首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

由于Uber Cadece中的连续轮询,工作流工作人员的扩展限制?

由于Uber Cadence中的连续轮询,工作流工作人员的扩展限制是指在传统工作流系统中,当一个工作人员正在等待某个任务的完成时,它会持续进行轮询,即不断地查询任务的状态。这种轮询方式会导致系统资源的浪费,同时也会降低系统的性能和响应速度。

为了解决这个问题,Uber Cadence采用了Event-driven的方式来处理工作流任务。Event-driven是指工作人员不再主动轮询任务状态,而是通过监听事件的方式来获得任务的最新状态。这种方式可以避免不必要的轮询,减少系统资源的消耗,提高系统的性能和响应速度。

Uber Cadence的工作流工作人员扩展限制还包括以下几个方面:

  1. 并发限制:工作流工作人员的并发执行能力受到系统资源的限制,当并发请求数量过大时,可能会导致系统的性能下降甚至崩溃。因此,在设计工作流时需要考虑并发请求的合理分配和调度,以保证系统的稳定性和可扩展性。
  2. 资源消耗:工作流工作人员在执行任务时会消耗系统资源,包括内存、CPU等。当任务数量庞大或者任务复杂度较高时,可能会导致系统资源的紧张和不足。因此,在设计工作流时需要合理评估任务的资源消耗,优化任务执行的方式和算法,以减少系统资源的消耗。
  3. 故障恢复:工作流工作人员在执行任务时可能会出现故障或者异常情况,如网络中断、程序崩溃等。为了保证工作流的可靠性和可恢复性,需要采取相应的措施,如错误重试、异常处理等。

针对Uber Cadence中的连续轮询问题和工作流工作人员的扩展限制,推荐腾讯云相关产品和产品介绍链接地址如下:

  1. 腾讯云Serverless Framework:提供了无需管理服务器的全托管云函数服务,可用于快速构建和扩展工作流应用。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/scf
  2. 腾讯云容器服务:为工作流提供高可用、弹性伸缩的容器化部署环境,有效解决了资源限制和并发限制的问题。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/tke
  3. 腾讯云数据库 TencentDB:提供高可用、可扩展的云数据库服务,支持各种类型的数据库,可为工作流提供可靠的数据存储和访问。详情请参考:https://cloud.tencent.com/product/cdb

请注意,以上推荐的腾讯云产品仅供参考,具体选择应根据实际需求和情况进行评估。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

使用Celery构建生产级工作流编排器

包含工作人员、任务和消息代理完整芹菜工作流 然后我们决定负责这些任务 Celery worker 并使用适当配置。...对于一个长时间运行且需要从队列中立即处理任务,如果将乘数改成 1,它将只轮询能够从队列获取并发处理能力数量任务,从而允许另一个 Workers 轮询队列消息。...这些可以允许恢复由于限制而导致任务被终止而发生数据库事务。...缓存 Redis:对于中频使用中间资源,如 json 文件或数据库调用,可以使用所有工作人员共享公共 Redis 进行缓存。...此处容器编排将使我们能够满足按需流量,我们工作进程可以根据队列消息进行扩展,并更快地处理这些消息。

28310
  • Uber Cadence 学习

    简单来讲就是一个工作流引擎,是个好东西。可惜文档晦涩难懂,不使用业内通用模式和架构,自己创造一套,这大概也是 Uber 一个特色吧?...这些步骤依次执行,并且向后传递阶段性信息流,就是工作流工作流是个很宽泛概念,审批系统算,容器编排、CI pipeline 也都可以算。不同工作流系统设计上有它侧重点,所以可复杂可简单。...实际系统由于流程可能会非常复杂,或者说需要可视化与业务方人员沟通,这时就涉及到了流程建模。...常见工作流引擎自动化理论主要有: •有限状态机(FSM)•简单、最常见•可以有环•描述是单个对象状态,也就是说(一个工作流实例内)仅能够追踪一个任务•有向无环图(DAG)•AirFlow[2]...、Conductor[3] 采用工作流理论•不能有环•工作流实例在一个时刻能够处于多个状态,可以追踪多个任务•PetriNet•主要用于面向 BPM 工作流引擎•可以有环•工作流实例在一个时刻能够处于多个状态

