Schedulis

基于Azkaban的高性能工作流调度系统支持多租户资源隔离

Schedulis 工作流任务调度 DataSphere Studio Linkis Github 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。

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介绍相关项目

direktiv - 事件驱动的无服务器工作流编排与自动化平台

DirektivGithub事件驱动容器编排工作流引擎开源项目无服务器

Direktiv是一款开源的事件驱动工作流引擎，专注于流程编排、系统集成和自动化。它采用YAML定义工作流，支持无服务器函数调用和事件触发机制。Direktiv提供JSON数据处理、API网关和GitOps工作流等功能，具备云原生特性和良好的扩展性。该平台还集成了Prometheus、Fluent Bit和OpenTelemetry，实现全面的可观察性。

ratus - 高效的RESTful异步任务队列服务器

GithubRESTful APIRatus任务队列分布式系统开源项目异步处理

Ratus是一个开源的异步任务队列服务器,提供RESTful API接口。它支持多种存储引擎,实现了至少一次执行保证、统一的调度模型、任务级超时控制和负载均衡等功能。Ratus易于部署和扩展,适用于需要可靠任务调度的分布式系统。其简洁强大的API可轻松集成到不同语言和框架中。

taskflow - 现代C++并行和异构任务编程库Taskflow

GPU加速GithubTaskflow任务图并行编程开源项目异步编程

Taskflow是一个C++任务编程库，专注于并行和异构计算。它通过简洁的API支持静态和动态任务图构建、条件执行和GPU加速。Taskflow提供可视化和分析工具，有助于程序优化。该库在性能和可扩展性方面表现优异，适用于各类并行计算场景，已在学术和工业项目中得到应用。

celery - 可靠分布式任务队列系统

CeleryGithubPython任务队列分布式系统开源项目消息中间件

Celery是一个分布式任务队列系统,用于在线程或机器间分配工作。支持多种消息代理和结果后端,具有高可用性和可扩展性。易于使用和维护,支持自定义功能。适用于Python 3.8+和PyPy3.9+环境,可与多种Web框架集成。Celery支持异步任务处理和定时任务调度,适用于各种规模的应用场景。

specification - 完整无服务器工作流管理生态系统

CNCFDSLGithubServerless Workflow工作流开源开源项目

Serverless Workflow 是 CNCF 孵化的开源生态系统，专为无服务器工作流定义和执行而设计。它以 DSL 为核心，提供高级语言简化工作流创建。该生态系统具备易用性、事件驱动和服务导向等特性，支持 FaaS、定时执行和错误处理。通过集成 DSL、SDK、运行时和开发工具，Serverless Workflow 旨在优化无服务器工作流的开发、部署和管理全过程。

hop - 开源数据和元数据编排平台

Apache HopGithubJava开源软件开源项目数据处理数据编排平台

Apache Hop是一个开源的数据和元数据编排平台，致力于简化数据处理任务。该平台提供直观界面和丰富功能，包括数据转换、工作流编排和元数据管理。Hop支持多种数据源和插件，适用于数据集成和ETL场景。项目由活跃的社区维护，持续进行开发和改进。

huginn - 自动化在线任务处理系统，私有服务器上的个性化数据管理

GithubHuginnIFTTT代理系统开源项目热门社交媒体监控自动化任务

Huginn是一个强大的自动化系统，允许用户创建智能代理，在线监控和管理数据。这些代理可追踪网页，监视事件并代表用户执行动作。用户可以自由定制代理，操作自己的服务器，确保数据隐私和安全。无论是追踪天气，抓取网站变动，还是通过社交媒体监听关键词，Huginn均能有效执行，提供邮件或短信通知。

airy - 流式数据处理框架赋能 AI 模型训练与实时分析

Airy CoreGithub开源开源项目数据平台机器学习流处理

Airy Core 是一个开源的流式数据处理框架，为 AI 模型训练和实时分析提供支持。它集成了多种数据源，如 Facebook、WhatsApp 等社交平台，并支持自定义连接器。Airy Core 能够融合历史和实时数据流，简化数据摄取流程，并通过预构建连接器从 Kafka 直接消费数据。基于 Apache Kafka 构建的 Airy Core 可同时处理海量事件，实现数据的实时流式传输。这一框架不仅简化了部署过程，还缩短了开发周期，同时增强了基础设施和应用的稳定性。

statshouse - 高可用可扩展的多租户监控系统

GithubStatsHouse可扩展性多租户开源项目监控系统高可用性

StatsHouse是一款高性能的多租户监控系统，具有高可用性和可扩展性。它提供1秒高分辨率和5秒低延迟的数据处理能力，支持长期指标存储和自动降采样。系统易于操作，具有内置UI和Grafana插件，适用于大规模分布式环境的实时监控。StatsHouse在VK.com的生产环境中每秒处理12亿个指标，使用ClickHouse作为主要数据存储，并支持多种编程语言的客户端集成。

kafka - 开源分布式事件流平台

Apache KafkaGithubJavaScala分布式消息系统开源项目构建测试

Apache Kafka是一个开源的分布式事件流平台，为数据管道、流分析、数据集成和关键任务应用提供支持。它采用发布/订阅模式，具有高吞吐量、可扩展性和容错能力。Kafka支持多种编程语言，提供完整的开发工具链。开发者可在本地或集群环境中运行Kafka，进行各类测试。该项目致力于社区建设，欢迎各方贡献。

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