ASW 应用与服务编排工作流是腾讯云服务的编排工具，用户可以将多个云服务编排到业务场景相关的应用程序中，可以通过 ASW 工作流编排分布式任务，管理执行任务的顺序、错误处理、重试逻辑和状态，从而显著减轻团队的研发负担。 通过 ASW Map 并发能力编排调用云函数，完成批量数据的处理，并将结果写回存储，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的数据处理系统模型。尤其适合证券交易数据统计，电商系统商品订单数据分析，微博热点分析等大数据分析场景。本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数，快速搭建一个高可用的数据
本文为您介绍如何使用 ASW 编排云函数与 AI 产品服务，快速搭建一个 AI 智能识别的处理流水线。通过 ASW 编排调用腾讯云 AI 能力，完成 活体检测、语音识别、关键字采样、自动审核 等一系列自动化识别认证流程，提供开箱即用、灵活便捷、高弹性高可用的 AI 智能识别处理场景。 尤其适合社区人脸识别，金融交易人脸支付，智能线上开户等 AI 人工智能场景。 01. ASW 工作流 - 「AI 识别」系统架构 在「智能线上开户」的场景中，用户在应用客户端登录，客户端将用户视频采集后上传到 COS，通过
既然今天要聊一聊云原生时代的业务流程编排，那咱们首先得定义什么是流程编排以及传统的流程编排是做什么的。传统的流程编排一般分两类：bussiness process management（BPM 业务流程管理）和 workflow engine (工作流引擎)，在过去十几年里，商业领域主要是以BPM为主，软件服务厂商以平台化的产品为企业客户提供流程设计、流程管理、流程自动化相关的能力。
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
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。
应用与服务编排工作流 (Application Services Workflow，ASW) 是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。
原文：https://github.com/meirwah/awesome-workflow-engines
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
ASW 简介 应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，ASW）是对腾讯云服务进行可视化编排，组合成工作流模板的应用程序集成类产品。可以更简单、更直观、更快速地构建和更新应用。 ASW 可以用拖拽组件的方式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，并在必要时支持执行用户定义的重试逻辑，确保任务和服务按照模板定义的步骤顺利完成。 同时，您将无需编写代码，只需用可视化编排的方式快速构建自动化工作流模板，并实例化为任务去执行，或发布为服务接口提供对外
导语 | 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。那么，谁来负责端到端业务流的成功呢？在调研工作流引擎的过程中，笔者了解到微服务编排模式及微服务编排引擎Zeebe，可以很好的回答这个问题。文章作者：唐炯，腾讯CSIG研发工程师。 一、工作流与微服务编排 1. 工作流 提到工作流，印象里都是OA系统各种请假审批流。事实上，广义上的工作流是
微服务是一种架构范例。在这种架构中，多个小型独立组件协同工作，从而构成一个系统。尽管它的操作复杂性较高，但这种范式已经被迅速采用。这是因为它有助于将复杂的系统分解为可管理的服务。这些服务更关注微观层面的问题，包括单一责任，关注点分离，模块化等。
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
关于这个项目 Zeebe与Camunda BPM(以及其他传统工作流引擎)有何不同? 为了回答这个问题，我们首先分享一些关于我们为什么开始在Zeebe上工作的背景知识是有帮助的。多年来，我们已经看到用
业界的云服务编排需要开发者编写代码，实际业务场景面对的常常是复杂的逻辑结构，开发人员要花大量时间处理组件间的逻辑和代码，学习成本高，难度大。 通过腾讯云 ASW 工作流，设定好执行步骤，即可将多个腾讯云服务按步骤进行调度，极大地简化了开发复杂度。ASW 预置了常见的应用模板，一键部署，开箱即用。 —— 产品优势 —— 01. 支持全量云服务 ASW 支持全量腾讯云产品服务的编排调度，即云 API 支持的所有产品服务，包括 AI 服务、云函数、Severless 服务等。通过任务调度多个服务产品，完成复杂业
