Airflow 与 Dagster 工作流编排对比（2025）
Airflow 与 Dagster 工作流编排对比（2025）两者均是主流数据编排方案，适配不同团队与场景。一、模型与开发Airflow：DAG 驱动，生态成熟；Python Operator 丰富。Dagster：资产与作业模型，类型与测试支持更好。二、依赖与部署依赖管理：包与环境隔离策略与容器化
编排
Apache Airflow工作流编排与容错实践
使用 Airflow 编排数据与计算工作流，提供 DAG 依赖、并发与重试、SLA 与告警、XCom 与参数化实践，并给出验证与监控方法。
Argo Workflows批处理编排与并行策略实践
使用 Argo Workflows 编排批处理任务，配置并行与资源策略、重试与退避、模板与Artifact复用，并提供验证与监控方法。
Crossplane 云资源编排与权限治理（2025）
Crossplane 云资源编排与权限治理（2025）Crossplane 以声明式将云资源纳入集群管理，统一交付与权限治理。一、Provider 与凭证Provider：按云商配置与隔离凭证，控制作用域。凭证管理：使用 K8s Secret 与外部密钥服务管理访问。二、组合资源与 XRD组合资源：
XRD 与云资源编排治理（2025）
Crossplane 组合/XRD 与云资源编排治理（2025）一、抽象与组合XRD（XRD）：定义资源抽象与 Schema，作为开发与平台的契约。Composition（Composition）：将多个底层 Managed Resources 组合为单一接口，隐藏复杂度。二、Provider 与配
"Docker Compose v2 多服务网络与健康检查编排"
"在 Compose v2 中编排多服务网络与健康检查，使用 depends_on 条件与 profiles 管理环境。"
LangChain 代理与工具编排多步计划实践（2025）
LangChain 代理与工具编排多步计划实践（2025）一、接口与安全工具接口：以 JSON Schema 定义参数与返回。最小权限：限制可调用能力与速率与超时。二、计划与执行多步计划：拆分任务为子目标与序列化步骤。观察与反思：在每步记录观察并调整策略。三、观测与审计日志与回放：保留输入/输出与调
LLM 函数调用与工具编排实践（2025）
LLM 函数调用与工具编排实践（2025）函数调用与工具编排让模型与系统协作，提升可控性与可复现性。一、接口与模式JSON Schema：定义函数参数与返回，校验输入输出。安全边界：限制可调用能力与资源，遵循最小权限。二、计划与执行计划执行：将多步任务拆分为计划与步骤，控制顺序与依赖。观察与回路：记
Cadence 工作流编排与重试补偿实践（2025）
Temporal/Cadence 工作流编排与重试补偿实践（2025）一、建模与接口工作流/活动：将长事务拆分为可重试的活动；接口清晰。幂等：活动以幂等输出与去重键设计，避免重复副作用。二、重试与补偿重试策略：指数退避/最大次数/超时与死信处理。补偿：为关键活动设计可幂等补偿流程与回退路径。三、可观
Temporal工作流引擎可靠编排与重试实践
使用 Temporal 进行可靠的任务编排，设计工作流与活动的重试与幂等、Saga补偿与版本演进策略，并提供可观测与验证方法。
