ਡੈਗ ਰਨ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਏਅਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਟਾਸਕ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰਨਾ

ਏਅਰਫਲੋ ਵਿਚ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਟਾਸਕ ਨਿਰਭਰਤਾ ਦੀ ਸ਼ਕਤੀ ਨੂੰ ਤਾਲਾ ਖੋਲ੍ਹਣਾ

ਅਪਾਚੇ ਏਅਰਫਲੋ ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਵਰਕਫਲੋਅ ਆਟੋਮੈਟਿਕ ਟੂਲ ਹੈ, ਪਰ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਸੰਭਾਲਣਾ ਕਈ ਵਾਰ ਬੁਝਾਰਤ ਨੂੰ ਹੱਲ ਕਰਨ ਵਾਂਗ ਮਹਿਸੂਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ ਨਿਰਦੇਸ਼ਿਤ ਐਕਸੀਲ ਗ੍ਰਾਫ (ਡੀਏਜੀ), ਹਾਰਡ ਕੋਡਿੰਗ ਟਾਸਕ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਸਧਾਰਣ ਵਰਤੋਂ ਦੇ ਸਧਾਰਣ ਮਾਮਲਿਆਂ ਲਈ ਕੰਮ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਪਰ ਉਦੋਂ ਕੀ ਜੇ ruct ਾਂਚੇ ਨੂੰ ਰਨਟਾਈਮ ਤੇ ਨਿਸ਼ਚਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੁੰਦੀ ਹੈ? 🤔

ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਕਿ ਤੁਸੀਂ ਇੱਕ ਡੇਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਨ 'ਤੇ ਕੰਮ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਜਿਥੇ ਆਉਣ ਵਾਲੇ ਡੇਟਾ ਤੇ ਨਿਰਭਰ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਰੋਜ਼ਾਨਾ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਫਾਈਲਾਂ ਦੇ ਵੱਖ ਵੱਖ ਸੈੱਟਾਂ ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਨਾ ਜਾਂ ਵਪਾਰਕ ਨਿਯਮ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ. ਅਜਿਹੇ ਮਾਮਲਿਆਂ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਸਥਿਰ ਡੀਗ ਇਸਨੂੰ ਨਹੀਂ ਵੱ cut ਨਹੀਂ ਦੇਵੇਗਾ - ਤੁਹਾਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨੂੰ ਪ੍ਰਭਾਸ਼ਿਤ ਕਰਨ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੈ.

ਇਹ ਬਿਲਕੁਲ ਉਹੀ ਹੈ ਜਿਥੇ ਏਅਰਫਲੋਅ ਹੈ dag_run.conf ਖੇਡ-ਚੇਂਜਰ ਹੋ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇੱਕ DAG ਚਾਲੂ ਕਰਨ ਵੇਲੇ ਇੱਕ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਸ਼ਬਦਕੋਸ਼ ਪਾਸ ਕਰਕੇ, ਤੁਸੀਂ ਆਰਜੀ ਤੌਰ ਤੇ ਕੰਮ ਦੇ ਕ੍ਰਮ ਤਿਆਰ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹੋ. ਹਾਲਾਂਕਿ, ਇਸ ਨੂੰ ਇੱਕ struct ਾਂਚਾਗਤ in ੰਗ ਨਾਲ ਲਾਗੂ ਕਰਨਾ ਏਅਰਫਲੋ ਦੇ ਐਗਜ਼ੀਕਿ .ਸ਼ਨ ਮਾਡਲ ਦੀ ਡੂੰਘੀ ਸਮਝ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ.

ਇਸ ਲੇਖ ਵਿਚ, ਅਸੀਂ ਪੜਚੋਲ ਕਰਾਂਗੇ ਕਿ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡੱਗ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਇਆ ਜਾਵੇ ਜਿਥੇ ਟੌਸਟ ਦੀ ਨਿਰਭਰਤਾ ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ dag_run.conf. ਜੇ ਤੁਸੀਂ ਇਸ ਨੂੰ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਨ ਲਈ ਸੰਘਰਸ਼ ਕਰ ਰਹੇ ਹੋ ਅਤੇ ਸਪਸ਼ਟ ਹੱਲ ਨਹੀਂ ਲੱਭਿਆ, ਤਾਂ ਚਿੰਤਾ ਨਾ ਕਰੋ - ਤੁਸੀਂ ਇਕੱਲੇ ਨਹੀਂ ਹੋ! ਆਓ ਆਪਾਂ ਉਦਾਹਰਣਾਂ ਨਾਲ ਕਦਮ ਨਾਲ ਕਦਮ ਨਾਲ ਕਦਮ ਰੱਖੀਏ. 🚀

ਏਅਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਰੰਨਟਾਈਮ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨ ਨਾਲ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡੈਗ ਬਣਾਉਣਾ

