BurningXFlame - это облачный сервис планирования задач, который предлагает высокую масштабируемость и надежность в облачных средах. С архитектурой stateless, сбалансированной и горизонтально масштабируемой, DCS обеспечивает лучшую масштабируемость и надежность. DCS легко масштабируется с ростом вашего бизнеса и предлагает неограниченную пропускную способность. Кроме того, DCS улучшает детализированную надежность с помощью функций, таких как нулевое время простоя при изменениях часовых поясов, автоматическое обнаружение и применение изменений часовых поясов в реальном времени, автоматическое восстановление при временных ошибках и автоматическое восстановление при сбоях процессов.
Перечислено в категориях:
КалендарьУправление задачамиSaaS
Описание
DCS is a Truly Distributed, Highly Scalable, and Highly Reliable Job Scheduling System for CloudNative environments. It is designed to be Stateless, Load-Balanced, and Horizontally Scalable, providing the best scalability and reliability for businesses. DCS effortlessly scales as your business grows, with no scalability cap, allowing for unlimited throughput by specifying an unlimited number of replicas. It ensures zero downtime during scaling out and upgrades, and enhances fine-grained reliability with features like zero downtime on time zone changes, temporary errors, and process crashes.
Как использовать DCS?
Just create a CR to define a job and it will reliably run as expected. Use the provided cron expression and callback to schedule the job. For more features and detailed descriptions, refer to the complete list of features and documentation.
Основные функции DCS:
1️⃣
Truly Distributed
2️⃣
Highly Scalable
3️⃣
Highly Reliable
4️⃣
Stateless
5️⃣
Horizontally Scalable
Почему использовать DCS?
| # | Сценарий использования | Статус | |
|---|---|---|---|
| # 1 | CloudNative Job Scheduling | ✅ | |
| # 2 | Scalable Job Execution | ✅ | |
| # 3 | Reliable Job Management | ✅ | |
Разработано DCS?
BurningXFlame is the creator of DCS, a cloud-native cron service designed for scalability and reliability in job scheduling systems.