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
工作流
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。
GitOps 工作流与环境管理（2025）
GitOps 工作流与环境管理（2025）GitOps 以 Git 作为唯一事实来源，提升发布的可追溯与一致性。一、仓库与分支策略结构：应用仓库与环境仓库分离；按环境划分目录。分支：主干开发与环境保护，控制合并与准入策略。二、控制面与同步Argo CD/Flux：从 Git 拉取声明配置并与集群状态
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。
内容安全策略（CSP）自动化处置工作流实战
构建CSP报告聚合与自动化处置工作流，按来源与指令聚合统计，阈值触发白名单或黑名单更新并灰度发布策略，含速率限制与审计示例。