ਅਪਾਚੇ ਏਅਰਫਲੋ ਗੁੰਝਲਦਾਰ ਕਾਰਜ ਮੁਹੈਚ ਨੂੰ ਰੋਕਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇਸਦੀ ਸੱਚੀ ਤਾਕਤ ਇਸ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਵਿੱਚ ਹੈ. ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਨੇ ਪਹਿਲਾਂ ਦਿਖਾਇਆ ਕਿ ਕਿਵੇਂ ਬਣਾਏ ਜਾ ਸਕਦੇ ਹਨ ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਡੈਗ ਜਿੱਥੇ ਟੌਸਟਿਸ ਨਿਰਭਰਤਾ ਰਨਟਾਈਮ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕੀਤੀ ਜਾਂਦੀ ਹੈ dag_run.conf. ਪ੍ਰਕਿਰਿਆਵਾਂ ਦੇ ਤੱਤਾਂ ਦੀ ਸੂਚੀ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਜਦੋਂ ਚਾਲੂ ਹੋਣ ਤੇ, ਤਾਂ ਡਾਇਗਲ ਨੂੰ ਗਤੀਸ਼ੀਲਤਾ ਨਾਲ ਮੁੜ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਤੌਰ 'ਤੇ ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਵਿੱਚ ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਜਿਵੇਂ ਕਿ ਪਰਿਵਰਤਨਸ਼ੀਲ ਡੇਟਾਨੇਟਸ ਜਾਂ ਬਾਹਰੀ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਚਲਾਉਣ. ਇਕ ਈਟੀਐਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਦੀ ਕਲਪਨਾ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਰੋਜ਼ਾਨਾ-ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਸਵੈਚਾਲਨ ਨੂੰ ਬਹੁਤ ਸੌਖਾ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ. 🚀

ਪਹਿਲੀ ਸਕ੍ਰਿਪਟ ਇਸ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਦੀ ਹੈ ਪਾਈਥਨਓਪਰੇਟੋਰ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰਨ ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਨੂੰ ਆਰਜੀ ਤੌਰ ਤੇ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਨ ਲਈ. ਇਹ ਤੱਤ ਦੀ ਸੂਚੀ ਕੱ racts ਸਕਦੀ ਹੈ dag_run.confਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਨਾ ਕਿ ਕੰਮ ਉਦੋਂ ਹੀ ਬਣਾਏ ਜਾਂਦੇ ਹਨ ਜਦੋਂ ਲੋੜ ਹੋਵੇ. ਸੂਚੀ ਵਿੱਚ ਹਰੇਕ ਤੱਤ ਇੱਕ ਵਿਲੱਖਣ ਕੰਮ ਬਣ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਅਤੇ ਨਿਰਭਰਤਾ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਬਣ ਜਾਂਦੀ ਹੈ. ਦੂਜੀ ਪਹੁੰਚ ਦਾ ਲਾਭ ਉਠਾਓ ਟਾਸਕਫਲੋ ਏਪੀਆਈ, ਜੋ ਕਿ ਡੱਗ ਰਚਨਾ ਨੂੰ ਸਜਾਵਟ ਨਾਲ ਜੋੜਦੀ ਹੈ @ਡੀਗ ਅਤੇ @task. ਇਹ ਵਿਧੀ dag ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਪੜ੍ਹਨਯੋਗ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ ਅਤੇ ਕਲੀਨਰ ਫਾਂਸੀ ਦੇ ਤਰਕ ਨੂੰ ਬਣਾਈ ਰੱਖਦੀ ਹੈ. ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੇ ਹਨ ਕਿ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਬਿਨਾਂ ਕੋਡ ਤਬਦੀਲੀਆਂ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਤੋਂ ਬਿਨਾਂ ਵੱਖ ਵੱਖ ਕੌਂਫਿਗਰੇਸ਼ਨਾਂ ਤੇ .ਾਲ ਸਕਦੇ ਹਨ.

ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਇੱਕ ਦ੍ਰਿਸ਼ 'ਤੇ ਗੌਰ ਕਰੋ ਜਿੱਥੇ ਇਕ ਈ-ਕਾਮਰਸ ਕੰਪਨੀ ਬੈਚਾਂ ਵਿਚ ਆਰਡਰ ਕਰਦੀ ਹੈ. ਕੁਝ ਦਿਨਾਂ ਵਿੱਚ ਦੂਜਿਆਂ ਨਾਲੋਂ ਜ਼ਿਆਦਾ ਜ਼ਰੂਰੀ ਆਰਡਰ ਹੋ ਸਕਦੇ ਹਨ, ਵੱਖਰੇ ਕੰਮ ਦੇ ਕ੍ਰਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਸਥਿਰ ਡੀਏਜੀ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਨ ਦਾ ਅਰਥ ਹੈ ਕੋਡ ਨੂੰ ਹਰ ਵਾਰ ਪ੍ਰਾਈਵੇਟ ਬਦਲੋ. ਸਾਡੀ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡੀਆਈਜੀ ਪਹੁੰਚ ਦੇ ਨਾਲ, ਇੱਕ ਬਾਹਰੀ ਸਿਸਟਮ ਇੱਕ ਖਾਸ ਕਾਰਜ ਕ੍ਰਮ ਨਾਲ ਡੱਗ ਨੂੰ ਚਾਲੂ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ, ਜਿਸ ਨਾਲ ਪ੍ਰਕਿਰਿਆ ਨੂੰ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦਾ ਹੈ. ਇਕ ਹੋਰ ਵਰਤੋਂ ਦਾ ਕੇਸ ਡੇਟਾ ਵਿਗਿਆਨ ਵਿਚ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਮਾਡਲਾਂ ਨੂੰ ਆਉਣ ਵਾਲੀਆਂ ਡੇਟਾ ਡਿਸਟਰੀਬਿ .ਸ਼ਨਾਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਮੁੜ ਸਿਖਲਾਈ ਦੇਣ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਆਰਜੀ ਤੌਰ 'ਤੇ ਲੋੜੀਂਦੀਆਂ ਮਾੱਡੀਆਂ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰਕੇ, ਸਿਰਫ ਜ਼ਰੂਰੀ ਗਣਨਾ ਨੂੰ ਲਾਗੂ ਕਰ ਦਿੱਤਾ ਜਾਂਦਾ ਹੈ, ਸਮਾਂ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਬਚਾਉਣ. 🎯

