4、支持自定义增删改查流水线阶段。 5、支持流水线阶段中纳管任务的串/并行执行配置。 6、支持设置流水线执行参数。 7、支持选定流水线部分任务执行。 8、支持查看流水线历史执行记录。 9、支持执行计划配置：包括持续集成、合并请求和定时执行三种自动触发执行策略。 10、支持流水线事件 消息通知 及邮件通知。

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Coordinator： 整个系统的业务入口和结果返回； 接收来自业务应用的访问请求； 分解任务并调度任务分片的并行执行。 Data Node： 执行查询任务分片的逻辑实体。 GDS Loader： 并行数据加载，可配置多个； 支持文本文件格式，错误数据自动识别。 文中课程 更多精彩课程、实验、微

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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

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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

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多线程，是指从软件或者硬件上实现多个线程并发执行的技术。具有多线程能力的计算机因有硬件支持而能够在同一时间执行多于一个线程，进而提升整体处理性能。Python的多线程操作跟电脑同时多任务运行，而且不杀后台，这样很多耗时长的任务我们就可以放到后台处理。但是每个现成都需要有一个应用程序来承载，不能够独立的执行任务。运行以下代码，来看看多线程是如何操作的

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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

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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

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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。

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Access）是华为云的 物联网平台 ，主要包含设备管理、消息通信、规则引擎、数据流转、监控运维等功能。使用设备接入控制台，可以实现对产品的创建、开发、调试，设备的注册、管理、鉴权、软固件升级。在设备接入控制台，可以创建规则引擎，满足用户实现设备联动和数据转发的需求；还可以存储产品和设备

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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。

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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

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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

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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。

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、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

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1)支持多硬件平台，简化终端企业开发集成难度 2)兼容现网，保护客户已有投资，降低准入门槛 3)屏蔽网络、协议差异，降低开发门槛 4)主流芯片模组预集成，缩短TTM 2、灵活规则引擎，加速增值服务构建 （1）提供友好GUI入口，让用户简便地创建规则 （2）按规则无缝转发华为云DIS等服务，简化北向应用构建 文中课程

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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。

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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 使用Maven构建自定义镜像（预置执行机，图形化构建）

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10:22:29 场景说明 物联网平台支持设备数据上报和设备命令下发，但若要将两者联动起来，一般需要由应用服务器实现对应逻辑。 设备接入服务 提供规则引擎功能，平台上简单几步操作即可实现数据上报特定数据时平台自动下发指定命令，减少应用服务器开发工作量。 本示例为设备自带的温度传感器上报的温

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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。

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/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

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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。

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