單擊運(yùn)行一次，在Kubernetes集群中可以看到Pod啟動，Pod名稱為schedulerx-shell-{JobId}。

在SchedulerX控制臺的任務(wù)管理頁面可以查詢歷史執(zhí)行記錄，也可以看到Pod運(yùn)行的日志。

單擊運(yùn)行一次，在Kubernetes集群中可以看到Pod啟動，Pod名稱為schedulerx-python-{JobId}。

在SchedulerX控制臺任務(wù)管理頁面可以查詢歷史執(zhí)行記錄，也可以看到Pod運(yùn)行的日志。

單擊運(yùn)行一次，在Kubernetes集群中可以看到Pod啟動，Pod名稱為schedulerx-php-{JobId}。

在SchedulerX控制臺任務(wù)管理頁面可以查詢歷史執(zhí)行記錄，也可以看到Pod運(yùn)行的日志

單擊運(yùn)行一次，在Kubernetes集群中可以看到Pod啟動，Pod名稱為schedulerx-node-{JobId}。

在SchedulerX控制臺任務(wù)管理頁面可以查詢歷史執(zhí)行記錄，也可以看到Pod運(yùn)行的日志。

單擊運(yùn)行一次，在Kubernetes集群中可以看到Job和Pod啟動成功。

在SchedulerX控制臺任務(wù)管理頁面可以查詢歷史執(zhí)行記錄，也可以看到Pod運(yùn)行的日志。

單擊運(yùn)行一次，在Kubernetes集群中可以看到Pod啟動成功。

在SchedulerX控制臺的任務(wù)管理頁面可以查詢歷史執(zhí)行記錄，也可以看到Pod運(yùn)行的日志。

通過環(huán)境變量獲取任務(wù)參數(shù)

SchedulerX系統(tǒng)支持將任務(wù)參數(shù)預(yù)先配置到環(huán)境變量中，這樣無論是腳本任務(wù)、Pod還是Job，都可以便捷地通過讀取環(huán)境變量來獲取所需的各項(xiàng)參數(shù)信息。

如下所示，獲取SchedulerX任務(wù)參數(shù)值：

優(yōu)勢

相較于K8s原生的Job功能，采用SchedulerX調(diào)度K8s Job具有以下顯著優(yōu)勢：

可在線編輯的腳本Pod

K8s Job常用場景是用來做數(shù)據(jù)處理和運(yùn)維，一般以腳本實(shí)現(xiàn)居多。原生的使用方式需要把腳本打包到鏡像里，在YAML文件中配置腳本命令。每當(dāng)需要修改腳本時，研發(fā)人員不得不經(jīng)歷重新構(gòu)建鏡像并再次發(fā)布的繁瑣過程。比如：

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: hello
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: hello
        image: busybox
        command: ["sh",  "/root/hello.sh"]
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 4

運(yùn)用SchedulerX進(jìn)行K8s任務(wù)管理時，您無需構(gòu)建鏡像或編寫YAML配置腳本。只需在控制臺直接編輯支持Shell、Python、PHP和Node.js等多種語言的腳本內(nèi)容，系統(tǒng)便會自動將其以Pod方式運(yùn)行。若需對腳本進(jìn)行更新，僅需在控制臺重新編輯并保存，下次調(diào)度時新版本腳本將自動生效，顯著提升開發(fā)和管理K8s Job的工作效率。同時，借助SchedulerX的K8s任務(wù)功能，完全屏蔽了容器相關(guān)的細(xì)節(jié)，對于不熟悉容器服務(wù)的研發(fā)人員而言，這項(xiàng)改進(jìn)無疑顯著提升了開發(fā)效率，為他們帶來了極大的便利。

如下：

可視化任務(wù)編排

當(dāng)前在K8s生態(tài)系統(tǒng)中，Argo作為一種主流的工作流編排解決方案被廣泛應(yīng)用。例如：

# The following workflow executes a diamond workflow
# 
#   A
#  / \
# B   C
#  \ /
#   D
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: dag-diamond-
spec:
  entrypoint: diamond
  templates:
  - name: diamond
    dag:
      tasks:
      - name: A
        template: echo
        arguments:
          parameters: [{name: message, value: A}]
      - name: B
        depends: "A"
        template: echo
        arguments:
          parameters: [{name: message, value: B}]
      - name: C
        depends: "A"
        template: echo
        arguments:
          parameters: [{name: message, value: C}]
      - name: D
        depends: "B && C"
        template: echo
        arguments:
          parameters: [{name: message, value: D}]

  - name: echo
    inputs:
      parameters:
      - name: message
    container:
      image: alpine:3.7
      command: [echo, "{{inputs.parameters.message}}"]

借助SchedulerX的工作流功能，您能夠通過直觀的可視化界面，采用簡單的鼠標(biāo)拖拽操作來高效編排K8s任務(wù)流程，如下圖所示。

在使用體驗(yàn)上，相較于Argo，SchedulerX更為便捷易用，尤其是在運(yùn)行時，它提供了可視化的工作流圖展示，能夠清晰地追蹤任務(wù)進(jìn)度，方便快速識別和定位任務(wù)受阻的具體環(huán)節(jié)，如下圖所示顯示出具體的任務(wù)失敗：

報(bào)警監(jiān)控

通過SchedulerX對您的Pod和Job進(jìn)行調(diào)度，能夠充分利用其內(nèi)置的監(jiān)控報(bào)警機(jī)制，實(shí)現(xiàn)高效的任務(wù)狀態(tài)跟蹤與異常預(yù)警。

• 支持的報(bào)警通道：短信、電話、郵件、WebHook（釘釘/企業(yè)微信/飛書）。

• 支持的報(bào)警策略：失敗報(bào)警、執(zhí)行超時報(bào)警。

日志服務(wù)

使用SchedulerX調(diào)度您的Pod和Job時，無需額外開通日志服務(wù)，系統(tǒng)將自動收集Pod運(yùn)行期間產(chǎn)生的日志。一旦Pod執(zhí)行失敗，您可直接在SchedulerX控制臺查看到詳細(xì)的失敗原因并分析，實(shí)現(xiàn)高效便捷的問題定位與調(diào)試。

監(jiān)控大盤

通過SchedulerX來調(diào)度您的Pod和Job，無需另行開通Prometheus服務(wù)，即可查看內(nèi)置的任務(wù)監(jiān)控功能。

離在線混布

對于諸如訂單處理等對實(shí)時性要求較高的在線定時任務(wù)，可在同一進(jìn)程內(nèi)直接調(diào)用方法進(jìn)行高效處理，與在線業(yè)務(wù)無縫集成。而對于實(shí)時性要求較低但資源消耗較大的離線定時任務(wù)，如報(bào)表定時導(dǎo)出，可通過編寫腳本并以啟動獨(dú)立Pod的方式運(yùn)行。SchedulerX平臺支持Java和Kubernetes任務(wù)類型，能夠?qū)崿F(xiàn)離線與在線定時任務(wù)的混布調(diào)度，靈活滿足不同需求。