 | 华为云 Serverless 研发专家 平山 | 华为云中间件 Serverless 负责人 1 背景 企业应用从微服务架构向 Serverless(无服务器)架构演进,开启了无服务器时代,面向无服务器计算领域的 Serverless 工作流也应运而生。许多 Serverless 应用程序不是由单个事件触发的简单函数,而是由一系列函数多个步骤组成的,而函数在不同步骤中由不同事件触发。Serverless 工作流用于将函数编排为协调的微服务应用程序。 Serverless 工作流由于自身可
随着 DevOps 的出现频率越来越高,很多企业都在蠢蠢欲动,想要设计和开发 DevOps 平台。工欲善其事必先利其器,本文为大家总结了 DevOps 各个阶段可以选择的工具,也许 DevOps 平台的技术选型在这一篇文章中就可以完成。
在IaaS软件中的任务通常有很长的执行路径,一个错误可能发生在任意一个给定的步骤。为了保持系统的完整性,一个IaaS软件必须提供一套机制用于回滚先前的操作步骤。通过一个工作流引擎,ZStack的每一个步骤,包裹在独立的工作流中,可以在出错的时候回滚。此外,通过在配置文件中组装工作流的方式,关键的执行路径可以被配置,这使得架构的耦合度进一步降低。
这一篇是记录分布式工作流系统的。我这些年来参与了几个不同的分布式工作流系统的工作(以前从另外的角度写了一些总结放在这里),大部分是基于基础分布式工作流引擎二次开发的,但也有从头开始实现一个的。总的来说,从原理上看可以说它们的实现是大同小异,大致是基于 Amazon 的 SWF 的各种实现变体。
What:开源的分布式版本管理系统。 Why:相较于 svn,有以下主要优势:
原文:https://github.com/meirwah/awesome-workflow-engines
2017年,我们引入Airflow搭建了有赞大数据平台(DP)的调度系统,并完成了全量离线任务的接入。随着公司业务的飞速发展,DP的日均调度任务数也从7000+来到了60000+:
Portworx提供了企业在容器中运行关键任务数据库、大型及快速数据应用程序以及机器学习工作流所需的关键存储功能。
我们一直在为 Kotlin 编译器(代号 K2)开发新的前端。前端是编译器的一部分,负责解析代码和执行语义分析、数据流分析、调用解析和类型推断。这是开发者与编译器交互最多的部分。编译器也通过它在 IDE 中持续运行、报告所有错误和警告消息,帮助完成自动补全、语义感知检查、意图和重构等任务。新前端已经可供预览 – 我们将继续进行完善和稳定工作,计划在未来 Kotlin 版本中将其设为默认编译器前端。我们已经决定将这个未来版本命名为 Kotlin 2.0。下文将详细描述 Kotlin 2.0 版本的路线图、我们的动力以及对它的期望。
PowerJob**(原OhMyScheduler)**是全新一代分布式任务调度与计算框架,其主要功能特性如下:
阅读发表在ACM Conference on Computer and Communications Security (CCS'17)(CCF-A)上的论文 DeepLog : Anomaly Detection and Diagnosis from System Logs through Deep Learning,该文提出了一种基于深度学习的系统日志异常检测与诊断方法。通过阅读文章来了解一些使用深度学习进行日志异常检测的方法,期望能对我有所启发。春恋慕
开源项目是众多组织与个人分享的组件或项目,作者付出的心血我们是无法体会的,所以首先大家要心存感激、尊重。请严格遵守每个项目的开源协议后再使用。尊重知识产权,共建和谐开源社区。
前篇讲述了下什么是流控制节点,本篇继续来说一下什么是 Action Nodes操作节点。Action节点有一些比较通用的特性: Action节点是远程的 所有oozie创建的计算和处理任务都是异步的,没有任何应用是工作在oozie内部的。基本上都是创建一个oozie任务,oozie任务会以map的形式,在各个节点再创建相应的任务。因此当你执行spark任务的时候,就会发现yarn集群监控列表里面会同时有两个任务出现。 Action节点是异步的 oozie创建的任务都是异步的,对于大多数的任务来说,oo
对于数据中心,会有大量的隐藏成本,比如电力成本、软件许可成本、连接成本以及专业的人工成本。对于云,它在你所需要时才提供,但是会需要更多的硬件。
学习有关在软件开发周期中采用持续集成的收益,以及如何使用 jenkins 和 maven 插件去实现。 在一个典型组织中,一个定义明确的 SDLC 实践通常具有与用户和角色一起运行的项目。 这些用户根据业务需求/要求设计,开发,测试和部署作业。但是你有没有想过: 那之后的代码会发生什么? 如果多个开发者想从事相同的工作怎么办? 您将如何存储这些代码,以及如何确保其他开发人员始终选择正确的版本? 那么欢迎来到“持续集成”的世界。 在本博客中,我将强调持续集成(CI)的过程,连续性的重要性以及如何使用 Tal
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