    2.7K40

    Uber 实时推送平台实践:gRPC 推动基础设施发展

    Uber 业务遍布全球,每天需要处理全球数百万人次出行,实时性对 Uber 而言非常重要。在一次行程,多个参与者可以修改和查看正在进行行程状态,这需要实时更新。...轮询更新 在 Uber 应用场景下,司机侧需要每隔几秒钟对服务器进行轮询,以查看是否有新订单。乘客侧可以每隔几秒钟轮询一次服务器,以检查是否分配了司机。...这些应用程序轮询频率取决于所轮询数据变化率。在 Uber 这样大型应用,变化率取值范围非常大,从几秒钟到几小时不等。...可靠性 在网络上,所有消息都应该可靠地发送,如果发送失败,则应重试 线路效率 由于 Uber 快速发展,对用户来说传输数据成本是一个挑战,特别是那些每天与平台连接数小时司机。...优先级 因为对于不同用例,会产生数百种不同负载,所以首先要对发送给应用东西进行优先级排序。我们接下来将会看到 Uber 所采用协议限制了在一个连接上发送多个并发负载。

    73820

    Buildkite扩展了其规模化持续交付平台

    Buildkite,深受高流量、横向扩展企业对消费者巨头青睐,已将其同名 CI/CD 服务扩展为一个完整平台。...Uber 和 Wayfair 等。...由于 Uber 复杂代码库拥有 5000 万行代码或更多,每次更改可能会触发多达 50000 次单独测试。将此乘以 5000 次更改,构建系统可能同时管理数亿个事件。 “你不能一个接一个地运行测试。...该软件 以开源形式提供,可以轻松复制以运行所需构建工作流。 开发人员定义了一组代码在投入生产之前应该经历步骤,或 流水线,这可能包括单元测试和集成测试,以及其他检查。...每个步骤都由构建运行器代理处理,这些代理是用 Go 编程语言编写,因此可以在不同平台上运行。每个代理通过 HTTPS 轮询 Buildkite 代理 API。输出 存储并重复使用 作为工件。

    6510

    如何构建产品化机器学习系统?

    下面是一些更新参数技术: 参数服务器策略(Async)——在这种方法,特定工作人员充当参数服务器。这是最常用技术,也是最稳定。...由于这是一种异步方法,有时不同工作者参数可能不同步,这会增加收敛时间。 ?...因此,它适用于TPUs和具有多个gpu工作人员。...对于这些应用程序,最好使用TensorFlow service、Cloud ML引擎或Cloud AutoML创建可扩展性能API。在某些应用程序,预测延迟非常重要,比如信用卡欺诈预测等等。...许多工具仍在积极开发,因此,构建可扩展机器学习系统仍然是一个非常具有挑战性问题。我热衷于建立生产机器学习系统,以解决具有挑战性现实问题。如果你对此也感兴趣,请持续关注我更新~ ?

    2.1K30

    服务编排--Conductor 文档翻译 (介绍与基本概念)

    通过点对点任务编排,我们发现随着业务需求和复杂性增长难以扩展。发布/订阅模型适用于最简单流程, 但很快就突出了与该方法相关一些问题: 流程“嵌入”在多个应用程序代码。...工人任务 工作人员任务由应用程序实现,并在与Conductor不同环境运行。工作人员任务可以用任何语言实现。...这些任务通过REST API端点与Conductor服务器通信,以轮询任务发现并执行,并在执行后更新其状态。 工作人员任务由计划任务类型SIMPLE标识。 工作流任务生命周期 ?...当工作人员轮询任务但由于错误/网络故障而无法完成时很有用。 outputKeys 任务输出键集。...用于记录工作流程所需输入 可选 工作流任务 tasks工作流属性定义要按该顺序执行任务数组。以下是每项任务所需强制性最低参数: 领域 描述 笔记 name 任务名称。

    5.1K40

    Uber机器学习平台Michelangelo实践

    由于这个模型正逐个应用在各个城市,Uber 团队发现预估到达时间准确性大幅提升,在某些情况下,平均预估到达时间误差减小了 50% 以上。 ?...能够在 Uber 这样公司成功扩展机器学习,需要不仅仅是技术实力,还有组织与设计流程方面的因素。接下来我们就为大家分析一下 Uber 成功三个关键因素:组织、流程和技术。 ?...Uber 系统越来越高端,需要解决问题也越来越复杂,随着日渐增长灵活性、可扩展性,以及特定领域机器学习开发经验,需求也增长了起来。...1.端到端工作流程 早期 Uber 就认识到,要在公司内成功开展机器学习需要不仅仅是训练好模型,更需要对整个工作流提供稳定且可扩展支持。...另外团队还发现,同样工作流可以应用到多个场景,包括传统机器学习和深度学习,有监督、无监督以及半监督学习,批量、在线和移动部署,时间序列预测。

