drools规则引擎并行执行

实时流计算服务 创建Spark自定义作业及查看作业执行结果 实时流计算服务创建Spark自定义作业及查看作业执行结果 时间：2020-11-25 15:19:18 本视频主要为您介绍实时流计算服务创建Spark自定义作业及查看作业执行结果的操作教程指导。 场景描述： 用户可以基于S

查看更多 →

务。可实现海量设备与云端之间双向通信连接、设备数据采集上云，支持上层应用通过调用API远程控制设备，还提供了与华为云其他云服务无缝对接的规则引擎，可应用于各种物联网场景。 设备接入服务 还可以现产品模型定义、设备生命周期可视化管理，提供强大的面向行业应用开放能力，帮助企业快速构建创新的物联网业务。

查看更多 →

产品优势 流程自定制 可视化的按需定制执行流程及任务，并可指定任务串行/并行执行 执行自动化 提供手工、定时、触发器的启动方式，按照用户定制流程自动执行任务 过程可视化 可随时查看流水线执行进度/结果/报告/日志，提供健康度分析 高质量保障 可根据任务执行结果设置质量门禁，提升软件交付质量

查看更多 →

、发布等多种任务类型。 流水线阶段中的任务支持串行执行与并行执行。 执行状态、执行日志上报。 软件包下载。 单任务执行。 进度统计。 流水线参数化执行。 提供流水线执行历史记录。 子任务查看功能。 流水线统计功能。 支持定时执行。 支持根据需要定制流水线阶段。 安全可靠，资源隔离

查看更多 →

左侧为执行历史记录列表，展示最近100次执行记录，支持根据流程执行ID进行查询。 单击左侧的执行记录，中间画布展示流程的执行结果，如果节点执行成功，图标背景为绿色，如果执行失败背景为红色。 画布下方输入输出展示区默认展示流程的输入和输出，点击上方任意节点，展示节点的输入和输出。 说明：对于函数流及函数

查看更多 →

流程自定制 可视化的按需定制执行流程及任务，并可指定任务串行/并行执行。 执行自动化 提供手工、定时、触发器的启动方式，按照用户定制流程自动执行任务。 过程可视化 可随时查看流水线执行进度/结果/报告/日志，提供健康度分析。 高质量保障 可根据任务执行结果设置质量门禁，提升软件交付质量。

查看更多 →

率。 向量化执行引擎 ClickHouse利用CPU的SIMD指令实现了向量化执行。SIMD的全称是Single Instruction Multiple Data，即用单条指令操作多条数据，通过数据并行以提高性能的一种实现方式 ( 其他的还有指令级并行和线程级并行 )，它的原理

查看更多 →

部署详情查看：提供部署任务日志、描述、软件包等部署详情查看，方便查看部署失败问题定位 部署任务编排：用户可以通过流水线定制交付流程，支持并行和串行任务，系统自动执行所有任务，并可查看所有任务的执行状态、日志及报告 Shell部署：支持用户自定义shell脚本，进行linux目标主机部署 Ansible部署：兼容开源框架Ansible

查看更多 →

B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。

查看更多 →

代码托管（CodeHub）采用Git Flow作为基础工作模式。 Git-Flow提供了一组建议，通过严格执行这些建议的规则，帮助中小型研发团队，能够更好的规范自己的开发工作。 并行开发：各个特性与修复bug，可以并行。 团队协作：多人开发过程中，大家都能够理解其他人的当前工作。 灵活调整：通过hotfix分支，支持各种紧急修复的情况。

查看更多 →

性及可靠性。 IoT边缘智能 云端分析模型，规则引擎推送下行到边缘节点，边缘执行获得最大限度实时智能响应。边缘数据缓存并根据网络空闲时间上行至云平台，提供数据汇聚和优化分析训练使用。 云端分析模型，规则引擎推送下行到边缘节点，边缘执行获得最大限度实时智能响应。边缘数据缓存并根据网

查看更多 →

B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。

查看更多 →

于服务等待处理以及注册Pod信息等。它的特点是： 1. 先于业务容器开始执行； 2. 顺序执行，执行成功退出（exit 0），全部执行成功后开始启动业务容器。 Containers：业务容器。特点是： 并行启动，启动成功后一直Running 文中课程 更多精彩课程、实验、微认证，

查看更多 →

快速代码化完成Maven构建（X86，预置镜像） 编译构建服务 操作指南 构建任务 新建构建任务 执行构建任务 查看构建任务 管理构建任务生命周期 构建步骤 执行shell命令 制作镜像并推送到SWR仓库 上传软件包到软件发布库 上传文件到 OBS 执行Docker命令 下载发布仓库包 编译构建服务 最佳实践 背景信息

查看更多 →

杂的流程。分支条件设置功能实现了一套专门的词法分析算法。词法分析算法可以对分支条件的有效性进行严格校验并给出准确的提示。 （3）规则引擎 采用了规则引擎来支撑复杂的分支计算。在设计流程上，工作流分支条件计算采用了Groovy 定义的 DSL，引擎预制了一系列规则函数。工作流引擎的

查看更多 →

提供可视化的方式按需定制工作流程，自由配置执行阶段，阶段内任务串并行可选，满足CI/CD/DevOps场景下的自动化价值交付 执行触发器 提供手动、定时、仓库联动的多种执行触发方式，可以在失败点继续执行，可以满足项目周期性持续交付，也可以为个人持续集成提供支持 质量门禁 在每个阶段增加针对任务执行结果的质量门

查看更多 →

/build.bash-j 4 正确编译完成后，当前目录生成oceanM可执行程序。 9)依次执行如下命令，开始ROMs测试（根据云主机配置，本次使用4个处理核心执行测试） source/usr/local/ROMs/env-ROMs.sh mpirun-np 4./oceanM ocean_upwelling

查看更多 →

B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。

查看更多 →

B性能大幅度领先。 超低复杂查询时延 主要通过分布式全并行架构提供极致的吞吐量性能。首先通过MPP节点并行，把执行计划动态均匀分布到所有节点；其次利用SMP算子级并行，将单节点内的多个CPU核心做并行计算；最后通过指令级并行，实现1个指令同时操作多条数据，进而大幅度降低查询时延。

查看更多 →

测试。 手工测试用例执行和结果 单步设置结果；批量设置步骤结果；一键应用上次执行结果；结果添加截图；创建缺陷，自动填写复现步骤。 接口测试用例执行和结果 用例执行包括：并行/串行执行测试用例、流水线执行测试用例，并可配置质量门禁。 测试结果：详细记录每次执行结果和日志。 测试仪表盘和测试报告

查看更多 →

情况，做到了数据分库分表的透明。 MPP架构主要的特点就是查询任务可以在所有的计算节点上被并行地执行，可以更加快速地返回计算的结果。每一个查询任务都会被平均地分配到所有的计算节点上并行地执行，这大大缩短了查询所需要的时间。 MPP架构可以通过简单地增加或减少计算节点数达到改变系统

查看更多 →