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蜻蜓：开箱即用的安全工作流编排
功能介绍 图片 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 主要包含了三大功能： 安全工具库 低代码工作流编排 工作流共享 # 安全工具库 安全工程师在日常工作中会用到很多安全工具，比如说sqlmap、nmap、xray等等，这些工具的使用方法、安装方法、依赖环境都是不一样的 图片 工作流编排平台 低代码平台很多人都清楚它的概念，蜻蜓低代码工具平台与之类似，主要作用是将一些小工具编排成一个工作流，使工具A和工具B可以衔接起来，让原本数据格式不同、调用方式不同、输出结果格式不同的工具能够标准化 ；用户只需要在蜻蜓编排面板绘制工作流程，不同工具就可以协同工作起来。 功能展示 用户扫码登录后，在市场页面挑选工作流模板，挑选完成后点击下发的添加到工作流按钮；自动跳转到工作流运行界面，首次运行需要在编排页面填写配置信息，点击编排流程。
1.2K10编辑于 2022-12-16 - 来自专栏云云众生s
使用Celery构建生产级工作流编排器
Celery 是一款出色的编排和数据工程工具，尤其是其画布工作流功能。 将其视为您的“操作指南”，用于构建跨多个计算处理任务的工作流编排器，了解如何对其进行通信，如何协调和部署产品。 上方的图表是整个旅程的快速概览 工作流必须满足以下要求： 模块化设计，以便轻松集成不同类型的分析服务 实时处理 扩展以实现高 RPS 摄取 必须在低至 10 秒内完成整个流程 该系统包括使用文件，并且将频繁与数据库 此处的容器编排将使我们能够满足按需流量，我们的工作进程可以根据队列中的消息进行扩展，并更快地处理这些消息。 所有系统都已准备就绪，我们已成功制作了一个生产级编排器，该编排器可以满足高 RPS 要求，并按需扩展。 因此，现在使用 Celery 以其最佳本质用于数据工程和构建复杂工作流以及部署你的产品。
2.1K10编辑于 2024-05-15 - 来自专栏想法独特的Dev+Ops
Kubernetes Operator通过CRD分层设计实现工作流编排
设计概念我们将创建两个CRD：WorkflowGroup (上层CRD) - 管理一组工作流的编排Workflow (下层CRD) - 处理单个工作流过程这种设计允许我们定义一组相关的工作流程，并由上层 模块化设计优势这种模块化设计有以下优势：分层抽象：上层CRD提供了高级别的抽象，简化了运维操作解耦工作流：不同类型的工作流可以独立定义和演进可重用性：低级别的Workflow可以被不同的WorkflowGroup Type string `json:"type"` // 工作流步骤列表 Steps []WorkflowStep `json:"steps"` // 工作流执行目标 Targets type WorkflowReference struct { // 工作流名称 Name string `json:"name"` // 工作流类型 Type string ` 模拟步骤执行go r.executeStep(&workflow, step, ctx)// 重新入队等待步骤完成return ctrl.Result{RequeueAfter: time.Second * 10
50110编辑于 2025-03-09 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
技术架构解密 - 应用与服务编排工作流 ASW
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。 应用与服务编排工作流 ASW 背景介绍 随着云计算技术的发展和进步，函数即服务（FaaS）、无服务（Serverless）等新一代技术方案越来越多的成为用户上云的首选解决方案。 ASW（Application Service Workflow）以工作流的形式，对包括云函数在内的云服务进行统一编排，支持顺序、并行、循环、失败重试、异常捕获、输入输出处理等功能，真正做到面向开发者的最终场景 应用与服务编排工作流 ASW 系统架构 ASW 整体架构包含如下部分：前端+SDK、权限服务、调度服务、模板服务、执行器以及为了支撑整体运行的外部底座设施和中间件。
2.8K40发布于 2021-07-14 - 来自专栏福大大架构师每日一题
dify 1.9.0：知识编排与工作流引擎的全新升级
知识管道（Knowledge Pipeline） ✨ 简介 全新的知识管道编排界面，引入了一次基础架构升级，重新塑造了文档处理的设计和执行方式。 它提供了更加模块化和灵活的工作流，让用户可以编排管道的每一个阶段。 配合市场中丰富而强大的插件，用户能够灵活集成不同的数据源和处理工具。 核心能力 知识管道架构 知识管道是一个专注于文档摄取的可视化、基于节点的编排系统。 DebugLoggingLayer 执行限制： WORKFLOW_MAX_EXECUTION_STEPS=500 WORKFLOW_MAX_EXECUTION_TIME=1200 WORKFLOW_CALL_MAX_DEPTH=10 工作线程配置（可选）： WORKFLOW_MIN_WORKERS=1 WORKFLOW_MAX_WORKERS=10 WORKFLOW_SCALE_UP_THRESHOLD=3 WORKFLOW_SCALE_DOWN_IDLE_TIME
64210编辑于 2025-12-18 - 来自专栏一飞开源
一款通用流程编排组件, 适用于服务编排、工作流、任务审批等场景
