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、
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
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
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]。
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。
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
创建工作流程需要首先创建一个状态机，通过编排状态机的不同元件，改变状态机结构，从而实现用户自定义的功能集合。
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
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
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。
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。
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
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
本文介绍如何通过工作流 ASW 编排云函数，快速完成订单数据的处理。 工作原理 工作流调用函数获取一定时间段内的订单数据，对数据进行预处理。 将预处理的数据交给 Map 迭代任务处理：每个订单进行数据处理后，分别写到不同的数据库表中，或者绘制成图表展示。 操作步骤 创建工作流程需要首先创建一个状态机，通过编排状态机的不同元件，改变状态机结构，从而实现用户自定义的功能集合。 简单三步即可完成：创建云函数 → 创建工作流 → 运行状态机 Step 1：创建云函数 a. 创建 GetOrder 函数 登录
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
一、ASW 工作流公测发布 公测时间： 2021-01-22 产品背景： 应用与服务编排工作流（Application Services Workflow，以下简称：ASW）是按照业务场景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。 产品功能： 支持云函数、视频处理 MPS、语音识别 ASR、自然语言处理 NLP、通用文字识别 General OCR 服务的编排能力 产品介绍： https://cloud.tencent.com/produ
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。
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。
基于这样的优势，也让“低代码”在国内各个行业刮起了一场低代码风暴。还因此吸引了国内大厂纷纷加入，像腾讯、阿里、华为、网易、百度等科技巨头目前都已研发出了自己的低代码产品。并且还对该领域的其他产品进行了大量投资。就比如阿里，先是在2018年投资了一家低代码平台，而后又自己研发了低代码平台钉钉宜搭。
Rayder是一款针对漏洞网络侦查和渗透测试自动化工作流工具，该工具本质上是一个命令行工具，旨在帮助广大研究人员更轻松地组织、编排和执行漏洞侦查和渗透测试工作流。
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
Hello，各位小伙伴们，最近洲洲发现了一个十分好用的无代码软件平台smardaten，这是一个数据驱动的企业级无代码软件平台。
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。
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。
全球权威研究机构 Forrester 在2022年12月8日最新发布的《中国公有云开发和基础设施平台，Q4 2022》报告中，腾讯云获得高分，位列“领导者象限”。Forrester在报告中提出：“企业在进行公有云开发和基设施平台提供商的选项中，无服务器工作流和应用引擎以及 DevOps 自动化的原生支持对于公司开发现代应用程序和最大化业务敏捷性十分关键“。
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。
大家好，我是3y。本来我最近是想要在austin在近期接入工作流引擎的，毕竟有好几个读者已经问到了是否会有打算接入。 工作流引擎我看了两部分：一部分是flowable/activity类的工作流引擎，另一部分是流程编排引擎LiteFlow之类的。 我评估下来，在austin项目它们的优先级都不高，主要在消息推送系统下我还没有找到需要这么灵活的场景。 （虽然说是有类似消息审核的场景去上工作流，但就为了这么个简单的功能，上一套类flowable的框架好像有些大材小用） （虽然说我可以将原有的接入层工作链改造成
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。
作者 | 腾讯内容处理中台技术团队 1. 背景介绍 腾讯内容处理中台是打通腾讯内容生产、内容处理、内容分发、内容变现等内容生态闭环的核心基础服务。作为衔接内容生产端和内容消费端的关键路径，旨在通过智能化、规模化的人机协同内容处理和内容审核等关键技术方案，对内容供给端产生的各种形态内容如视频、图文、商品、评论等，进行安全化、标准化、算法化等流水线工业化处理，并将处理后的内容统一分发到腾讯视频、QQ 浏览器、腾讯新闻等多端渠道，为不同的用户群体提供更好、更高效的内容服务体验。 图 1-1 内容生态概览图 2.
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！
数字业务自动化（DBA）允许组织通过简化人们参与业务流程和工作流的方式，自动执行可重复的决策以及为业务用户提供编辑和更改这些业务流程中涉及的业务逻辑的能力来改进其运营。DBA项目还旨在使文档易于存储和检索，数字化文档内容，例如光学字符识别（OCR），并使用软件机器人自动化数据输入，也称为机器人过程自动化。
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