Astro工作流 Astro Flow

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Astro 工作流(Astro Flow)是华为云提供的一款自动化流程引擎服务。本服务以通用办公流程为场景基础,满足企业中人财事物的调、转、入、离、审、评、批等任务的数智化需求;同时提供各类流程触发、数据连接和表单集成能力,帮助用户轻松实现各类流程自动化服务的应用构建工作

Astro 工作流(Astro Flow)是华为云提供的一款自动化流程引擎服务。本服务以通用办公流程为场景基础,满足企业中人财事物的调、转、入、离、审、评、批等任务的数智化需求;同时提供各类流程触发、数据连接和表单集成能力,帮助用户轻松实现各类流程自动化服务的应用构建工作。

    工作流的主要原理 更多内容
  • YARN基本原理

    个队列,再选择队列上一个应用,并尝试在这个应用上分配资源。若因参数限制导致分配失败,将选择下一个应用。选择一个应用后,调度器会处理此应用资源申请。其优先级从高到低依次为:本地资源申请、同机架申请,任意机器申请。 图2 资源分配模型 YARN原理Hadoop Map

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  • 背景及原理(服务编排)

    stroZero服务编排功能,类似于编程中一段有流程、条件处理、判断逻辑程序。这段程序有输入参数和输出参数、可以独立成为一个对外调用方法。同时,在程序内部,也可以调用其他方法。 AstroZero中服务编排是将原来基于代码编程改变为用图形化,拖拉拽方式去编程。如图1所

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  • APP认证工作原理

    API网关收到请求后,执行1~3,计算签名。 将3中生成签名与5中生成签名进行比较,如果签名匹配,则处理请求,否则将拒绝请求。 APP签名仅支持Body体12M及以下请求签名。 步骤1:构造规范请求 使用APP方式进行签名与认证,首先需要规范请求内容,然后再进行签名。客户端与API网关使用相同请求规范,可以

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  • FederatedHPA工作原理

    当前Pod数与期望Pod数计算方法如下: 当前Pod数 = 所有集群中状态为ReadyPod数量 在计算期望Pod数时,HPA Controller会选择最近5分钟内计算所得Pod数最大值,以避免之前自动扩缩操作还未完成,就直接执行新扩缩情况。 期望Pod数 = 当前Pod数

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  • 自动建表原理介绍

    0)字段映射到DWSSMALLINT。 图1 自动建表字段映射 CDM 在Hive中自动建表时,Hive表与源表字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive,CDM在Hive上自动建表,会将OracleYEAR字段映射到HiveDATE。

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  • Oozie基本原理

    立应用软件开发工具集合。 Database pg数据库。 WebApp(Oozie) WebApp(Oozie)即Oozie server,可以用内置Tomcat容器,也可以用外部,记录信息比如日志等放在pg数据库中。 Tomcat Tomcat 服务器 是免费开放源代码的Web应用服务器。

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  • 什么是主机安全服务

    同一区域内主机防护状态和检测结果。 HSS云端防护中心 使用AI、机器学习和深度算法等技术分析主机中各项安全风险。 集成多种杀毒引擎,深度查杀主机中恶意程序。 接收您在控制台下发配置信息和检测任务,并转发给安装在服务器上Agent。 接收Agent上报主机信息,分析主

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  • HBase基本原理

    定义Column数量和类型。HBase中表列非常稀疏,不同行个数和类型都可以不同。此外,每个CF都有独立生存周期(TTL)。可以只对行上锁,对行操作始终是原始。 Column 与传统数据库类似,HBase表中也有列概念,列用于表示相同类型数据。 RegionServer数据存储

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  • Hive基本原理

    L、Derby。Hive中元数据包括表名字,表列和分区及其属性,表属性(是否为外部表等),表数据所在目录等。 Hive结构 Hive为单实例服务进程,提供服务原理是将HQL编译解析成相应MapReduce或者HDFS任务,图1为Hive结构概图。 图1 Hive结构

