工作流图
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国内主要工作流厂商分析
在这篇文章里，我们将一起回顾一下国内主要工作流厂商的产品以及发展策略，接着讨论他们当前所面临的困难以及未来的机会。这里分析的工作流厂商包括了东方易维、西安协同、普元、炎黄动力、有生博大、华创动力、携创、天翎、博汇数码、中创、浪潮以及台湾的华芩。
AWS Step Functions 快捷工作流：高性能、低成本
我们在 re:Invent 2016 上推出了 AWS Step Functions，之后我们的客户立即将该功能作为其多步骤工作流的一个核心元素。
3 亿用户的美版“小红书”Pinterest 是如何建立 Kubernetes 平台的？
Pinterest是坐拥 3 亿用户的美版“小红书”，媲美社媒巨头！如果你熟悉“小红书”，那么你就很容易理解 Pinterest 的定位了。在如此庞大体量的 Pinterest，是如何建立 Kubernetes 平台的？
10+ JavaScript 数据可视化库
在本文中，我们将为你介绍可以用来构建自己的图表制作工具以及向软件中增添一些图形建模功能的10+款JavaScript库。
无服务器应用程序：乔治亚州立大学的云计算之旅
近年来，众多高等院校开始越来越多地立足远程教育开展各类创新举措。
数据仓库系统建设中的工作流及优化
本文提出一套适用于数据仓库建设的 workflow 优化方案。
Netflix 开源下一代数据工作流引擎 Maestro
Maestro 为 Netflix 的数据科学家与需要大量信息的的业务线经理提供了工作流即服务。
低代码、中台化：爱奇艺号微服务工作流实践
微服务从诞生到现在，经历了很长时间。期间不同公司，不同的团队有各自独特的见解，但慢慢对于微服务的各个方面的理解，如服务发现一致性、容错、事务、熔断、降级、配置等等趋于一致。
Serverless Streaming：毫秒级流式大文件处理探秘
Serverless 工作流用于将函数编排为协调的微服务应用程序。
一文读懂微服务编排利器—Zeebe
微服务架构的一大核心是把大的复杂的业务系统拆分成高内聚的微服务，每个服务负责相对独立的逻辑。服务拆分的好处无需赘述，但是要实现业务价值，不是看单个服务的能力，而是要协调所有服务保证企业端到端业务流的成功。
统一的规则引擎与过程
JBoss Drools项目的领导者Mark Proctor与Ruleflow项目的领导者Kris Verlaenen提出了他们关于统一规则与过程来提供一个真正统一的、规则和过程是第一类对象的建模环境的观点，该环境与建模图形界面集成，使用单独的统一的引擎与API来编译/构建，部署和运行时执行。
在 Windows workflow 里实现人工活动
Windows workflow是一个实施业务流程处理的优秀框架。但它存在一个不足，就是缺乏对人工活动的直接支持。虽然已经存在解决这个问题的几种方法，但却不够通用。本文将定义一种完全通用的方法，在WF中支持人工活动。
Netflix Conductor：一个微服务编制引擎
近日，Netflix宣布开源其微服务编制引擎Conductor，本文介绍了这个引擎的主要特性、架构图、以及任务类型。
真正的按需计费 - 函数工作流 FunctionGraph 实战，5 分钟搭建图片压缩应用
互联网时代，各类app，小程序为人们的生活，办公，学习，休闲，娱乐提供着便利，在今年8月31日中国互联网络信息中心发布的第50次《中国互联网络发展状况统计报告》中显示，截至2022年6月我国网民规模为10.51亿，网民人均每周上网时长为29.5个小时。由此可
快速搭建 Serverless 人脸识别离线服务
本文介绍如何快速搭建 Serverless 人脸识别离线服务。
使用适用于 Amazon SageMaker 的 AWS Step Functions Data Science SDK 自动执行模型重新训练和部署
随着机器学习 (ML) 在公司核心业务中占据的份量越来越重，缩短从模型创建到部署的时间就变得越来越重要。
作业帮基于 Apache DolphinScheduler 3_0_0 的缺陷修复与优化
作业帮大数据团队基于Apache DolphinScheduler 3.0.0搭建的 UDA 任务调度平台，在使用中发现并修复了该版本的一些问题，如线程泄漏、内存泄漏、事件堆积等，还进行了稳定性优化，包括工作流实例健康检查等，同时介绍了巡检流程及未来规划。
Netflix 通过新的配置功能增强了 Metaflow
Netflix 为 Metaflow 机器学习基础设施新增 Config 对象，带来强大配置管理能力。它在流程部署时解析，可通过 TOML 文件指定，具有灵活运行时配置等优点。此功能是 Metaflow 重要发展，已在 2.13 版提供。还介绍了类似工具，Metaflow 因其特性在其中独具优势。
一种实用的 Temporal 架构方法
Temporal让开发人员可以构建高度可靠的应用程序，而无需担心所有的边界情况。
为什么数据科学家不需要了解 Kubernetes
如果你想成为一名数据科学家，不要想着要掌握全栈。
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