一、开源项目简介 JDEasyFlow JDEasyFlow是一款通用流程编排组件, 适用于服务编排、工作流、任务审批等场景。它的特点是简单、灵活、易扩展。 四、功能概述 JDEasyFlow是企业金融研发部自研的通用流程编排技术组件，适用于服务编排、工作流、审批流等场景，目前在部门的内部业务系统和科技输出系统中广泛应用，其他部门也有使用。 运行简单：代码调用流程引擎，传入流程ID和业务参数便可 使用简单：引入组件包便可使用，比较轻量 适用场景和对接使用说明 适用场景 理论上JDEasyFlow可满足任何流程场景，它主要可解决三类问题： 流程可编排 软件架构 JDEasyFlow底层为流程引擎/状态机模块(使用时选一便可，建议优先使用流程引擎)，此模块提供了基于JSON格式的JDEasyFlow规范进行流程编排的能力。 六、源码地址 访问一飞开源：https://code.exmay.com/ #一飞开源 #开源项目 #工作流 #流程编排
82610编辑于 2025-11-30 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
可视化编排云服务，工作流 ASW 开始公测！
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。 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访问。 可视化编排 ASW 将各类云服务的 API 以视图组件的形式展现，支持通过拖拽组件，可视化地编排工作流模板。可根据需求实现云服务的自由组合，提供满足复杂业务场景的工作流服务。 将各类云服务组件以可视化编排组合的方式组成工作流模板，并集成为服务，为云端用户提供便捷、低成本的云上开发服务。 ? 6.
4K30发布于 2021-01-22 - 来自专栏人工智能头条
Meson：Netflix即将开源的机器学习工作流编排工具
为做到这一点，我们每天运行了大量的机器学习（ML）工作流。为了支持建立这些工作流并且有效利用资源，我们开发了Meson。 Meson是一个通用的工作流编排和调度框架，用于管理跨异构系统执行工作负载的ML管道。它管理着一些ML管道的生命周期，这些ML管道用来构建、训练并验证驱动视频推荐的个性化算法。 运行时上下文和参数随着工作流传递，用于业务决策。 揭开面纱 让我们深入幕后场景来了解Meson是如何在不同系统之间统筹，以及生态系统中不同组件之间的相互影响。工作流有着不同的资源需求和总运行时间期望。 DSL Meson提供了基于Scala的DSL，能够轻松编写工作流。这使得开发人员很容易就能创建自定义工作流。下面是使用DSL定义前面说到的工作流。 在上面的工作流中，我们建立了一个Netflix特定扩展来调用Docker执行框架，让开发人员为Docker镜像指定最小参数。
2.3K30发布于 2018-06-06 - 来自专栏DevOps持续集成
10个最佳的Docker容器集群编排工具
容器的生命周期很短，在进行容器编排时，要考虑的主要因素是 联网 高可用性 易于部署 良好的服务发现。 1.Kubernetes Kubernetes是一个开源的，开箱即用的容器集群管理器和业务流程。 Kubernetes已成为许多组织事实上的容器编排工具。kubernetes项目由google与世界各地的贡献者维护。它提供了本机Docker工具不提供的许多功能。 连同核心的Kubernetes功能，它提供了用于容器管理和编排的开箱即用组件。 ? 3.Docker Swarm Docker生态系统包括从开发到生产部署框架的工具。 Mesos Mesos是另一个可以非常有效地管理容器编排的群集管理工具。它是由Twitter为其基础架构创建的，然后获得了开源。它已被eBay，Airbnb等公司使用。 您可以从Digital Ocean获得$ 100的免费积分 10.Red Hat OpenShift在线 Openshift在线是Redhat的PaaS产品之一。
8.7K20发布于 2020-03-24 - 来自专栏云工作流
腾讯云 ASW 工作流，可视化编排云服务
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 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，完成复杂业务应用编排场景。 低代码 ASW 为您管理应用程序的逻辑，并实施基本控制单元，例如分支，并行，循环等，减少您在业务中实现重复的编排代码。 06. 可视化监控 ASW 提供可视化界面来定义工作流和查看执行状态。 点击这里，深入了解「腾讯云 ASW 工作流」产品服务。
3.9K40发布于 2021-04-27 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
腾讯云 ASW 工作流，可视化编排云服务
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. 自动兼容 ASW 通过云 API 调度云产品服务的编排，并具备自动更新云 API 的能力，因此能自动兼容云产品功能的升级和迭代。 04. 低代码 ASW 为您管理应用程序的逻辑，并实施基本控制单元，例如分支，并行，循环等，减少您在业务中实现重复的编排代码。 06. 可视化监控 ASW 提供可视化界面来定义工作流和查看执行状态。 一张图快速读懂「腾讯云 ASW 工作流」 ? 识别下方 ? 二维码，即可加入腾讯云 ASW 交流群。 ? ---- 推荐阅读 ? ? ?
