ステートフルなアプリケーションのオーケストレーションを簡素化
CloudFlow は、複数の分散されたタスクの実行を調整するために使用されるフルマネージド型サーバーレスクラウドサービスです。タスク調整、状態管理、ビジネスプロセスの開発と実行に必要なエラー処理などの、面倒なタスクを簡素化します。これにより、ユーザーはビジネスロジックの開発に注力することができます。
分散タスクは、順序式、分岐式、平行式で配置できます。サービスは設定された順序通りに確実にタスク実行を調整し、各タスクのステータスの変更を追跡します。カスタム再試行実行ロジック (必要な場合) を実行して、ワークフローをスムーズに実行します。
分散コンポーネント
異なるインフラストラクチャ、ネットワーク、言語で構築されたアプリケーションのオーケストレーションを行い、ハイブリッドクラウドや独自のクラウドからパブリッククラウドへの移行、または単一アーキテクチャからミクロサービスアーキテクチャへの移行を排除します。
コードの量の低減
アプリケーションのロジックの管理を支援します。また、順序式、分岐式、平行式などの複数のコントロールプリミティブがサポートされています。これにより、ビジネスで繰り返し実行されるオーケストレーションコードを最少化します。
フォールトトレランスの改善
プロセスのステータスの管理、チェックポイントの設定、プロセスの再起動が可能で、アプリケーションにおいて各ステップが想定通りに実行されることを確実にします。ビルトインの トライ／キャッチ 、再試行、ロールバック機能で例外エラーを自動的に対処できます。
特徴
フルマネージド型 & 従量課金制の O&M
O&M 担当者がインフラストラクチャの保守を行う必要がなくなります。また、安全性、可用性、フォールトトレラント、耐久性に優れたサービスを提供します。手順を変換する場合にのみ料金が発生します。使用がない場合は追加料金は発生しません。
サービスオーケストレーション機能
プロセスロジックとロジックタスク実行の分離、複数のコントロールプリミティブ (順序式、分岐式、並行式など) がサポートされています。また、ビルトインエラー再試行とキャプチャ機能が採用されており、オーケストレーションコードの作成時間を削減できます。
長期間実行プロセスに対応
プロセス全体を追跡し、長期間にわたるプロセスを確実に実行します。O&M、関連するパイプライン、メールプロモーションプロセスなど、一部のプロセスは数時間、数日間、数か月間実行する必要があります。
プロセスステータス管理
実行手順の場所の追跡、手順間で保存される入力および出力を含む、プロセスの実行におけるすべてのステータスを管理します。プロセスのステータスを自己管理したり複雑なステータス管理のタスクを構築する必要はありません。
視覚的モニタリング
ワークフローの定義と実行状況のステータスの表示が可能な視覚的インターフェイスを提供します。ステータスには入力と出力があり、これによって障害の発生箇所を簡単に特定でき、障害問題を簡単に排除できます。
分散型コンポーネント
異なるインフラストラクチャに異なる言語で作成されたアプリケーションの調整をします。アプリケーションがプライベートクラウドからハイブリッドクラウドまたはパブリッククラウドへのスムーズな移行や、または単一アーキテクチャからマイクロサービスアーキテクチャへの進化においても、CloudFlow は調整の役割を果たします。
料金
使用状況に応じた料金のみを支払う必要がなくります。ワークフローの実行手順数に応じて料金が発生し、ワークフロー内の Function Compute、ECS、Container 、その他のリソースのステータスの変換料金が課金され、時間制で課金されます。メインアカウントの最初の 5000 回/月が無料である場合、実行の終了時には課金されませんが、それ以降は 1,000 回につき 0.025 USD が課金されます。
サーバーレスサービスの自動拡張を使用すると、ハードウェア予算と拡張の管理が不要になります。
CloudFlowの使い方
1
ステップ 1：
ワークフロー定義の作成
定義を使用して、タスク間の実行の順序やロジックを説明します。
2
ステップ 2：
ワークフロータスクの準備
ワークフローでワーカーが定義した各タスクのみを実装する必要があります。CloudFlow では、複数の異なるタイプのワーカーがサポートされています。
3
ステップ 3：
ワークフロータスク
CloudFlow、Execute Workflow、API を呼び出すことで
ワークフローアプリケーションを実行できます。
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ステップ 4：
実行ステータスの追跡、
デバッグ、モニタリング
CloudFlow によって提供される視覚的モニタリングを使用してタスクの実行状況を確認します。
シナリオ
