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(三)新一代数据湖仓工作流开发指南:从规范到实操全解析

《新兴数据湖仓设计与实践手册:数据湖仓与 DataOps 开发规范(2025)》是一份面向数据工程师、数据架构师与企业数据团队的系统性实践指南,全面总结了当下湖仓一体架构在企业落地过程中的关键设计方法、开发规范与工程经验。本手册不仅覆盖项目规划、权限体系、工作流编排、ETL 与实时/离线融合开发模式,同时结合 WhaleStudio 与 Apache DolphinScheduler 的实际能力,为读者提供可在真实生产环境中直接复用的架构与流程参考。 前期回顾: (一)从 ETL 到 DataOps:新一代数据湖仓开发架构全解读 (二)新一代数据湖仓开发命名规范:构建清晰高效的数据管理体系 本文为手册第三部分,重点讲解 数据湖仓工作流开发规范上,涵盖调度任务开发规范、逻辑任务开发规范、工作流配置参数、SQL脚本开发规范等,为工作流开发提供详细指南。 3.1 工作流开发规范 工作流是承载着一系列有组织的任务作业流程。它代表着一组完整的业务逻辑,每个特定的业务拆分成至少一个或多个存在依赖关系的工作流。同时,工作流也是执行调度的基本单位,工作流中的任务将通过工作流的手动执行或定时调度批量实例...

告别数据库“膨胀”:Dify x SLS 构建高可用生产级 AI 架构

作者:无哲、言合 一、前言:Dify 的规模化挑战 Dify 是当前最受欢迎的低代码 LLM 应用开发平台之一,在 Github 上已斩获 120k+ 的星标数。国内外有众多企业基于 Dify 构建自己的智能体应用。阿里云可观测团队既是 Dify 的深度用户,也是社区的活跃贡献者。 在大规模生产实践中,我们发现 Dify 在高负载场景下面临显著的数据库性能瓶颈:其执行引擎高度依赖 PostgreSQL,单次 Chat 请求可能触发数百甚至上千次数据库访问;与此同时,Worker 进程在知识库索引构建、Trace 追踪等任务中也会持续写入大量数据。这频繁导致 DB 连接池打满、慢查询频发 等问题,已成为制约 Dify 集群横向扩展与并发能力的关键瓶颈。 二、现状与挑战:Dify 存储机制痛点分析 数据分布现状 Dify 的数据主要分为三类: Meta类 数据:租户、应用、工作流、工具等配置信息; 运行时日志:工作流执行明细、会话历史、消息记录等; 文件类数据:用户上传文件、知识库文档、多模态输出等(通常存于对象存储)。 其中Meta 与运行日志均存储在 PostgreSQL 中,运行时日...

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