Netflix Maestro 项目安装与配置指南

Netflix Maestro 项目安装与配置指南

maestro Maestro: Netflix’s Workflow Orchestrator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/maestro4/maestro

1. 项目基础介绍

Maestro 是由 Netflix 开发的一个通用的工作流编排器，为数据平台用户提供完全托管的流程即服务（WAAS）。它支持各种用户（包括数据科学家、数据工程师、机器学习工程师、软件工程师、内容制作人和业务分析师）使用不同的用例。Maestro 每天调度数十万工作流和数百万作业，即使在流量高峰时也能严格按照服务水平目标（SLO）运行。该项目高度可扩展，能够支持现有的和新出现的用例，同时为最终用户提供增强的可用性。

主要编程语言

Maestro 项目主要使用 Java 编程语言开发。

2. 项目使用的关键技术和框架

• Java: 作为主要的编程语言，用于构建项目的核心功能。
• Gradle: 用于自动化构建过程。
• Spring Boot: 提供了一个微服务框架，用于快速开发、运行和监控应用程序。
• Docker: 容器化技术，用于创建、部署和管理应用程序。
• Kubernetes: 用于自动化部署、扩展和管理容器化应用程序。
• AWS 服务: 如 SNS 等，用于集成云服务。

3. 项目安装和配置的准备工作与详细步骤

准备工作

在开始安装 Maestro 之前，请确保您的系统已安装以下依赖项：

• Git
• Java 21
• Gradle
• Docker
• Kubernetes 配置（如果需要 Kubernetes 支持）

安装步骤

克隆项目

首先，从 GitHub 上克隆 Maestro 项目：

git clone https://github.com/Netflix/maestro.git
cd maestro

构建项目

使用 Gradle 构建项目：

./gradlew build

运行项目

直接运行 Maestro 应用程序：

./gradlew bootRun

运行带有 AWS 模块的项目

如果需要 AWS 支持，首先使用 Docker Compose 启动 AWS 模块：

docker compose -f maestro-aws/docker-compose.yml up

然后运行 Maestro 应用程序，指定 AWS 配置：

./gradlew bootRun --args='--spring.profiles.active=aws'

创建示例工作流

通过以下命令创建一个示例工作流：

curl --header "user: tester" -X POST 'http://127.0.0.1:8080/api/v3/workflows' -H "Content-Type: application/json" -d @maestro-server/src/test/resources/samples/sample-dag-test-1.json

触发示例工作流

使用以下命令触发示例工作流的运行：

curl --header "user: tester" -X POST 'http://127.0.0.1:8080/api/v3/workflows/sample-dag-test-1/versions/latest/actions/start' -H "Content-Type: application/json" -d '{"initiator": {"type": "manual"}}'

运行带有 Kubernetes 支持的项目

如果需要 Kubernetes 支持，确保 Kubernetes 配置正确，然后运行以下命令：

./gradlew bootRun

接着，使用以下命令部署 Kubernetes 工作流：

curl --header "user: tester" -X POST 'http://127.0.0.1:8080/api/v3/workflows' -H "Content-Type: application/json" -d @maestro-server/src/test/resources/samples/sample-kubernetes-wf.json

并触发工作流：

curl --header "user: tester" -X POST 'http://127.0.0.1:8080/api/v3/workflows/sample-kubernetes-wf/versions/latest/actions/start' -H "Content-Type: application/json" -d '{"initiator": {"type": "manual"}}'

以上步骤为 Maestro 项目的详细安装和配置指南。遵循这些步骤，您应该能够成功地在本地环境中安装和运行 Maestro。

maestro Maestro: Netflix’s Workflow Orchestrator 项目地址: https://gitcode.com/gh_mirrors/maestro4/maestro