怎么用flowjo处理流式数据(工作流最佳实践)
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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。ASW 凭借云平台和云函数的 HA 特性,可以轻松地无限扩展,具备兼容公有云,私有云,自建服务的融合能力 。
Parallel 节点 & Map 节点
在数据处理流水线中,ASW 工作流的并发能力主要依赖于 Parallel 节点与 Map 节点。
- Parallel 节点,也称 并行节点。使用该节点可以在工作流中创建并行的任务分支,让多个任务并行执行,大大提升了业务数据处理的效率。
- Map 节点,也称 循环节点。使用该节点对数组中的每一个元素任务计算,且这些元素计算可以并发执行,大大提升了数据处理的吞吐量。
Map 节点与 Parallel 节点都具有并发处理的能力,两者的区别如下:
操作指引
- 登录 应用与编排服务流控制台,点击「新建」,进入创建工作流页面,选择「入门模板 - Parallel 并行」。
- 后续的步骤参考《使用 ASW 编排云函数》中介绍的方式,同时可以将分支中的节点替换成需要调用的云函数。
ASW 工作流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。
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