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  • Kafka基本原理

    Kafka基本原理 Kafka是一个分布式、分区、多副本消息发布-订阅系统,它提供了类似于JMS特性,但在设计上完全不同,它具有消息持久化、高吞吐、分布式、多客户端支持、实时等特性,适用于离线和在线消息消费,如常规消息收集、网站活性跟踪、聚合统计系统运营数据(监控数据

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  • HetuEngine基本原理

    HetuEngine客户端,使用者通过客户端向服务端提交查询请求,然后将执行结果取回并展示。 HSBroker HetuEngine服务管理,用作计算实例资源管理校验,健康监控与自动维护等。 HSConsole 对外提供数据源信息管理,计算实例管理,自动化任务查看等功能可视化操作界面和RESTful接口。

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  • CarbonData基本原理

    压缩和重量级压缩组合压缩算法压缩数据,可以减少60%~80%数据存储空间,很大程度上节省硬件存储成本。 CarbonData索引缓存服务器 为了解决日益增长数据量给driver带来压力与出现各种问题,现引入单独索引缓存服务器,将索引从Carbon查询Spark应用侧剥

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  • CDL基本原理

    ebalance能力,创建任务时指定task数量会在整个集群中CDLConnector实例之间做均衡,保证每个实例上运行task数量大致相同,如果某个CDLConnector实例异常或者节点宕机,该任务会在其它节点重新平衡task数量。 图1 TaskRebalance示意图

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  • StarRocks基本原理

    设备上。但在逻辑上,一列数据可以看成是由相同类型元素构成一个数组, 一行数据所有列值在各自数组中按照列顺序排列,即拥有相同数组下标。数组下标是隐式,不需要存储。表中所有的行按照维度列,做多重排序,排序后位置就是该行行号。 索引 StarRocks通过前缀索引 (Prefix

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  • 工作负载伸缩原理

    一些接入层监控信息,例如:Load BalancerQPS、网站实时在线人数等。社区经过思考之后,定义了一套标准Metrics API,通过聚合API对外提供服务。 metrics.k8s.io: 主要提供Pod和NodeCPU和Memory相关监控指标。 custom

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  • 工作负载伸缩原理

    一些接入层监控信息,例如:Load BalancerQPS、网站实时在线人数等。社区经过思考之后,定义了一套标准Metrics API,通过聚合API对外提供服务。 metrics.k8s.io: 主要提供Pod和NodeCPU和Memory相关监控指标。 custom

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  • 工作负载伸缩原理

    一些接入层监控信息,例如:Load BalancerQPS、网站实时在线人数等。社区经过思考之后,定义了一套标准Metrics API,通过聚合API对外提供服务。 metrics.k8s.io: 主要提供Pod和NodeCPU和Memory相关监控指标。 custom

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  • 自动建表原理介绍

    0)字段映射到DWSSMALLINT。 图1 自动建表字段映射 CDM在Hive中自动建表时,Hive表与源表字段类型映射关系参见表1、表2、表3及表4。例如使用CDM将MySQL整库迁移到Hive,CDM在Hive上自动建表,会将OracleYEAR字段映射到HiveDATE。

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  • 恢复失败状态的工作流实例

    恢复失败状态工作流实例 功能介绍 本接口用于恢复一个执行失败状态工作流实例。恢复后,工作流实例将从上次失败状态处继续执行,而工作流步骤中已经执行成功状态不会再执行。 请求消息样式 PUT /v2/workflowexecutions/{execution_name}?x-

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  • 工作流介绍

    通过上传测试图片,在线评估模板分类情况和模板 文字识别 情况,保证能在多个模板情况下正确分类测试图片模板,并且能正确识别测试图片中识别区文字。 评估应用 部署服务 模板图片评估后,可以部署模板至文字识别开发套件中,开发属于自己文字识别应用,此应用用于识别自己所上传多模板样式图片。 部署服务 父主题:

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  • 工作流介绍

    集,后续训练模型操作是基于您选择训练数据集。 由于模型训练过程需要有标签数据,如果您上传未标注数据,需要手动标注数据。 选择数据 训练模型 选择训练数据后,无需用户配置任何参数即可开始训练热轧钢板表面缺陷检测模型,并查看训练模型准确率和误差变化。 训练模型 评估模型 训练

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