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= 工作流管理系统 =

'''工作流管理系统'''（Workflow Management System, WfMS）是一种用于设计、执行、监控和优化业务流程的软件系统。它通过将任务、规则和参与者组织成自动化的工作流，提高业务效率并减少人为错误。工作流管理系统广泛应用于[[数据科学与人工智能]]、企业资源规划（[[ERP]]）、[[业务流程管理]]（BPM）等领域。

== 核心功能 ==
工作流管理系统通常具备以下功能：
1. **流程建模**：通过图形化界面或代码定义工作流。
2. **任务调度**：自动分配任务并管理执行顺序。
3. **状态监控**：实时跟踪工作流执行状态。
4. **错误处理**：提供异常检测和恢复机制。
5. **集成能力**：支持与外部系统（如数据库、API）交互。

== 常见工作流管理系统 ==
以下是一些知名的工作流管理系统：
* [[Apache Airflow]]：开源平台，专注于数据管道调度。
* [[Camunda]]：支持BPMN 2.0的工作流引擎。
* [[Kubernetes]]：通过Argo Workflows等扩展支持工作流管理。

== 代码示例 ==
以下是一个简单的Apache Airflow工作流定义示例：
<syntaxhighlight lang="python">
from airflow import DAG
from airflow.operators.python_operator import PythonOperator
from datetime import datetime

def print_hello():
    print("Hello, World!")

dag = DAG(
    'hello_world',
    description='简单的Airflow示例',
    schedule_interval='@daily',
    start_date=datetime(2023, 1, 1),
    catchup=False
)

task = PythonOperator(
    task_id='hello_task',
    python_callable=print_hello,
    dag=dag
)
</syntaxhighlight>

== 实际应用案例 ==
工作流管理系统在以下场景中发挥重要作用：
1. **数据工程**：调度ETL（抽取、转换、加载）任务。
2. **机器学习**：自动化模型训练和部署流程。
3. **企业审批**：管理文档审批、请假申请等业务流程。

== 工作流图示 ==
以下是一个简单的工作流示例图：
<mermaid>
graph TD
    A[开始] --> B[任务1]
    B --> C{条件判断}
    C -->|是| D[任务2]
    C -->|否| E[任务3]
    D --> F[结束]
    E --> F
</mermaid>

== 数学表达 ==
在工作流优化中，常用以下公式计算任务调度效率：
<math>
\eta = \frac{T_{\text{sequential}}}{T_{\text{parallel}}}
</math>
其中：
* <math>\eta</math> 表示并行效率
* <math>T_{\text{sequential}}</math> 是串行执行时间
* <math>T_{\text{parallel}}</math> 是并行执行时间

== 参见 ==
* [[业务流程建模符号]]（BPMN）
* [[分布式计算]]
* [[任务队列]]

[[Category:数据科学与人工智能]]
[[Category:工作流管理系统]]
[[Category:开源软件]]