在数据处理、多媒体文件处理、商品审核、容器运维管理等系统架构中，往往需要并行多路任务处理的场景 。 例如电商商品审核系统，商家每天对商品进行管理更新后，商品数据需要通过商品中台进行一系列的审核操作：如 图片审核、死链检测、商品打标、文本审核、统一类目 等环节。海量更新的商品数据会先投递到 Ckafka，商品中台需要一个能快速处理大量数据，高并发、高吞吐量的数据处理流水线。 利用 ASW 低代码、灵活便捷的特性，通过 ASW + 云函数作为微服务的粘合剂，可快速搭建一个高效可用、易扩展性的微服务架构应用。A
译自 The Pillars of Platform Engineering: Part 5 — Orchestration 。
使用 Celery 为高 RPS 数据处理引擎构建复杂工作流的分步指南，从设计到实现，再到 Kubernetes 中的新生产。
本文来自RIST Forum at IBC2019的一篇演讲。演讲的主题是用于高端实时媒体工作流的RIST以及它如何在高端工作流中发挥作用。
零售领域变革不是一个新话题，从电商到 O2O ，从无人售货柜到机器人导购，腾讯云的尝试一直未曾止步。对于传统零售企业来说，通过数据中台可以让顾客与需求更好地匹配，同时实现平台上多触点获取流量。而技术中台，则可以帮助零售企业提升整体运营效率，在提高安全性的基础上，还能享受 AI 时代带来的智能化红利。 谈及腾讯电商业务中台，腾讯云应用与服务编排工作流 ASW 的项目负责人王子一认为，“以消费者为中心，实现上下游的产业协同，赋能商家，商家一次接入后，可应用于如下全部业务场景：检索业务、广告业务、智能广告投放、
最近，关于数据科学家的工作应该包含哪些，有许多激烈的讨论。许多公司都希望数据科学家是全栈的，其中包括了解比较底层的基础设施工具，如 Kubernetes（K8s）和资源管理。本文旨在说明，虽然数据科学家具备全栈知识有好处，但如果他们有一个良好的基础设施抽象工具可以使用，那么即使他们不了解 K8s，依然可以专注于实际的数据科学工作，而不是编写有效的 YAML 文件。
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。
在音视频转码、ETL 作业处理、基因数据处理等诸多场景中，我们都可以通过工作流并行调用云函数，将任务进行并行处理，大大提高任务处理的吞吐量，满足应用场景的高实时性、高并发能力。 在《使用 ASW 工作流创建您的第一个函数编排》文章中，我们分享了如何使用 ASW 编排一个 Sum 云函数进行求和计算。本期文章主要分享如何使用 ASW 的 Map 节点能力进行并发的数据求和计算。 01. 创建函数 1. 登录「云函数控制台」，创建一个函数名称为 Sum，运行环境为 Python 3.6 的云函数。 云函数控
我们正在构建Zeebe作为下一代工作流引擎，用于新兴用例，例如微服务编排用例，这些用例可能需要引擎每秒处理数十万（或数百万）个新工作流实例。
本文是《vivo营销自动化技术解密》的第4篇文章，分析了在营销自动化业务引入工作流技术的背景和工作流引擎的介绍，同时介绍了几种业界流行的开源工作流引擎特点，以及在项目自研开发过程中的设计思路和总结思考。
Argo是一个基于Kubernetes的开源容器化工作负载管理平台。它旨在简化DevOps流程，并减少运营部署和管理Kubernetes环境时的复杂性。
业界的云服务编排需要开发者编写代码，实际业务场景面对的常常是复杂的逻辑结构，开发人员要花大量时间处理组件间的逻辑和代码，学习成本高，难度大。
蜻蜓安全工作台是一个为安全工程师所打造的安全工作流编排平台；集成了市面中场景的安全工具，让工程师一键使用，提高工作效率；工程师也可以在平台中发挥自己的创造力，低成本的编排专属于自己的工作剧本；也可以将自己的成果与他人一键共享。
Tencent Hub是腾讯出品的DevOps服务。主要提供多存储格式的版本管理，支持Docker Image、Binary、Helm Charts 等多种类型文件。同时提供 DevOps 工作流的编排引擎，并且支持编排 DevOps 工作流，以打造更强的持续集成与持续交付力，加快软件迭代发布速度。
平台工程是用来设计、构建工具链和工作流的方法，软件工程师团队在这些工具和流程的帮助下，获得自助服务的能力。这些工具和流程被称为内部开发平台，经常会被简称为平台。平台团队的目标是提高开发生产力、加快发布节奏、提高应用稳定性、降低安全及合规风险，以及降低成本。
今天，我们发布了对 Kubernetes 的一流（first-class）支持，作为Metaflow[1]对 AWS 原生服务集成的替代方案。数据科学家可以将计算扩展到 Kubernetes 集群[2]，并编排由 Argo Workflows 执行流程[3]。详情可参阅我们的Kubernetes 部署指南[4]。
Airflow[1]是一个分布式任务调度框架，可以把具有上下级依赖关系的工作流组装成一个有向无环图[2]; 有向无环图长得就如下一般：
本文详细介绍商品中台（ps：腾讯广告商品中台负责全行业商品管理与维护，商品用于广告投放等众多应用场景）如何通过自建流程编排引擎实现各业务场景服务的三高处理，进