マルチタスクオーケストレーションを使用して、プロセス障害の発生率の低減とマルチメディアスループットの向上を実現
CloudFlow を使用することで、トランスコーディング、フレームインターセプション、顔認識、音声認識、監査アップロードなどの複数のタスクを完全な処理フローに盛り込むことができます。メディア処理 (IMM) タスク (または自己構築プロセッサ) を Function Compute を介して送信し、ビジネス要件に適合した出力を生成します。各タスクの実行エラーの再試行では高い信頼性を確保し、マルチメディアタスクのスループットを大幅に改善します。
解決可能
マルチタスクのオーケストレーション
ビデオトランスコーディング、フレームインターセプション、顔認識、音声認識、監査アップロードなどのプロセス手順の構想を作成します。
プロセス障害の解決
システムによってタスクの実行エラーが複数回再試行されます。
大規模コンピューティングオーケストレーションの簡素化、コストの最適化、プロセスの総合所要時間の低減
CloudFlow では、複数のバッチコンピューティングの分散されたジョブを、直列または並列オーケストレーションを行い、実行時間が長く、かつ同時実行性の高い大規模なコンピューティングにおいて高い信頼性を確保します。例えば、遺伝子データの分析では、遺伝子配列の配置、すべての染色体の突然変異解析を並行して実行し、最終的に染色体データを集約して結果を生成します。CloudFlow は、CPU、メモリ、帯域幅仕様の異なるバッチコンピューティングジョブを指定された依存関係に基づいて送信することで、実行信頼性とリソース使用率を改善し、コストを最適化します。
解決可能
大規模なコンピューティングオーケストレーションの簡素化
CloudFlow は、複数のバッチコンピューティング分散ジョブの直列または並列調整を行います。また、実行時間が長く、同時実行性の高いコンピューティングがサポートされています。
プロセスの総合処理時間の短縮
仕様の異なるバッチコンピューティングジョブズをタスクの依存関係に基づいて送信し、並列実行の信頼性を改善します。
大規模なコンピューティングリソースに対する信頼性の高いスケジューリングおよびカスタマイズされたビッグデータ処理タスクのオーケストレーション
CloudFlow を使用すると、可用性の高いデータ処理パイプラインを簡単に構築できます。例えば、異なるデータソースからの測定データが Log Service に収集され、Function Compute のタイマーによってワークフローが毎時トリガーされます。CloudFlow は Funtion Compute を採用し、複数のシャードの測定データの並行処理を実行します。結果は Log Service に個別に書き込まれます。すべてのシャードで生成されたファイルが収集され、Tablestore に書き込まれ、各ユーザーの請求書が生成されます。CloudFlow では、プロセス内での単一手順の再試行がサポートされています。これにより、プロセス障害の発生確率を低減します。また、動的並行タスク実行とデータ処理能力における高いスケーラビリティがサポートされています。
解決可能
同時実行実装に関する問題の解決
動的並列タスクの実行とデータ処理能力における高スケーラビリティがサポートされています。
O&M の効率性、信頼性、プロセスの進行状況を改善する視覚的インターフェイス
O&M の一般的な課題には、手順の複雑さ、スタンドアロンスクリプトの信頼性の低さ、依存関係のの複雑さ、進行状況の可視化の非対応などがあります。CloudFlow + Function Compute のプロセスを使用することでこれらの課題に対処できます。例えば、自動化されたソフトウェア開発は、Docker コンテナーの構築、コンテナーイメージのアップロード、各ノードを追跡するためのイメージのプルダウンから始まります。新しいイメージのコンテナーを起動したら、各機能の手順で生成されたログは Log Service に保存され、クエリ & 共有されます。単一マシンの O&M と比較した場合、ワークフローベースの自動化ツールには、高可用性、ビルトインエラー処理メカニズム、進行状況のグラフィック表示などの特徴があります。
解決可能
プロセスの進行状況の可視化に関する問題の解決
自動 O&M 手順の所要時間はさまざまです。また、スタンドアロンスクリプトの信頼性は低く、複雑な依存関係などが可視化されないことが一般的な課題として挙げられます。
関連プロダクト
CloudFlow を使用して、複数の分散タスクの実行を調整できます。
また、CloudFlow を使用して Function Compute やバッチコンピューティングなどのコンピューティングサービスを統合し、ECS および Container Service で実行されているタスクをポーリングを介して executor として機能させることができます。外部イベントトリガー機能と統合メッセージサービスが提供されています。
