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【阿里云】大规模分布式应用任务调度解决方案
基于阿里巴巴电商业务环境中多年的分布式任务调度处理经验,为企业提供精确的周期性调度、可视化任务编排、分布式计算、监控报警等能力,满足企业大规模分布式任务调度的需求。
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注册资本:100000万元人民币

成立时间:2008-04-08


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基于阿里巴巴电商业务环境中多年的分布式任务调度处理经验,为企业提供精确的周期性调度、可视化任务编排、分布式计算、监控报警等能力,满足企业大规模分布式任务调度的需求。


方案架构

大规模分布式应用任务调度解决方案
将用户应用逻辑封装成一个个任务,基于丰富的调度配置,可以提供精确的周期性调度、任务编排、分布式计算、报警监控等能力,助力企业可视化地进行任务管理和运维。

架构特点
由 SchedulerX 统一调度,支持任务的全托管服务
需要周期性跑的业务,无需担心机器宕机等高可用风险
海量任务分布式并行执行,全面加快任务执行速度
支持任务间依赖关系的灵活编排及任务间数据传输

架构优势
精准调度 ,高可靠秒级调度能力
可视化编排 ,支持工作流图形化拖拽
轻量级 ,支持多种分布式模型



方案优势

高可用的任务调度
相较于其他开源调度系统,SchedulerX 支持海量高可用任务调度。调度中心服务端或客户端任意机器宕机甚至调度中心整个机房宕机,仍能保证调度任务持续可用。


秒级别调度
相较于其他商业任务调度产品,SchedulerX 可以支持秒级别调度,任务调度周期频率最小可以精确到1秒。


可扩展的分布式处理
SchedulerX 支持多种分布式模型,可动态进行大数据跑批,满足不同场景的复杂业务处理,且接入成本较低,业务逻辑代码几乎无需修改。



典型场景


定时触发
无需开发,仅通过在调度中心进行配置,即可快速实现周期性定时业务功能,还可针对历史执行记录、失败日志进行查看、任务重跑等操作。无需担心如机器宕机影响任务执行的高可用问题。



分布式计算
相对于传统的 hadoop 大数据处理,减少了数据传输过程,直接对数据库数据进行分布式并行处理,极大限度的提高处理效率及机器利用率,具备秒级分布式跑批能力。


数据清算
通过调度中心的流程编排功能达到系统自动化处理,彻底避免了传统数据清算过程的人工操作,更加灵活,高效,安全,且具备完善的运维监控管控能力。




优先级抢占
支持任务优先级抢占,保障高优先级任务优先执行。支持流量控制,可控制一个应用同时在跑的任务数量,超过流控并发数,任务将在队列中等待,保障系统稳定运行。



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