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。
感谢大家一直以来对云开发的支持。为了给大家提供更好的开发体验，结合大家的诉求，云开发团队现推出新功能「工作流」，现已在「云开发管理工具」中启动内测，诚邀各位开发者参与内测体验。
在本系列教程中，笔者希望将必要的知识点围绕理论、流程（工作流程）、方法、实践来进行讲解，而不是单纯的为讲解知识点而进行讲解。也就是说，笔者希望能够让大家将理论、知识、思想和指导应用到工作的实际场景和实践之中，而不是拿着字典写文章，抱着宝典写代码。至于很多具体的语法、技术细节，除了常用的知识点，笔者更希望大家阅读官方文档——毕竟看官网比看书靠谱多了，官网会一直更新和改进，而书和教程自出版或发布之后，基本上就“死“了。
在今年的敏捷团队建设中，我通过Suite执行器实现了一键自动化单元测试。Juint除了Suite执行器还有哪些执行器呢？由此我的Runner探索之旅开始了！
| 导语 自从容器技术大热后，编排这个词也被大家日日所见。到底什么是编排？它跟K8S到底有什么关系？这篇文章我们来一起讨论研究下。
2023年市面上出现了很多和大模型相关的产品，旧金山的Prompt AI融资了500万美元，来自新加坡的Neuronicx成为全球最知名的GPT账号服务商，国内的各类套壳网站通过广告和会员赚的盆满钵满。之后，文心一言、通义千问、智普清言等服务商迅速降低了国内的大语言模型使用门槛，字节发布了第一个面向普通用户的手机App豆包则把大模型的使用门槛进一步拉低。2024年，初创公司Cognition Labs发布了全球首款全智能AI程序员Devin，字节发布coze，大模型开发进入了新的事态，让普通非编程用户基于大模型做符合自己需求的应用成为可能。
大家好，我是一哥，最近有小伙伴私聊我说他们的调度系统经常出问题，领导要求大家人在哪电脑背到哪，家庭生活一地鸡毛……，其实我也有类似的经历，今天给大家分享一下做调度系统的一些经验！
golang办公工作流workflow利用js-ojus/flow做测试——系列二
记得第一次参与大数据平台从无到有的搭建，最开始任务调度就是用的Crontab，分时日月周，各种任务脚本配置在一台主机上。crontab 使用非常方便，配置也很简单。刚开始任务很少，用着还可以，每天起床巡检一下日志。随着任务越来越多，出现了任务不能在原来计划的时间完成，出现了上级任务跑完前，后面依赖的任务已经起来了，这时候没有数据，任务就会报错，或者两个任务并行跑了，出现了错误的结果。排查任务错误原因越来麻烦，各种任务的依赖关系越来越负责，最后排查任务问题就行从一团乱麻中，一根一根梳理出每天麻绳。crontab虽然简单，稳定，但是随着任务的增加和依赖关系越来越复杂，已经完全不能满足我们的需求了，这时候就需要建设自己的调度系统了。
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经常会有这样的调用场景：app（或web前端）调用后台的一个接口，该接口接到该请求后，需要调用其他多个微服务来获取数据，最终汇总一个最终结果返回给用户。
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本文是对 Conductor 文档的简单翻译，建议你认真阅读，如果阅读后你仍然不知道如何使用，可以继续关注本博客，我会在后续的博客中更新 Conductor 实战
微服务的流程编排将成为下一个要解决的大问题。在撰写本文时，有几种解决方案试图在该领域竞争，主要是构建自己的（文本）领域特定语言来描述业务流程。在我看来，编排应该改为在BPMN 2.x中表达，因为它是为此目的而精心设计的，易于理解且成熟的语言。
Apache EventMesh (Incubating) 是一个用于解耦应用和后端中间件层的动态云原生事件驱动架构基础设施。它支持广泛的用例，包括复杂的混合云、使用了不同技术栈的分布式架构。
在这篇文章中，我们将探索一种新颖的方法，将 Argo 工作流分布到多个 Kubernetes 集群中。
2014 年我们发布了 Lambda 服务，掀起了 Serverless 革命。现在越来越多的人谈论 Serverless 的未来。事实上，我们自己构建的应用程序中有一半以上是基于 Lambda 的，Serverless 能够最大限度地利用云计算的价值。现在，越来越多的客户正在决定采用 Serverless。这里，我们不只是在谈论 Lambda、API Gateway、Step Functions 或 EventBridge 等 Serverless 服务，而是如何使用 Serverless 实现快速原型设计、成本可控、高可用、自动扩展以及高效运维，这些都是用户在选择初始应用架构时需要考虑的关键设计因素。
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