图执行中的部分状态流式传输:实时推送中间思考过程至前端 各位专家,下午好!今天我们来探讨一个在构建复杂系统,特别是数据处理管道、机器学习工作流或自动化引擎时,常常遇到的核心挑战:如何在图(Graph)状任务执行过程中,将其中间“思考过程”——即实时产生的中间状态和结果——透明、高效地推送至前端进行展示。我们称之为“Partial State Streaming”,即部分状态的流式传输。 一、引言:图执行与实时反馈的挑战 在现代软件架构中,许多复杂业务逻辑和数据处理流程都可以抽象为有向无环图(DAG)的形式。每一个节点(Node)代表一个任务或一个计算步骤,边(Edge)则表示数据流或任务间的依赖关系。例如,一个数据ETL(抽取、转换、加载)管道可能包含数据源读取、清洗、转换、聚合、写入等多个节点;一个机器学习训练工作流可能涉及数据预处理、模型训练、评估、部署等环节。 这些图任务的执行往往耗时较长,短则几秒,长则数小时甚至数天。对于用户而言,长时间的等待而没有任何反馈是极其糟糕的体验。他们需要知道: 任务是否还在运行? 当前执行到哪个阶段了? 已经完成了多少? 中间产生了什么结果? 是否 …
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