    74120

    Presto on Apache Kafka 在 Uber大规模应用

    从图 2 可以看出,Apache Kafka 是我们技术栈基础,支持大量不同工作流,其中包括一个 pub-sub 消息总线,用于从 Rider 和 Driver 应用传送事件数据,诸如 Apache...由于用户想要在以前事件执行点查询或者执行分析查询,所以这种流处理并不适用于以上问题。...例如,由于 Kafka 连接器没有建立索引,所以它性能比实时 OLAP 存储要差。另外,对于 Uber 扩展性需求,在连接器上还有其他挑战需要解决,我们将在下一节详细说明。...因此,我们需要 Presto-Kafka 连接器能够按需检索最新模式。 查询限制:对于我们来说,限制每一个查询能够从 Kafka 消耗数据数量非常重要。...多个 presto 查询同时进行,将需要更长时间来完成。这是我们不得不作出牺牲。在现实由于我们拥有查询过滤器,所以大部分查询都可以在一定时间里完成。

    84320

    Uber工程技术栈(一):看曾经独角兽背后用了哪些技术

    我们将原来整体式架构分成了许多部分,以便伴随业务成长而扩展由于成百上千微服务相互依赖,绘制一张图来表明目前Uber是如何工作显得异常复杂,这一切在迅速变化。...人们依赖我们技术来赚钱,前往想去地方,所以没有时间暂停下来。我们格外注重可用性和可扩展性。 就在我们扩大覆盖范围同时,我们服务必须能够扩展。我们架构灵活性鼓励竞争,那样最好想法才能胜出。...Uber技术架构 想象一棵树,而不是种种限制塔式体系。看一下整个Uber使用技术,你会看到共同架构(好比树干),每个团队或工程办公室有不同侧重点(好比树枝)。...除了这些数据库外,我们在西雅图工程师专注于构建一个新实时数据平台。 我们使用Redis用于缓存和队列。Twemproxy通过其一致散列算法,提供了缓存层扩展性,又不牺牲缓存命中率。...Celery worker进程使用那些Redis实例来处理异步工作流操作。

    91250

    Uber 基于Kafka多区域灾备实践

    如图 1 所示,Kafka 现在成了 Uber 技术栈基石,我们基于这个基石构建了一个复杂生态系统,为大量不同工作流提供支持。...- Uber Kafka 多区域部署 - 提供业务弹性和连续性是 Uber 首要任务。我们制定了详细灾难恢复计划,尽量减少自然和人为灾难(如停电、灾难性软件故障和网络中断)对业务影响。...我们从实践获得了一个很关键经验,可靠多区域基础设施服务(如 Kafka)可以极大地简化应用程序针对业务连续性计划开发工作。...由于 Uber 很多服务不能接受数据丢失,所以消费者无法从高水位(即最新消息)恢复消费。另外,为了避免过多积压,消费者也不能从低水位(即最早消息)恢复消费。...图 6:主备消费者从一个区域失效转移到另一个区域 - 结论 - 在 Uber,业务连续性取决于高效、不间断跨服务数据流,Kafka 在公司灾备计划扮演着关键角色。

    1.8K20

    数据分析36计 :Uber AB 实验平台搭建

    该平台支持我们驾驶员,骑手,Uber Eats和Uber Freight 应用程序实验,并被广泛用于运行A/B/N,因果推理和基于多臂老虎机(MAB)连续实验。...由于我们用户多样化,因此实验前偏见是Uber一大挑战。双重差分法(diff-in-diff)是定量研究公认方法,我们使用它来校正组之间实验前偏差,从而产生可靠处理效应估计。...如果没有明显下降,则继续进行实验,否则将给予警报,甚至暂停。该监控系统工作流程如下图6所示: ? 图5.我们将序贯检验方法集成到XP停机监控系统工作流。...UberXP在各种用例利用了连续实验,包括超参数调整和自动功能推出。 在案例研究1,我们概述了该方法如何帮助优化电子邮件活动并增强了Uber乘客参与度。...由于其规模和全球影响力,随着我们方法发展,我们渴望建立一个更加智能实验平台。将来,该平台将不仅提供从当前实验获得见解,而且还可以提供先前见解,并随着时间推移主动预测指标。

