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
首先，要明确的是，Kubernetes 并没有完全放弃 Docker，而是改变了对 Docker 的使用方式。
最近B站刚刚颁布了2021年的百大UP，要说我最喜欢的UP，那必然是 @老师好我叫何同学。何同学的每一个视频都让我感觉很惊艳，那么的有创意。
启动管道脚本时，Nextflow将在当前目录和脚本基本目录（如果与当前目录不同）中查找一个名为nextflow.config的文件。最后，它检查文件 $HOME/.nextflow/config。
音视频作为信息传播中流量占比最大的部分在各行业的业务中都弥足重要，而不同的业务场景中对音视频的处理逻辑可能具备行业的特殊性。公有云虽然提供大量的视频处理服务供用户选择，但依然不能做到全面覆盖用户的特殊流程及定制化需求。 使用 COS 工作流处理结合云函数 SCF 定制逻辑此时就是一个绝佳选择，帮助用户 快速创建满足需求的各种音视频处理服务。 01. 「COS 数据工作流 + 云函数」应用场景 1. 快速接入用户自建转码集群，兼容用户原有业务； 2. 支持行业特殊格式与处理逻辑，接入电影、安防等特殊行业
从一开始使用 webstorm 内置的 debug 功能, 到使用node-inspector库进行调试顺便脱离 webstorm 的笨重, 再后来 nodejs 内置了debugger 模块也可以帮助调试我们的应用.
工作流 工作流简介 工作流(Workflow): 工作流就是通过计算机技术对业务流程进行自动化管理。实现多个参与者按照预定的流程去自动执行业务流程。ACT_RE_* : 'RE'表示repository. 这个前缀的表包含了流程定义和流程静态资源(图片,规则...) ACT_RU_* : 'RU'表示runtime.这些运行时的表, 包含流程实例,任务,变量,异步任务,等运行中的数据. Activiti只在流程实例执行过程中保存这些数据,在流程结束时就会删除这些记录.这样运行时表可以一直很小速度很快
腾讯云应用与服务编排工作流 ASW（Application Service Workflow）是新一代计算架构体系下的服务编排解决方案，用来协调分布式任务执行的编排产品。在应用与服务编排工作流中设定好任务执行步骤，可以将多个腾讯云服务按步骤进行调度，完成各种业务应用场景。能简化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，更简单、更高效的构建应用。像胶水一样粘合云上各种产品和服务，提供面向用户场景的端到端解决方案。 01. 应用与服务编排工作流 ASW 背景介绍 随着云计算
原文标题：Meson: Workflow Orchestration for Netflix Recommendations 译者：刘翔宇 审校：刘帝伟 责编：周建丁 未经许可，谢绝转载。机器学习投稿、采访请联系zhoujd@csdn.net 在Netflix，我们的目标是在你观看之前预测你想观看的。为做到这一点，我们每天运行了大量的机器学习（ML）工作流。为了支持建立这些工作流并且有效利用资源，我们开发了Meson。 Meson是一个通用的工作流编排和调度框架，用于管理跨异构系统执行工作负载的ML管
一些可以利用并行服务的平台可能是转码、点播打包、即时打包、或者只是普通的视频，就像我们的视频管道中注入的普通元数据一样。下图是视频并行的一般工作流，
◆ ◆ ◆ SCF 基础监控指标 在使用云函数时，相信大家都会留意到在控制台展示的函数运行时的监控数据。通过这些监控数据可以了解到云函数相关信息，如： 函数调用次数 —— 可以关注到业务请求量，又或是操作其他云产品的执行次数； 函数运行内存和运行时间 —— 可以用以评估函数执行性能； 函数错误次数 —— 可以用以发现函数执行的异常问题。 针对这些监控数据，还可以通过配置告警，帮助业务及时发现异常问题。 但这些平台级提供的通用监控，不能完全满足用户的个性化需求。我们经常会遇到这样的咨询： NodeJ
大家好，我是猫头虎博主！今天要跟大家分享的是Google Cloud最近宣布的App Engine标准环境中新的Go 1.11运行时。这次更新不仅带来了对Go社区长期以来需求的支持，而且还包括了对云应用开发模式的重大改进。让我们一起探索这一刷新人心的技术进展！
音视频作为信息传播中流量占比最大的部分在各行业的业务中都弥足重要，而不同的业务场景中对音视频的处理逻辑可能具备行业的特殊性。
Google 在设计 Ruby Serverless Runtime 时面临的一些设计问题，做出的决策以及为什么做出这些决策。
一、 什么是工作流 Georgakopoulos给出的工作流定义是：工作流是将一组任务组织起来以完成某个经营过程：定义了任务的触发顺序和触发条件，每个任务可以由一个或多个软件系统完成，也可以由一个或一组人完成，还可以由一个或多个人与软件系统协作完。我们来看OA系统中的一个工作流。
