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conductor

强大的微服务工作流编排平台

Conductor是一个开源的微服务工作流编排平台,支持使用JSON和代码创建工作流。它提供多语言SDK,具有高度可扩展性,能够有效管理复杂业务流程和任务依赖。Conductor拥有活跃的社区,支持Docker容器和源码部署,适合各种规模的企业应用。平台由Netflix开发,现已成为独立的开源项目。

dolphinscheduler - 高性能低代码工作流编排平台
Apache DolphinSchedulerGithub云原生工作流调度开源项目数据编排
Apache DolphinScheduler是一款开源的数据工作流编排平台,支持低代码方式创建高性能工作流。该平台提供直观的用户界面,解决数据管道中的复杂任务依赖,并支持多种开箱即用的作业类型。DolphinScheduler易于部署,支持多种工作流管理方式,具有高可靠性和可扩展性。它支持云原生架构、多租户、工作流版本控制、状态管理和细粒度权限控制,适用于各种规模的数据处理需求。
flyte - 开源数据和机器学习流程编排工具
FlyteGithub云服务开源项目数据流水线机器学习编程语言
Flyte是一个开源的数据与机器学习工作流编排器,支持在Kubernetes平台上扩展和重复使用。它使用户能够使用Python SDK开发并在多种环境下部署,简化了分布式计算和资源管理。
PowerJob - 开源分布式任务调度和计算框架
GithubPowerJob任务调度分布式计算工作流开源项目灾难容错
PowerJob是一个开源分布式计算和任务调度框架,提供友好的UI界面、多样的定时策略和执行模式。支持工作流(DAG)、多语言处理器,具有容错能力和高可用性。适用于定时、广播、MapReduce和延迟任务等场景,支持水平扩展,是一个高性能、可靠的调度系统。
polaris - 极轻量级Golang工作流编排引擎
GithubGolangPolaris工作流编排开源项目轻量级
Polaris是一个极轻量级的Golang工作流编排引擎,为开发者提供简单而强大的工具来管理和自动化工作流程。它的设计注重效率和易用性,适用于各种规模的工作流,能够灵活处理从简单任务序列到复杂并行流程的多种场景。Polaris提供了清晰的文档和简单的安装方法,使开发者能够快速上手并集成到现有项目中。
metaflow - 提升数据科学项目效率的人性化工具
GithubMetaflowNetflix人工智能开源项目数据科学热门生产部署
Metaflow是一个用户友好的库,专为帮助科学家和工程师管理和建立实际的数据科学项目而设计,最初由Netflix开发。它支持从快速本地原型设计到生产部署,并提供强大的云端可扩展性和依赖管理。适用于各种项目,从传统统计到最先进的深度学习,Metaflow旨在简化机器学习、人工智能和数据科学项目的流程。详细信息请访问Metaflow官网和文档。
kestra - 开源通用工作流编排平台
GithubKestra事件驱动声明式工作流编排开源项目插件系统
Kestra是一个开源通用工作流编排平台,支持定时和事件驱动工作流。它使用声明式YAML定义编排逻辑,提供直观的UI界面和开发工具。Kestra支持多种编程语言,可通过插件扩展功能,具备子流程、重试、错误处理等丰富编排能力,适用于各类复杂度的业务场景。
hatchet - 高性能分布式任务队列和工作流编排系统
GithubHatchet任务队列分布式系统容错工作流编排开源项目
Hatchet是一款开源的分布式任务队列系统,旨在替代传统队列和发布/订阅模型。它具备高并发处理能力,支持公平调度和速率限制,同时保证超低延迟和高吞吐量。Hatchet提供任务可观察性、持久化执行和灵活调度等功能,适用于AI推理、大规模批处理和复杂工作流编排等场景。系统支持Python、TypeScript和Go语言SDK,便于与现有技术栈集成。Hatchet简化了任务队列管理,有效提升了系统可靠性和开发效率。
flor - Ruby驱动的开源工作流引擎
GithubJSONRubyflor工作流引擎开源项目进程定义
flor是一个基于Ruby的开源工作流引擎,专为长时间运行的执行而设计。它使用自定义语言定义工作流,支持与Ruby代码和外部脚本集成。flor采用JSON格式存储数据,兼容多种数据库系统,便于维护和扩展。该引擎为企业级工作流管理提供了灵活高效的解决方案。
awesome-microservices - 全面汇总微服务架构资源
APIGithub开源开源项目微服务框架编程语言
该项目汇总了微服务架构相关的平台、框架、工具和最佳实践。内容涵盖了从开发到部署的各个环节,包括服务治理、API设计、前端集成等方面。开发者可以利用这些资源,更高效地构建和管理分布式微服务系统。
argo-workflows - Kubernetes上的开源工作流编排引擎
Argo WorkflowsGithubKubernetes容器工作流引擎开源项目自动化
Argo Workflows是一个开源的工作流编排引擎,专为Kubernetes环境设计。它支持定义多步骤工作流,可通过任务序列或有向无环图(DAG)建模。该引擎轻量灵活,易于使用和扩展,适用于机器学习、数据处理、基础设施自动化和CI/CD等多种场景。Argo Workflows以其强大的功能和广泛的应用,成为Kubernetes生态系统中最受欢迎的工作流执行引擎之一。
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