ਸੰਖੇਪ ਵਿੱਚ, ਇਹ ਸਕ੍ਰਿਪਟਾਂ ਰਨਟਾਈਮ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਆਰਜੀ ਤੌਰ ਤੇ ਤਿਆਰ ਕਰਨ ਲਈ ਇੱਕ ਨੀਂਹ ਪ੍ਰਦਾਨ ਕਰਦੀਆਂ ਹਨ. ਜ਼ੈਜੂਰੀ ਨਾਲ ਏਅਰਫਲੋ ਦਾ ਟਾਸਕਫਲੋ ਏਪੀਆਈ ਜਾਂ ਰਵਾਇਤੀ ਪਾਈਥੋਨੌਜੋਰਸ ਪਹੁੰਚ, ਡਿਵੈਲਪਰ ਲਚਕਦਾਰ, ਮਾਡਯੂਲਰ ਅਤੇ ਕੁਸ਼ਲ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ. ਇਹ ਹੱਥੀਂ ਦਖਲ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਨੂੰ ਖਤਮ ਕਰਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਦੂਜੇ ਸਵੈਚਾਲਨ ਪ੍ਰਣਾਲੀਆਂ ਨਾਲ ਸਹਿਜ ਏਕੀਕਰਣ ਲਈ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ. ਕੀ ਗਾਹਕ ਦੇ ਆਦੇਸ਼ਾਂ ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਿਆਂ, ਬੱਦਲ ਦੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼, ਡਾਇਨਾਮਿਕ ਡੈਗਾਂ ਦੇ ਪ੍ਰਬੰਧਨ ਵਿੱਚ, ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡੱਗਸ ਨੂੰ ਖਾਸ ਵਪਾਰਕ ਜ਼ਰੂਰਤਾਂ ਦੇ ਅਨੁਸਾਰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾ ਸਕਦੇ ਹਨ.

from airflow import DAG
from airflow.operators.python import PythonOperator
from airflow.utils.dates import days_ago
from airflow.models import DagRun
import json
# Define default args
default_args = {
    'owner': 'airflow',
    'depends_on_past': False,
    'start_date': days_ago(1),
}
# Function to process each element
def process_element(element, kwargs):
    print(f"Processing element: {element}")
# Define DAG
dag = DAG(
    'dynamic_task_dag',
    default_args=default_args,
    schedule_interval=None,
)
# Extract elements from dag_run.conf
def generate_tasks(kwargs):
    conf = kwargs.get('dag_run').conf or {}
    elements = conf.get('elements', [])
    task_list = []
    for i, group in enumerate(elements):
        for j, element in enumerate(group):
            task_id = f"process_element_{i}_{j}"
            task = PythonOperator(
                task_id=task_id,
                python_callable=process_element,
                op_args=[element],
                dag=dag,
            )
            task_list.append(task)
    return task_list
# Generate dynamic tasks
tasks = generate_tasks()
# Define dependencies dynamically
for i in range(len(tasks) - 1):
    tasks[i + 1].set_upstream(tasks[i])

from airflow.decorators import dag, task
from datetime import datetime
# Define DAG
@dag(schedule_interval=None, start_date=datetime(2025, 1, 28), catchup=False)
def dynamic_taskflow_dag():
    @task
    def process_element(element: str):
        print(f"Processing {element}")
    @task
    def extract_elements(dag_run=None):
        conf = dag_run.conf or {}
        return conf.get('elements', [])
    elements = extract_elements()
    task_groups = [[process_element(element) for element in group] for group in elements]
    # Define dependencies dynamically
    for i in range(len(task_groups) - 1):
        for upstream_task in task_groups[i]:
            for downstream_task in task_groups[i + 1]:
                downstream_task.set_upstream(upstream_task)
dynamic_taskflow_dag()

ਏਅਰਫਲੋ ਵਿੱਚ ਸ਼ਰਤ-ਨਿਰਦੇਸ਼ਕ ਦੇ ਨਾਲ ਐਕਸ਼ਨਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿ .