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别再自己写重试循环了!Temporal让Java代码执行像数据库一样持久化

百万行Java代码里90%的崩溃恢复逻辑,最终都败给了一个没考虑到的Kafka超时,这难道不荒唐吗? 关系数据库用预写日志保证了数据不丢,现在Temporal.io用同样的套路保证你的代码跑完。这东西叫持久化执行,就是把程序运行状态像存钱一样存下来,服务器炸了都不怕。Java开发者们,你们的重试循环和状态机代码可能要失业了。 数据库出现之前的黑暗年代还在你代码里重演 你写支付流程的时候,是

别再自己写重试循环了!Temporal让Java代码执行像数据库一样持久化

极道
极道 · 2026-07-20T02:28:00Z
如何构建一个耐用的、自动扩展的AI代理,使用Temporal、Composio、KEDA和Kubernetes

本文讨论了如何构建一个耐用的后台代理运行时,利用Kubernetes和KEDA实现自动扩展。文章介绍了任务调度、崩溃恢复和代理能力的实现,使用Temporal确保任务的持久性。用户提交任务后,系统在后台处理,用户无需等待。通过分离控制平面和执行平面,确保系统高效运行。最终,读者将掌握构建和部署可扩展AI代理的核心概念和步骤。

如何构建一个耐用的、自动扩展的AI代理,使用Temporal、Composio、KEDA和Kubernetes

freeCodeCamp.org
freeCodeCamp.org · 2026-06-23T16:17:04Z
Temporal的崩溃防护工作流引擎迎来3000名付费客户

Temporal是一家位于西雅图的软件公司,专注于保护IT系统,尤其是在处理大型AI工作负载时。其开源Durable Execution框架使代码具备容错能力,能够在崩溃或网络故障后恢复运行。Temporal的客户包括Nvidia和Netflix,用户数量已超过3000名。该平台简化了复杂工作流程,确保业务过程顺利完成,适应现代应用需求。

Temporal的崩溃防护工作流引擎迎来3000名付费客户

The New Stack
The New Stack · 2026-05-13T13:48:49Z
Temporal推出无服务器选项以支持其耐久执行平台

Temporal公司推出了“耐久执行”软件开发框架,确保代码在崩溃后能够恢复并继续运行,提升应用程序的可靠性。此外,该公司还推出了无服务器工作者和工作流,帮助开发者更高效地将AI系统投入生产。目前,Temporal已吸引超过1500名付费客户,包括Nvidia和Netflix。

Temporal推出无服务器选项以支持其耐久执行平台

The New Stack
The New Stack · 2026-05-07T17:25:25Z
时间是一个构造,但它仍然可能破坏你的软件

本文讨论了JavaScript中日期和时间处理的复杂性,特别是Date对象的缺陷。Ryan与Bloomberg的高级软件工程师Jason Williams探讨了Temporal提案的背景及其作为新的标准,旨在简化日期和时间API,取代现有的Date对象。

时间是一个构造,但它仍然可能破坏你的软件

Stack Overflow Blog
Stack Overflow Blog · 2026-05-01T07:40:00Z
从Moment.js迁移到JS Temporal API

Temporal是JavaScript的新日期时间API,克服了原Date API和Moment.js的局限性。它支持时区、不可变性和1基索引,简化了日期时间操作。与Moment.js相比,Temporal更高效、易用且不增加应用包大小。

从Moment.js迁移到JS Temporal API

Articles on Smashing Magazine — For Web Designers And Developers
Articles on Smashing Magazine — For Web Designers And Developers · 2026-03-13T13:00:00Z
持久执行:在不可靠的世界中构建可靠软件

软件可靠性是开发者面临的持续挑战,因IT系统依赖不可靠组件。传统上,工程师通过容错硬件和防御性编码来提升可靠性。Durable Execution平台如Temporal确保应用在不利条件下正常运行,管理状态和处理重试,简化开发过程,允许开发者在故障时恢复执行,从而降低复杂性,提高系统可靠性。

持久执行:在不可靠的世界中构建可靠软件

The New Stack
The New Stack · 2026-02-02T23:23:19Z
无缝监控Temporal工作流:推出Temporal Cloud与Grafana Cloud的集成

Nishad Krishnan是Temporal Technologies的软件工程师,专注于可观察性。Temporal平台帮助开发者构建可靠应用。与Grafana Labs的合作使Temporal Cloud指标可在Grafana Cloud中直接监控,提供实时系统健康和工作流性能的可视化,简化设置过程。

无缝监控Temporal工作流:推出Temporal Cloud与Grafana Cloud的集成

engineering on Grafana Labs
engineering on Grafana Labs · 2025-11-24T00:00:00Z
无缝监控Temporal工作流:推出Temporal Cloud与Grafana Cloud的集成

Nishad Krishnan是Temporal Technologies的软件工程师,专注于可观察性。Temporal平台帮助开发者构建可靠的应用程序。最近,Temporal与Grafana Labs合作,推出了对Temporal Cloud指标的原生支持,简化了监控和可视化工作流的过程,用户可以快速获取系统健康、性能和工作流效率的实时视图,设置简单,无需额外基础设施。