原文标题：Secrets to Great API Design，作者：Tasia Potasinski
员工打电话（或网聊）向上级提出请假申请——上级口头同意——上级将请假记录下来——月底将请假记录上交公司——公司将请假录入电脑
我们的行业在过去十年中取得了令人难以置信的进步，这在一定程度上要归功于 Docker、Docker Compose 和 Kubernetes 等技术。然而，我们仍在研究如何在我们所处的多样化环境中进行开发。
NodeJS在前端领域正扮演着越越重要的地位，它不仅可以让前端工作者使用javascript编写后端代码，还能方便地搭建响应速度快、易于扩展的网络应用。Node.js 使用事件驱动，非阻塞I/O 模型而得以轻量和高效，非常适合在分布式设备上运行数据密集型的实时应用。
iti就可以查询当前流程执行到哪里了，当前用户需要办理什么任务，activiti帮我们管理执行操作
嗨，在当今动态的环境中，在 450 多家经过 Kubernetes 认证的服务提供商和众多经过 Kubernetes 认证的发行版中进行导航可能是一项艰巨的挑战。本博客旨在通过展示精心整理的2023 年最常用和最流行的 Kubernetes 工具列表来简化此过程。
Kubernetes 是一个可移植、可扩展的开源平台，用于管理容器化的工作负载和服务，可促进声明式配置和自动化。 Kubernetes 拥有一个庞大且快速增长的生态，其服务、支持和工具的使用范围相当广泛。
OPPO 大数据平台目前有 20+个服务组件，数据量超 1EB，离线任务数近百万，实时任务数千，数据开发分析师超千人。这也带来了系统复杂度的问题，一方面是用户经常对自己的任务运行状况“摸不着头脑”，不管是性能问题，还是参数配置问题，甚至是一些常见的权限报错问题，都需要咨询平台给出具体的解决方案；另一方面是平台面对各类繁杂任务，运维人员经常需要对任务故障定位和排除，由于任务链路长，组件日志多，运维压力大。因此急需对任务进行实时监控和诊断，不仅要能够帮助用户快速定位异常问题，还需给出具体的建议和优化方案，同时还能治理各类“僵尸”和不合理任务，从而达到降本增效的目的。据调研，目前业界尚无成熟的开源任务诊断平台。为此我们开发了大数据诊断平台，通过诊断平台周优化任务实例数超2 万，取得了良好的效果。
近日，Kubernetes 官方发布公告，宣布自 v1.20 起放弃对 Docker 的支持，届时用户将收到 Docker 弃用警告，并需要改用其他容器运行时。
[本文由Yaron Parasol编写]
Activiti的默认的使用方式是要求我们在resources下创建activiti.cfg.xml文件，默认的方式的名称是不能修改的。
张量处理单元（TPU）是 Google Cloud Platform（GCP）上高性能 AI 应用的基本构建块。 在本节中，我们将重点介绍 GCP 上的 TensorFlow。 本节包含三章。 我们将深入介绍 Cloud TPU，以及如何利用它们来构建重要的 AI 应用。 我们还将通过利用 Cloud TPU 构建预测应用，使用 Cloud ML Engine 实现 TensorFlow 模型。
在历史的长河中，自动化是人类技术发展的主要动力，帮助人类从复杂、危险、繁琐的劳动环境中解放出来。自早期农业时代的水车灌溉，到工业时代的蒸汽机，人类一直在不断寻求更加先进的自动化技术，从而解放自身于繁重的工作。
通过计算机技术实现用户需求，通过计算机研发软件功能，所开发的软件功能就是业务功能。
CoreOS是一个Linux发行版，专注于利用Docker容器和服务查询快速启动集群环境。但是，Docker镜像可能占用Docker主机上相当多的磁盘空间。普通映像的大小可以达到数百MB，自定义映像也可以随便就达到1 GB。如果您的应用程序有许多新的Docker镜像版本，它们可以轻松地存储在服务器存储上；如果您不时清除旧的或未使用的镜像，则服务器可能会耗尽磁盘空间。
Activity是Android的四大组件之一。是用户操作的可视化界面；它为用户提供了一个完成操作指令的窗口。当我们创建完毕Activity之后，需要调用setContentView()方法来完成界面的显示；以此来为用户提供交互的入口。在Android App 中只要能看见的几乎都要依托于Activity，所以Activity是在开发中使用最频繁的一种组件。
作者 | Andrew Meredith 译者 | Rayden 策划 | Tina 审校 | 冬雨 我们的行业在过去十年中取得了令人难以置信的进步，这在一定程度上要归功于 Docker、Docker Compose 和 Kubernetes 等技术。然而，我们仍在研究如何在我们所处的多样化环境中进行开发。 容器化在开发和运维领域掀起了一场风暴。在过去，部署是高度依赖于特定技术的，通常需要对每个项目进行大量不可重复的工程工作。你是否部署到 VPS？你是否在分法虚拟机镜像？静态可执行文件？需要特定解