    1.5K20

    向真正互联企业迈出第一步

    物联网如何推动未来几十年最重要商业趋势之一。 如果你认识数据中心工作人员,花点时间感谢他们。毕竟,正是因为有了它们,我们居家隔离时才能在网上购物,在Netflix上观看《Tiger King》。...这些工作人员和他们团队在COVID-19危机期间一直在不知疲倦地工作,以保持互联网运行。...更好是,基于物联网数据训练机器学习算法可以处理这些和其他常规数据中心任务,例如更新和补丁。 这在今天尤其有价值,因为人们希望限制数据中心、工厂、食品加工厂和其他设施所需现场员工数量。...物联网设备不依赖于操作人员手动检查流水线上每台机器和每一步,而是自动、连续地收集和分析数据。...为了继续扩展这项工作,IT团队需要物联网支持智能工作流。 如果做得对,物联网可以帮助交付出色工作流程带来出色体验。

    29000

    云原生时代业务流程编排

    后来SWFtech lead去了Uber,在Uber工作流引擎发扬光大,由专门引擎团队负责用Go语言打造Cadence平台,多个业务部门基于Cadence平台开发出支撑几十个业务流程编排服务,也有一些业务部门根据自身业务特点定义特定...架构设计有不错水平扩展能力,用堆机器手段仍然可以应付很多业务场景需求,我估计Uber内部用来运行Cadence集群服务器数量一定不少 ^_^ 前面介绍了工作流引擎/流程编排概念和相关优秀开源项目...CNCF官方对这个术语定义:云原生技术使组织能够在现代动态环境(例如公共云,私有云和混合云)构建和运行可扩展应用程序。这些技术使松散耦合系统具有弹性,可管理性和可观察性。...现代公有云托管业务流程编排服务可以有效简化分布式应用开发出错处理、弹性扩缩容、流程全生命周期监控,并且通过业务状态自动持久化提供了高容错性和扩展关键业务开发模式。...与业务流程编排函数不同,活动函数并不限制在其中执行工作类型。 活动函数经常用于进行网络调用或运行 CPU 密集型操作,活动函数还可以将数据返回到业务流程编排函数。

    14.9K111

    业界 | Uber推出机器学习平台Michelangelo:全面处理工作流程推动AI民主化

    下文中,我们将逐层介绍 Michelangelo 技术细节。 机器学习工作流Uber 几乎所有机器学习用例中都存在相同一般工作流程,无论手头挑战是分类、回归,还是时间序列预测等。...工作流程通常与实现无关,因此很容易扩展以支持新算法类型与框架,比如更新深度学习框架。它还应用于不同部署模式,比如线上、线下(以及车载和手机)预测应用案例。...我们专门设计了 Michelangelo,从而提供可扩展、可信赖、可再现、易于使用且自动化工具处理以下工作流程。...基于 Michelangelo 建构 接下来几个月,我们计划继续扩展并强化现有的系统以支持我们客户团队与 Uber 整体业务增长。...不断增加 Uber 机器学习系统正在实现深度学习技术。在深度学习模型上定义和迭代用户工作流程与标准工作流程非常不同,因此其需要独特平台支持。

    1K60

    我们如何使用Go打造了Uber QPS最高服务

    如今已过一年,这项技术在Uber数以百计生产应用脱颖而出,成为了每秒查询量最高(QPS)服务。本文讲述了我们建立这个服务原因,还有近来Go语言对构建和扩展该服务速度贡献。...背景 在Uber,地理围栏指的是地面上由人为定义地理区域(或几何术语多边形),广泛用于地理位置配置。...尽管Node.js在输入/输出密集型服务中使用效果良好,但由于Node本质上属于解释型和动态类型语言,在这种用例并非最佳选择; 无干扰后台加载:为了确保我们获取并执行查找地理围栏数据是最新,该服务必须后台读取多个来源数据...后台任务定期对不同数据库地理围栏数据进行轮询,并将这些数据存储在主内存,为查询提供服务;同时序列化到本地文件系统,在服务重启时快速引导载入: 上图是我们地理围栏查找服务架构。...处理Go内存模型 我们架构需要读取/写入并发访问内存geo索引,特别是:在前台查询引擎从索引读取时,后台轮询任务会对索引执行写入。