3.8K10发布于 2021-04-27 - 来自专栏FreeBuf
如何使用Rayder组织编排漏洞侦查和渗透测试工作流
关于Rayder 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。 ，所有要执行的内容都在YAML文件中定义，使用下列命令即可直接运行Rayder： rayder -w path/to/workflow.yaml 工作流配置 定义在YAML文件中的工作流数据结构如下所示 在工作流中使用变量 Rayder支持在工作流配置文件中使用各种变量，这种方式不仅实现了命令参数化，而且也能够更大程度地实现灵活性。 我们可以在YAML工作流文件的vars部分定义变量，然后使用双大括号{{}}在命令字符串中引用这些变量。 cmds: - echo "Organization {{ORG}}" - echo "Output directory {{OUTPUT_DIR}}" 执行工作流时
57510编辑于 2024-03-21 - 来自专栏Tencent Serverless 官方专栏
使用 ASW 工作流创建您的第一个函数编排
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 ASW 工作流应用场景 音视频处理 使用 ASW 工作流可以帮助您将多个任务编排成一个完整的处理流程，如转码、截图，内容识别，内容审核等。 基因数据处理 ASW 工作流可以将多个批量计算分布式作业串联或并行编排，可靠地支持执行时间长、并发量大的大规模计算。 AI 机器训练 ASW 工作流可以将一系列的 AI 能力进行编排，完成一个复杂的 AI 作业场景训练。 您可以使用 ASW 工作流来加速安全，有弹性的机器学习应用程序的交付，同时减少您必须编写和维护的代码量。 03. 如何使用 ASW 工作流? 下面以编排一个云函数为例，教你如何快速使用工作流。 1.
2.5K40发布于 2021-04-29 - 来自专栏微言码道
走马观花云原生技术（10）：容器编排Kubernetes （下）
这篇文章继续聊容器编排，聊一下最重要的容器编排技术Kubernetes。 大约在几年以前，容器编排还存在一些竞争，比如Kubernetes，Docker Swarm等。 但是，从现在的情况来说，Kubernetes几乎占据绝对的主流，成为了容器编排事实上的标准。 Brog的经验之上，发展出了新的容器编排技术- Omega。 依赖一个容器运行引擎 K8S是容器编排技术，它并不是容器技术，这一点要区分开来。K8S本身是运行在容器技术的上一层，提供容器的编排，管理与大规模运营能力。 这就意味着，K8S需要一个容器运行引擎。 比如你部署的某个服务，需要10G的存储，你可以定义一个PVC，这样K8S在启动服务时，会满足你的申明，分配10G的存储给你。
54220编辑于 2022-11-18 - 来自专栏超级架构师
【BPM技术】Zeebe是一个用于微服务编排的工作流引擎。
Zeebe是一个用于微服务编排的工作流引擎。 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。 “工作流”可以与“业务流程”或“流程”同义使用。 在Zeebe编排的工作流中，每个任务通常由不同的微服务执行。 介绍 公司的端到端工作流几乎总是跨越多个微服务。 Zeebe使用户能够: 显式地定义和建模跨越多个微服务的工作流 获得工作流如何执行的详细可见性，并了解哪里存在问题 编排完成已定义工作流的微服务，以确保所有工作流实例都按照计划完成——即使在过程中出现问题 用Zeebe解决工作流问题，步骤2:微服务编制 Microservices编排是Zeebe对我们在本文前面讨论的失败处理和重试问题的回答。 这种微服务编排方法仍然提供了工作流和工作流实例的完整可见性，同时也确保工作流按照其定义完成，即使在过程中出现了故障。 为什么Zeebe很适合解决这些问题?
