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conductor

开源微服务和事件编排平台

Conductor是一个开源的微服务和事件编排平台,起源于Netflix,现由Orkes团队和开源社区维护。该平台提供工作流管理功能,支持Redis、PostgreSQL和MySQL等多种数据库后端。Conductor配备用户界面和API文档,并为多种编程语言提供SDK。活跃的社区和持续开发使Conductor成为构建分布式系统的有力工具。

awesome-devops - 全面的DevOps平台工具和实践资源汇总
DevOpsGithub云平台容器开源项目持续集成自动化
这是一个全面的DevOps平台、工具、实践和资源汇总,涵盖云平台、容器技术、自动化工具、CI/CD、监控等多个方面。该项目通过GitHub持续更新,为DevOps从业者和组织提供了创建和改进DevOps文化的重要参考。内容丰富全面,是DevOps领域的权威资源。
Schedulis - 基于Azkaban的高性能工作流调度系统 支持多租户资源隔离
DataSphere StudioGithubLinkisSchedulis任务调度工作流开源项目
Schedulis是基于Azkaban开发的工作流调度系统,具备高性能、高可用和多租户资源隔离特性。支持大数据任务和数据检查任务,与DataSphere Studio和Linkis集成。提供告警机制、执行策略和简洁界面。在高可用性、资源管理和功能特色上优于其他调度系统。
agola - 灵活可扩展的开源持续集成与交付平台
AgolaCI/CDGithubGit集成容器化工作流开源项目
Agola是一个开源CI/CD平台,支持从单实例到分布式部署。它可部署于多种环境,集成多个Git服务商,管理全面开发周期。Agola提供灵活的任务工作流,基于Git的流程保证追踪性和重现性。平台还具备用户直接运行、重启运行和依赖缓存等功能,提升开发效率和部署稳定性。
conduwuit - 轻量级Matrix服务器分支 适用于家庭和小型部署
ConduwuitGithubMatrix去中心化开源开源项目通信
conduwuit是Conduit的分支项目,专注于提供高效且易于部署的Matrix服务器解决方案。适合在树莓派等小型设备上运行,为家庭或小型团队提供Matrix通讯服务。该项目目前处于beta阶段,已支持大部分Matrix功能,但仍在持续完善中。用户可通过Matrix房间或GitHub获取支持和反馈问题。
beam - 统一批处理和流处理的数据并行处理模型
Apache BeamGithub分布式计算开源项目批处理数据处理流处理
Apache Beam是一个统一的数据处理模型,用于定义批处理和流处理的并行数据处理管道。它提供多语言SDK构建管道,并可在Apache Flink、Spark等分布式处理后端上执行。Beam支持Java、Python和Go等语言,为各类开发者提供灵活的开发环境。该项目采用统一模型处理批处理和流处理数据,支持多种编程语言,并可在多个分布式处理平台上运行。它为不同类型的开发者提供了灵活的工具,简化了大规模数据处理的复杂性。
openflow - 全面整合人机数据的管理平台
GithubIT系统OpenFlow事件管理开源平台开源项目数据收集
OpenFlow是一个事件和数据管理平台,整合人类、IT系统和物理世界的信息。平台提供数据收集、传输、存储和报告功能,支持在线试用及详细文档。用户可通过社区论坛获取帮助或选择商业支持。OpenFlow旨在为组织提供全面的数据集成和管理解决方案。
infinitic - 简化分布式系统开发的强大开源编排框架
GithubInfinitic分布式系统后端开发容错处理工作流编排开源项目
Infinitic是一个开源的分布式系统编排框架,旨在简化应用程序团队的后端流程开发。它提供工作流编排、故障处理和监控功能,适用于微服务、分布式事务和数据管道等场景。该框架使开发者能够构建可靠且灵活的系统,无需过多关注基础设施复杂性,从而更专注于业务价值的实现。
jaeger - 高度可扩展的分布式追踪系统
GithubJaegerOpenTelemetry分布式追踪可观测性开源项目微服务监控
Jaeger是一个开源分布式追踪平台,用于监控微服务架构系统。它提供分布式上下文传播、事务监控、根因分析、服务依赖分析和性能优化功能。Jaeger具有高可扩展性,支持多种存储后端,提供现代化Web界面。该平台推荐使用OpenTelemetry SDK进行应用检测,并保持与Zipkin的兼容性。Jaeger由Uber创建,现已成为云原生计算基金会的顶级项目。Jaeger支持高并发场景,能处理每天数十亿span数据,充分体现其强大的性能优势。
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。
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。
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