    1.2K100

    Uber如何使用NLP和深度学习改进地图体验

    我们每天服务行程数量超过1500万次,因此即便只有很低比例行程包括客户支持票据,我们也能获得大量票据。人工浏览这些票据以发现地图数据错误显然不是一个可扩展办法。...因此,我们使用机器学习和大数据处理来自动化这项工作流程。 我们构建了一个自然语言处理平台来进行大规模票据分析,以找出票据文本反映出地图数据相关问题。...由于缺乏前期分类,我们需要处理自由格式文本并检测与地图数据类别相关信号。人们在提交票据时会用多种不同短语来表达同一件事。...我们并不需要手动触发Spark流水线,而是使用Uber工作流管理系统每周调度运行。编辑地图数据类型服务会自动使用流水线结果并生成手动编辑任务。...将这项工作扩展到(英语之外)其他语言,以帮助Uber向更多地区提供服务。词和字符向量与语言无关,仅受到训练数据量限制,因此这种方法应该很好地扩展Uber全球数据集。

    39320

    打造全球最大规模 Kafka 集群,Uber 多区域灾备实践

    如图 1 所示,Kafka 现在成了 Uber 技术栈基石,我们基于这个基石构建了一个复杂生态系统,为大量不同工作流提供支持。...Uber Kafka 多区域部署 提供业务弹性和连续性是 Uber 首要任务。我们制定了详细灾难恢复计划,尽量减少自然和人为灾难 (如停电、灾难性软件故障和网络中断) 对业务影响。...我们从实践获得了一个很关键经验,可靠多区域基础设施服务(如 Kafka)可以极大地简化应用程序针对业务连续性计划开发工作。...由于 Uber 很多服务不能接受数据丢失,所以消费者无法从高水位 (即最新消息) 恢复消费。另外,为了避免过多积压,消费者也不能从低水位 (即最早消息) 恢复消费。...结论 在 Uber,业务连续性取决于高效、不间断跨服务数据流,Kafka 在公司灾备计划扮演着关键角色。

    97420

    Uber微部署工程实践

    因此,不断扩大工程师团队阻碍了Uber人工服务进一步扩展,有时甚至还会导致其长时间宕机。 如何才能确保每天稳定部署?为此,Uber开发了微部署(Micro Deploy,简称μDeploy)。...这意味着在工作时段,Uber系统某部分每分钟都在更新。由于更新时长往往不止一分钟,所以该系统总是处在更新状态。...作为一个分布式系统,在更新过程,μDeploy可以应对所有主机和机架异常停运(包括正在运行工作流主机)。...深度集成REST API:微部署REST API使用是第三方工具,并深度集成到功能。 从任务到委托 Uber设计微部署目的在于避免不必要部署进程,同时也想要借此协助更新准确进行。...开发两月后,Uber推出了首批微部署服务,其中50%在生产前五月使用μDeploy,较为高产。 2016年期,在众多数据中心当中,Uber后端以及发展成为一个不断迭代,大规模分布式系统。

    86350

    Uber如何使用ClickHouse建立快速可靠且与模式无关日志分析平台?

    到了支持这一快速增长流量规模瓶颈时,我们决定深入研究 Uber 大量日志用例,以构建我们下一代平台,从根本上改善可靠性、可扩展性、性能,最重要是确保用户和运营商愉快体验。...在框架实现管理工作流,当目标状态改变时,管理员服务会调用该工作流,或者按计划将集群从实际状态过渡到目标状态。这些工作流是幂等,可以安全地重试,以一种容错方式管理集群。...由于查询节点数目较少,因此可以方便地向它们传播集群信息,并快速收敛。另外,角色分离使我们能够使用不同硬件 SKU 对查询节点和数据节点进行独立扩展。例如查询节点几乎是无状态,并且很容易扩展。...通过增加更多 CH 节点,我们可以在此架构下线性扩展集群。但是为了能够可靠地支持多租户,我们还需要在摄取和查询过程适当地隔离租户。对于摄取器,我们对每个租户设定一个速率限制。...由于 ClickHouse 提供了适当资源隔离支持,我们平台可以在较高查询负载下继续运行,而不会出现严重降级或受限制现象。

    1.3K20
    领券