与。一方面，Master failover 这类“线上一出问题就影响面很大”的稳定性隐患被补齐；另一方面，API 权限校验、插件依赖冲突、远程任务空指针这类“用着用着就踩坑”的细节也被系统性修复。本月报把 5 月合并到dev分支的重点变化讲清楚，包括你会受哪些影响、要不要升级、怎么验证。

引言近年来，“Ops”一词在 IT 运维领域的使用迅速增加。IT 运维正在向自动化过程转变，以改善客户交付。传统的应用程序开发采用 DevOps 实施持续集成（CI）和持续部署（CD）。但对于数据密集型的机器学习和人工智能（AI）应用，精确的交付和部署过程可能并不适用。本文将定义不同的“Ops”并解释以下几种：DevOps、DataOps、MLOps 和 AIOps 的工作原理。DevOps这一实

这套打通「群聊告警→智能诊断→自动恢复→报告闭环」的全链路系统，可以很好地解决传统运维碎片化、高耗时、反复跨系统跳转的痛点。

已经在虚拟机部署好Apache DolphinScheduler了，想尝试下在Flink新建一个Flink节点，然后用Flink消费Kafka数据。

本文面向希望在本地阅读和调试 DolphinScheduler 核心源码的开发者，示例环境为 Windows + IntelliJ IDEA + Docker Desktop + PostgreSQL + ZooKeeper。

在数据平台不断演进的过程中，一个非常常见但又隐蔽的误区是：团队会不自觉地让调度系统承担越来越多“本不属于它”的职责，比如在调度层写复杂业务逻辑、控制计算参数，甚至试图统一管理不同计算引擎的执行细节。短期来看似乎提升了效率，但从长期来看，这种设计往往会让系统变得高度耦合、难以维护，甚至在规模上来之后失去稳定性。

缓冲层（也称接口层或Stage层）用于存储每天的增量和变更数据。该层暂存从源系统采集的原始数据，以便后续数据处理和ETL流程的使用。数据仓库的分层设计和模型方法为企业提供了强大的数据管理能力，不仅能够应对复杂的业务需求变化，还能在保障系统稳定性和数据质量的同时提升运营效率。通过合理分层，数据仓库可以高效地存储、处理和分析数据，实现数据价值的最大化。通过三部分的系统性讲解，相信您已经对数据仓库的四层

今天给大家带来的分享是基于 Apache DolphinScheduler 的持续集成方向实践，分享的内容主要为以下六点：“研发效能DolphinScheduler CI/CD 应用案例D...

近日，“开源之夏 2025”项目正式进入公示期，Apache DolphinScheduler 社区传来喜讯！本次共有两项学生项目成功入选，分别聚焦在 Kubernetes 调度优化与插件体系增强方向，展现出社区在调度引擎可扩展性和云原生兼容性方面的持续演进。

去年团队做数据平台选型的时候，老板直接甩出一句话："Airflow 太重了，运维成本扛不住，找个轻量点的替代品。"