Kestra：用声明式YAML编排任何语言的工作流

你是否曾经为复杂的数据流水线、微服务编排或跨环境自动化脚本而头疼？Kestra的出现，旨在彻底解决这个问题。它是一个基于事件驱动的通用工作流编排平台，可以帮助开发者通过简单的YAML配置和丰富的插件生态系统，在任何地方运行任何语言的代码。本文将带你全面了解这个潜力新星。

截至收录：
Kestra项目stars数：20859
Kestra项目forks数：1772

Kestra项目目录截图

Kestra核心亮点

🌟 声明式YAML编排：使用简洁的YAML配置定义复杂工作流，无需编写繁琐代码，支持实时语法验证和自动补全。
🎯 丰富插件生态：提供800+开箱即用插件，支持Python、Node.js、Go、Shell等多种语言，无缝集成各类数据库、云存储和API。
🔒 事件驱动与调度：同时支持定时调度和实时事件触发，能够响应文件到达、消息队列事件等多种外部信号。
🧩 基础设施即代码：完美集成Git版本控制，支持从UI或代码编辑器创建和管理工作流，实现CI/CD无缝对接。

Kestra快速开始

只需几分钟，你就能在本地运行起Kestra：

  1. 使用Docker启动：

    docker run --pull=always --rm -it -p 8080:8080 --user=root \
    -v /var/run/docker.sock:/var/run/docker.sock \
    -v /tmp:/tmp kestra/kestra:latest server local
  2. 创建第一个工作流：
    访问 http://localhost:8080，创建包含以下内容的flow：


    id: hello_world
    namespace: dev

    tasks:
    - id: say_hello
    type: io.kestra.plugin.core.log.Log
    message: "Hello, World!"

  3. 运行并查看结果：
    在UI中执行flow，实时查看运行日志和输出结果。

Kestra应用场景

场景一：数据流水线编排：数据工程师可以使用Kestra构建端到端的数据处理流水线，从数据提取、转换到加载，支持多种数据源和目的地。
场景二：微服务工作流自动化：开发团队可以编排跨多个微服务的复杂业务流程，实现服务间的协调和错误处理。
场景三：AI模型训练流水线：机器学习工程师可以构建完整的模型训练、评估和部署流水线，支持各种AI框架和计算资源。
用户案例：Kestra已被众多企业用于改善其数据工程和自动化工作流，具体案例可在社区中了解。

Kestra项目链接

Kestra GitHub 仓库

 

kestra-io / kestra项目地址：https://github.com/kestra-io/kestra

本文地址：https://www.tgoos.com/8896

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