برنامه نویسی

آزادسازی جادوی زمان‌بندی‌های شغلی: چگونه کد خود را رام کنید و سلامت خود را حفظ کنید

روزی روزگاری، در سرزمینی بسیار دور، مهندسان نرم افزار به صورت دستی کدهای خود را بر روی دستگاه های خود اجرا می کردند، مانند غرب وحشی. اما پس از آن، یک قهرمان ظاهر شدبرنامه ریز کار!🔫 ابزاری که انقلابی در نحوه مدیریت وظایف توسعه دهندگان ایجاد کرد و زندگی آنها را آسان تر و کد آنها را سازماندهی کرد. بنابراین، بیایید به دنیای جادویی زمان‌بندی‌های کار شیرجه بزنیم و کشف کنیم که چگونه می‌توانند شما را از هرج و مرج مدیریت کار دستی نجات دهند.

از تکنولوژی Granny تا الهام گرفته از انیمه😎

آی بی ام TWS یکی از اولین زمان‌بندی‌های شغلی بود که در محیط‌های فناوری اطلاعات سازمانی برای مدیریت کارهای دسته‌ای و خودکارسازی گردش‌های کاری مورد استفاده قرار گرفت. TWS از یک سرور مرکزی برای مدیریت و زمان‌بندی کارها در چندین پلتفرم و سیستم عامل استفاده می‌کرد. این ابزار قدرتمندی بود که به کاربران امکان ایجاد و زمان‌بندی مشاغل در پلتفرم‌ها و برنامه‌های مختلف را می‌داد.

در حالی که TWS در زمان خود یک زمانبندی کار قدرتمند و پرکاربرد بود، پیکربندی و نگهداری آن نیز پیچیده و دشوار بود. توسعه دهندگان راه حلی انعطاف پذیرتر و مقیاس پذیرتر می خواستند که بتواند وابستگی ها و گردش های کاری پیچیده را مدیریت کند. این منجر به توسعه زمانبندی های مدرن تر شد.

جریان هوا از یک نمودار غیر چرخه ای جهت دار (DAG) برای تعریف گردش کار استفاده می کند که به کاربران اجازه می دهد وابستگی های پیچیده را تعریف کرده و وظایف را بر اساس روابط خود زمان بندی کنند.

جادوگر یک زمانبندی کار اختصاصی است که توسط Shopify توسعه یافته است. این برای رسیدگی به حجم بالای وظایف و وابستگی ها در پلت فرم تجارت الکترونیکی آنها طراحی شده است. Mage به دلیل مقیاس پذیری و توانایی مدیریت گردش کار پیچیده در مراکز داده مختلف شناخته شده است.

یکی دیگر از برنامه‌ریزان محبوب این است HashiCorp Nomad، که رویکردی مدرن تر و بومی ابری برای برنامه ریزی شغلی دارد. Nomad به گونه ای طراحی شده است که بسیار مقیاس پذیر و انعطاف پذیر است و به کاربران اجازه می دهد تا کارهای خود را در هر زیرساخت، از فلز خالی گرفته تا ماشین های مجازی گرفته تا کانتینرها، انجام دهند.

در حالی که زمان بندی های مدرن به طور فزاینده ای محبوب شده اند، استفاده از کرون جابز همچنان مرتبط باقی می ماند. کرون جابز یک ابزار زمانبندی ساده و پرکاربرد در سیستم های مبتنی بر یونیکس است. آنها به کاربران اجازه می دهند تا کارهای تکراری را در فواصل زمانی مشخص با استفاده از یک نحو استاندارد برنامه ریزی کنند.

از آنجایی که من از TWS به Airflow سقوط کردم، بیایید به مقایسه آنها بپردازیم!

آماده مهاجرت هستید؟ چک لیست انتقال صاف شما!📝

  • گردش کار موجود در TWS را شناسایی کنید
  • تعریف گردش کار در جریان هوا با استفاده از نمودارهای غیر چرخشی جهت دار (DAG)
  • اتصالات را برای هر سیستم خارجی مورد استفاده در گردش کار پیکربندی کنید
  • انتقال اسکریپت های شغلی از TWS به Airflow با پشتیبانی از زبان های مختلف مانند Python، Bash و SQL
  • قوانین زمان‌بندی را در Airflow تنظیم کنید که مطابق با TWS باشد
  • گردش کار را برای عملکرد و عملکرد آزمایش و اعتبار سنجی کنید
  • با نظارت دقیق در طول دوره انتقال، از TWS به جریان هوا بروید
  • نظارت و حفظ گردش کار، با تنظیمات لازم در صورت لزوم انجام شود.

پنی وایز یا پنی فولش؟؟💸

  • کاهش هزینه های صدور مجوز: جریان هوا رایگان و منبع باز است، در حالی که TWS کاربران را ملزم به پرداخت هزینه های مجوز می کند.

  • هزینه های سخت افزاری کمتر: جریان هوا می تواند روی خوشه ای از سرورها یا روی پلتفرم های ابری اجرا شود که می تواند هزینه های سخت افزاری را در مقایسه با نیاز سرور متمرکز TWS کاهش دهد.

  • تعمیر و نگهداری آسان تر: Airflow یک رابط مبتنی بر وب ساده و یک زبان تعریف گردش کار کاربرپسند دارد که می تواند هزینه های نیروی کار را در مقایسه با تنظیمات پیچیده و الزامات نگهداری TWS کاهش دهد.

  • استفاده بهتر از منابع: جریان هوا می تواند به صورت پویا منابع را بر اساس نیازهای شغلی تخصیص دهد، که می تواند استفاده از منابع را بهبود بخشد و هزینه ها را در مقایسه با پتانسیل TWS برای استفاده نابرابر از منابع کاهش دهد.

به طور کلی، مهاجرت به Airflow می‌تواند به سازمان‌ها کمک کند تا با کاهش هزینه‌های صدور مجوز و سخت‌افزار، بهبود بهره‌وری و بهینه‌سازی استفاده از منابع، در هزینه‌های خود صرفه‌جویی کنند و در عین حال انعطاف‌پذیری و چابکی بیشتری را فراهم می‌کنند.

محدودیت های جریان هوا🚫

  • منابع فشرده
  • منحنی یادگیری شیب دار
  • پشتیبانی بومی محدود برای گردش کار بلادرنگ
  • قابلیت نظارت محدود
  • عدم پشتیبانی بومی برای Kubernetes

نتیجه گیری🌐

به طور خلاصه، مدرن‌سازی زمان‌بندی‌های شغلی در مهندسی نرم‌افزار، مقیاس‌پذیری، انعطاف‌پذیری و مقرون‌به‌صرفه بودن را بهبود بخشیده است. زمان‌بندی‌های شغلی جدید امکان اتوماسیون بیشتر، تجسم بهتر و مدیریت کارآمدتر وظایف را فراهم می‌کنند. مهاجرت به زمان‌بندی‌های مدرن می‌تواند فرآیندها را بهینه کند، هزینه‌ها را کاهش دهد و عملکرد کلی را بهبود بخشد و به‌روز ماندن با جدیدترین ابزارها و فناوری‌ها را ضروری می‌سازد.
اما آنها به آمدن ادامه می دهند دوست من، پس نگه دار شما اسب هستید!🏇

به یادگیری ادامه دهید، به رشد خود ادامه دهید!🙌🌻

به سلامتی،
اوجوال🤙

نوشته های مشابه

دیدگاهتان را بنویسید

نشانی ایمیل شما منتشر نخواهد شد. بخش‌های موردنیاز علامت‌گذاری شده‌اند *

دکمه بازگشت به بالا