无服务器计算，即通常所说的 Serverless，已经成为当前云计算领域的热门话题与趋势技术。无服务器计算是一种契合于当下云原生生态的开发、运行模式。无服务器并非不依赖服务器，而是对开发者而言服务器被抽象为更精确的算力单元。加州大学伯克利分校在论文 A Berkeley View on Serverless Computing 中提出的关于 Serverless 的观点——Serverless computing = FaaS + BaaS 被广泛接受，而 FaaS (函数即服务) 是 Serverless 的核心。
容器——包含整个运行时环境的轻量级安装包——已经解决了可移植性、兼容性和快速、受控部署的解决方案。容器包括一个应用程序、依赖项、库和其他二进制文件以及运行它们所需的配置文件。
翻译自 Unveiling the Future of Application Networking: Trends and Impacts 。
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时，必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面，我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
OA工作流：建立于网络办公自动化基础上的事务行政审批，业务申请审批、公文、信息等的网上流转。它主要解决的是“使在多个参与者之间按照某种预定义的规则传递文档、信息或任务的过程自动进行，从而实现某个预期的业务目标，或者促使此目标的实现”。
今天来介绍一个 StackBlitz 与 Next.js 和 Google 团队合作的新技术。
[这篇文章是由DeWayne Filppi撰写的。]
作者 ｜ M. Altun 译者 ｜ Flora 策划 ｜ 田晓旭 本文作者使用简单明了的语言介绍了当今使用的一些 DevOps 技术和工具。阅读本文后，您将对这些 DevOps 工具，工作方式、以及如何在软件过程中使用有一个整体的了解。 最近一段时间，我们见证了 DevOps 技术的飞速发展。当今流行且功能强大的工具可能会成为下一年度的过时工具，甚至可能很快被另一种工具取代。如前所述，作者的目的不是通过这篇文章来评判哪些工具最受欢迎或功能最全，而是让读者全面了解 DevOps 工具的工作方式以及如何在软件
这是一篇由 Siddharth Anand撰写的文章，他是Agari公司的数据架构师。本文是Agari使用Airbnb的Airflow实现更智能计划任务的实践，Airbnb的开源项目Airflow是一种用于数据管道的工作流调度。 工作流调度程序是一个负责让工作流在可靠并可扩展方法中周期性执行的系统。工作流调度程序是无处不在的，例如，任何有数据仓库的公司都有一个通常用于报告的专门的数据库，该数据库使用工作流调度程序夜以继日地加载到数据库。比如像Agari这样的公司更感兴趣的是可以使用工作流调度程序更可靠地执行
前段时间，公司说要做技术分享，于是每周都会安排同事进行技术方面的分享，虽然有时候大部分的人在玩手机，有些同事也在专心致志的在学习，毕竟程序员永远都是保持在学习写代码的路上，JDK都出到16了，尽管你可能现在还是在使用 JDK8 但是还是要继续学习呀。于是阿粉就准备研究一些公司目前没有用到的关系，就学习了一下 Activity 工作流的相关知识，在这里阿粉也分享给大家。
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
Serverless概念首次出现在2012年，由云基础设施服务提供商Iron.io的副总裁Ken Fromm在《Why the future of software and apps is serverless》【4】一文中阐述，在2014年亚马逊发布了AWS Lambda之后，Serverless开始变得流行了起来，国内外的各大云厂商都争相跟进。
Flink API提供了开发的接口，此外，为了实现业务逻辑，还必须为开发者提供自定义业务逻辑的能力。。Flink中设计了用户自定义函数体系(User Defined Function,UDF),开发人员实现业务逻辑就是开发UDF。
Meta 的无服务器平台 XFaaS“每天要处理来自数十个数据中心区域的 10 万多台服务器上的数万亿次函数调用。”
Dapr 的统一 API 和模式，包括跨语言和框架的工作流，解放了开发者面对碎片化技术的困扰。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
