Digdag 是一个简单的工具，帮助你建立、运行、安排和监控复杂的任务管道。它可以处理依赖性问题，使任务串联或并行运行。
Digdag 取代了 cron，促进了 IT 运营自动化，协调了数据工程任务，协调了机器学习管道，等等。
Digdag 旨在实现易于部署、多云设置和模块化的结构来构建和扩展业务应用。拥有一系列企业功能，包括丰富的管理面板、多语言支持、错误处理、配置工具和版本控制工具。该解决方案采用 Java 和 Node.js 开发，支持 AWS、私有云、IBM 云和 Digital Ocean。
特性：
- 轻松部署：只需下载二进制文件即可。同一个二进制文件可以同时运行服务器和客户端。
- 简单配置：Digdag 配置是用 YAML 编写的，YAML 是一种广泛使用的简单标记语言。
- 依赖解析：读取和写入具有依赖项的工作流。告别“timing”cron 作业以协调多个任务。
- 多云：跨 Amazon Redshift/S3、Google BigQuery/Cloud Storage 和本地数据库移动和合并数据。
- 多种语言：对 Python 和 Ruby 的 native支持。
- 错误处理：Digdag 附带强大的错误处理功能。
- 模块化的：Digdag 设计为模块化的，因此每个工作流都可以在不同的上下文中重复使用。
- 可扩展：Digdag 设计为可插拔的，因此您可以破解自己的操作符、控制流等。
- 管理界面：Digdag 有一个正在开发中的管理 UI。
- Digdag 提供了一个秘密保险库，以便安全地处理 API 密钥和密码等敏感信息。
- Docker 支持：Digdag 允许你从 Docker 容器运行任务以支持云原生工作流。
- 版本控制：Digdag 是工作流即代码。支持 revisions 和 rollbacks。
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我正在研究一个需要工作流/流程引擎的解决方案。我的工作流包含一些基于Java的进程（类）和一些Linux Shell脚本。流程不会是静态的，每个流程的执行取决于前一个流程的状态/结果，将有多条路径，路径将由前一个流程的状态确定。 我尝试查看jBPM，但没有找到合适的支持来调用shell脚本。请根据我的要求为我推荐一个合适的替代方案。 非常感谢。
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根据本文档，应该可以订阅Spring Integration提供的全局错误通道--“ErrorChannel”。 在我这个非常简单的例子中，它不起作用： 应用：
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问题内容： 我想知道您（SO读者）使用Workflow Engines解决的特定问题，以及如果您不自己动手使用的库/框架。我还想知道何时工作流引擎不是最佳选择，以及您是否/如何选择更简单的东西，例如使用状态机的TaskList / WorkList / Task-Management类型应用程序。 问题： 您使用工作流引擎解决了哪些问题？ 您使用了哪些库/框架？ 什么时候像系统这样简单的状态机/任
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我正在评估使用Cadence来执行长时间运行的批量操作。我有以下代码: 这对于数量较少的实体很好，但我很快遇到了以下异常： 看起来我很快就耗尽了线程池，Cadence无法安排新任务。 我通过将的定义更改为： 这基本上是以200个块为单位处理项目，并等待每个块完成，然后再移动到下一个块。我担心这将执行得如何（在重试时，块中的单个错误将停止处理以下块中的所有记录）。我还担心Cadence在发生崩溃时能
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当我从Cloud Foundry博客中读到以下内容时，我正试图弄清楚如何使用微CloudFoundry进行开发： “您不需要安装web服务器（Tomcat等）、运行时（Java、Ruby等）和服务（Postgres、MongoDB等），只需下载Micro Cloud Foundry，启动它，然后使用”VMC Push“部署应用程序。” 在开发过程中不断调用“VMC push”对我来说几乎是不可能的