无缝监控Temporal工作流:推出Temporal Cloud与Grafana Cloud的集成

engineering on Grafana Labs
engineering on Grafana Labs · 2025-11-24T00:00:00Z
大规模一致性:统一Temporal和YugabyteDB

Manetu通过开源集成Temporal和YugabyteDB,简化数据架构,提升系统韧性和信任,确保在高负载下工作流执行和数据完整性,为企业在AI时代奠定坚实基础。

大规模一致性:统一Temporal和YugabyteDB

The New Stack
The New Stack · 2025-09-25T15:00:25Z
Temporal与OpenAI推出AI代理持久性,公开预览集成

Temporal与OpenAI Agents SDK集成,增强了AI代理的执行能力,使开发者能够构建自动处理现实操作的AI代理,提升可靠性和效率。通过Temporal的工作流,AI代理实现状态持久化和故障恢复,简化错误处理,解决传统系统的可靠性问题。

Temporal与OpenAI推出AI代理持久性,公开预览集成

InfoQ
InfoQ · 2025-09-18T12:00:00Z
Grab将其订阅平台从SQS和Redis切换至Temporal

Grab基于Temporal重构了GrabUnlimited架构,提升了用户体验,减少了80%的生产事故。新架构增强了系统的稳健性和可扩展性,解决了用户增长中出现的会员状态损坏和自动续订失败等问题。通过利用Temporal的无限重试和指数退避功能,优化了续订流程,提高了系统的可靠性和效率。

Grab将其订阅平台从SQS和Redis切换至Temporal

InfoQ
InfoQ · 2025-07-21T11:35:00Z
【Rust日报】2025-06-16 Oxlint 发布 1.0 - JavaScript & TypeScript Linter

文章介绍了在 Rust 中实现 JavaScript 新日期/时间 API Temporal 的过程,开发了独立库 temporal_rs,支持多种日期/时间场景,并探讨了 API 的实现细节。目前该库仍在开发中。

【Rust日报】2025-06-16 Oxlint 发布 1.0 - JavaScript & TypeScript Linter

Rust.cc
Rust.cc · 2025-06-16T00:19:02Z

本研究提出了一种新的离线强化学习框架——时间距离感知转换增强(TempDATA),旨在解决因超出分布样本导致的性能下降问题。TempDATA通过在时间结构化的潜空间中生成增强过渡,能够模拟长期行为,提升多个测试任务的表现。

Temporal Distance-aware Transition Augmentation for Offline Model-based Reinforcement Learning

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-19T00:00:00Z
Temporal在AWS上旨在简化构建弹性分布式系统

Temporal是一个开源微服务编排平台,已在AWS市场上线。它与AWS集成,简化大规模应用开发,支持容错和自动恢复。通过SDK提供持久执行,确保系统故障时状态一致性,并通过事件驱动架构记录工作流历史,保证数据完整性。企业可专注于业务逻辑,提升开发体验。

Temporal在AWS上旨在简化构建弹性分布式系统

InfoQ
InfoQ · 2025-05-09T10:00:00Z

本研究提出了一种细粒度时空感知算法,旨在提高气体泄漏检测与分割的效率和准确性。该算法通过捕捉关键运动线索和物体特征,显著改善了分割效果,实验结果表明其在气体泄漏处理上优于现有模型。

Fine-grained Spatial-Temporal Perception for Gas Leak Segmentation

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-05-01T00:00:00Z

本文研究了时序图中的最小老化标记问题,旨在优化边的可用性时间安排,以确保在给定时间内所有顶点对均连接,并最小化标记数量。研究表明,该问题的近似度与图的直径及最大允许时间有关,并提出了一组近似算法。

Approximating Optimal Temporal Connectivity Labels

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-23T00:00:00Z

本研究提出了一种混合自编码器方法(hybrid TDC-AE),旨在提高网络物理系统中的异常检测效率和分类性能。该方法利用传感器数据的时间相关性和物理原理,增强系统的弹性,以应对数字化和物联网设备带来的新漏洞问题。

Hybrid Temporal Differential Consistency Autoencoder for Efficient and Sustainable Anomaly Detection in Cyber-Physical Systems

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-08T00:00:00Z

本文提出了一种基于高斯共轭模型的时间高斯共轭模型(TGC),用于临床多变量时间序列数据中的缺失值插补。通过期望最大化(EM)算法,TGC在不同缺失率的数据上表现出更强的鲁棒性和优越的性能,实验结果表明其插补效果明显优于现有方法。

Temporal Gaussian Copula Model for Imputation of Clinical Multivariate Time Series Data

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-04-03T00:00:00Z

本研究提出了一种新颖的OD-CED预测模型,旨在满足共享出行平台的时空预测需求。该模型利用无监督空间粗化技术和编码-解码架构,有效捕捉语义和地理依赖性。实验结果显示,该模型在处理稀疏度超过90%的OD矩阵时,显著优于传统统计方法。

Spatio-temporal Prediction of Fine-Grained Origin-Destination Matrices and Its Applications in Ridesharing

BriefGPT - AI 论文速递
BriefGPT - AI 论文速递 · 2025-03-31T00:00:00Z
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