文集文档索引

• 6.3.1.2 任务逻辑 Mock 测试
• 6.3.2 持续集成流程
• 6.3.2.1 自动化部署流水线
• 6.3.2.2 配置 lint 检查
• 第七章：未来演进与生态对比
• 7.1 社区路线图
• 7.2 托管服务生态
• 7.3 替代方案对比
• 6.2.1 调度性能调优
• 6.2.1.1 Scheduler 心跳间隔优化
• 6.2.1.2 DAG 解析速度优化
• 6.2.2 任务执行优化
• 6.2.2.1 并行度配置
• 6.2.2.2 资源争用避免
• 6.3 测试与 CI/CD
• 6.3.1 单元测试策略
• 6.3.1.1 DAG 完整性测试
• 6.1 代码开发与规范
• 6.1.1 DAG 编写原则
• 6.1.1.1 幂等性设计原则
• 6.1.1.2 任务原子性与解耦
• 6.1.2 代码结构管理
• 6.1.2.1 模块化与复用
• 6.1.2.2 版本控制策略
• 6.2 性能优化
• 5.3.1 Provider Packages 体系
• 5.3.2 自定义插件开发
• 5.3.2.1 宏与模板过滤器
• 5.3.2.2 自定义执行器
• 第六章：最佳实践与治理体系
• 5.2.3.1 Variables 加密存储
• 5.2.3.2 Secrets Backend 集成
• 5.3 插件与扩展
• 5.2 权限与安全
• 5.2.1 RBAC 权限模型
• 5.2.1.1 角色与权限分配
• 5.2.1.2 DAG 级别访问控制
• 5.2.2 安全认证机制
• 5.2.2.1 OAuth2 与 OIDC 集成
• 5.2.2.2 LDAP 与 Kerberos 配置
• 5.2.3 变量与密码管理
• 第五章：高级特性与扩展生态
• 5.1 高级调度特性
• 5.1.1 防御性调度
• 5.1.1.1 Deferrable Operators 异步执行
• 5.1.1.2 Trigger 机制与资源节省
• 5.1.2 数据感知调度
• 5.1.2.1 Data-aware Scheduling 概念
• 5.1.2.2 Asset 与 Dataset 依赖
• 4.3 监控与告警
• 4.3.1 内置监控指标
• 4.3.2 外部集成方案
• 4.3.2.1 Prometheus + Grafana
• 4.3.2.2 StatsD 与 Datadog
• 4.3.3 告警回调机制
• 4.3.3.1 Email 与 Slack 通知
• 4.3.3.2 自定义告警函数
• 4.2.1.1 Scheduler 多实例部署
• 4.2.1.2 Worker 自动伸缩策略
• 4.2.2 数据库高可用