工作流-workflow_FireWorks 介绍

计算和工作流介绍

 对代码和数据的版本管理，以及对工作流的管理，家加上计算环境，可以使数据结果复现或者让工作流自动执行
   -source+ workflow +env -->sink
 1.软件开发体验和数据代码管理
     Git   Git-LFS (Git Large File Storage)  DVC (Data Version Control)   
 2.工作流（Workflow），是对工作流程及其各操作步骤之间业务规则的抽象、概括描述。
      有适用于个人，小团队以及大集团的，选择最适合自己的。

工作流

1.科学计算和工作流-开发过程和运行过程
  01.基础款： invoke
  02.轻量级框架
      FireWorks 是由Materials Project团队开发的工具，用于管理科学计算和工作流。它建立在MongoDB数据库和Python编程语言的基础上
      Dagster 数据编排器：Dagster
  03.商用版本：
      Airflow ：编写、安排和监控工作流程-工作流是使用有向无环图 (DAG) 定义
      Apache DolphinScheduler是一个分布式去中心化，易扩展的可视化DAG工作流任务调度系统
关键词：
   任务调度系统，任务编排 任务办理
   流程部署、流程执行、流程监控  工作流管理  权限工作流系统

FireWorks

在材料科学中，也是有一些出众的工具可以使用的。关注科研界给工商界带来的技术启发。
1.安装和使用--安装可以参考官网，主要是要安装MongoDB，需要稍微了解一下数据库
2.基本框架和概念

说明

AI将带来很多变换，对于个人开发者和公司来说，关注计算产业带来的三大范式转换：计算范式、开发范式、交互范式。
工作流既属于开发范式也是交互范式--后续这些会隐藏到AI的背后去，即大家关注要做什么，而怎么做可以交给AI，这一天什么时候到来，虽不确定，但终究会来的。

参考

 https://materialsproject.github.io/fireworks/