8K31发布于 2020-09-17 - 来自专栏Rust语言学习交流
【Rust日报】2023-10-08 Orca 简介：LLM 编排框架！
https://crates.io/crates/tdyne-peer-id-registry Orca 简介：LLM 编排框架！
61440编辑于 2023-10-10 虚拟人短视频栏目批量编排实战：Agent工作流怎样借助DMXAPI落地
尤其当虚拟人开始承担短视频栏目职责时，创作不再是单点任务，而是一个可计划、可追踪、可批量编排的连续生产过程。 也正因为如此，我越来越少把大模型当作“万能写手”，而更愿意把它放进一个由策划、拆解、审核、重写、排期构成的Agent工作流里，让它成为流程上的生产节点，而不是唯一主角。 我一般会把“虚拟人短视频栏目策划与批量编排”拆成五个Agent角色。 我在项目中通常会先定义一个最小工作流，命令行能直接跑通即可。例如先准备一个任务文件 topics.jsonl，每行表示一期候选内容，再交给脚本生成器批量处理。 中后期我还给工作流加了一个“栏目级记忆层”。它不储存全部历史文本，而只储存策划上有价值的摘要，例如哪些开场钩子点击高，哪些话题转粉差，哪些表达虽然顺畅但评论区反馈生硬。
10910编辑于 2026-04-15- 来自专栏京东技术
京东流水线——满足你对工作流编排的一切幻想
流水线的核心是流水线模型，是实现工作流编排，执行的重要基石，一个优秀的流水线模型可以覆盖用户更多的实践场景，按照用户的所思所想支持编排相应的工作流程，通过模型的分层设计，通用原子能力的生态建设，尽可能满足用户的任意场景的需求 流水线模型基于将整个工作流程划分为一系列连续的阶段或任务，并通过将每个阶段的输出作为下一个阶段的输入，实现高效的生产或处理流程。 2.高度的可编排性，可以覆盖尽可能多的工作流编排场景，让业务场景图形化，实例化。能够灵活地添加、删除或调整阶段，调整阶段见的关联关系，依赖关系，以适应变化的要求。 1.3 行云流水线模型升级 在众多流水线能力中，工作流的编排和执行能力是最核心的能力，也是用户实现自定义流程配置的基础和载体。 为了能更好的支撑用户的使用场景，云原生流水线升级了工作流模型。 从模型设计看：从原来的两层结构，升级为三层结构。
56610编辑于 2024-03-26 - 来自专栏金融安全
金融反欺诈领域大模型Agent与工作流编排技术深度研究报告
本文旨在深入探讨基于大模型Agent与工作流技术的金融反欺诈实现原理。报告将系统性地解构多智能体协作架构、基于图的工作流编排、分层记忆机制、垂直领域检索增强生成以及高精度的模型微调技术路径。 二、基于图的多智能体工作流编排核心架构在复杂的金融交易环境中,单一的大语言模型难以同时兼顾高并发的实时监控、深度的合规审查以及精准的风险决策。 而为了确保系统行为的可控性与确定性,基于图论的显式工作流编排取代了完全自主的Agent交互,成为工业界落地的首选方案。 在记忆写入时,Agent会通过Prompt自我评估该事件的重要性(例如1-10分)。 混合检索(Dense+Sparse+Rerank)重排序模型:bge-reranker-v2-m3记忆机制衰减函数:指数时间衰减(λ)评分维度:重要性加权+向量相似度层级设计:浅层(高衰减)+深层(低衰减)工作流编排框架
67210编辑于 2026-01-09 AI时代MCP+上下文工程能否替代AI智能体+Workflow工作流编排
对于我们常说的MCP协议，上下文工程底层的大模型，它更多的是底层能力和技术组件的提供，但是这些组件怎么用，怎么样去编排，怎么样通过精确的控制规则来满足你业务需求。 就是每天提取当天的热点新闻，提取完了以后再形成一个文档，或者是形成一个邮件发送给大家，这个是一个很典型的多步骤处理，往往我们用AI智能体编排来实现的这么一个工程。 rebang.today/tech 获取科技热点信息，并获取新闻标题和新闻详细页面链接 ⦁step2: 打开每个热点新闻获取新闻的具体内容网页，获取文字内容，并将文字内容总结为150字内的总结 ⦁rule1: 只访问最多前10
30411编辑于 2025-07-24
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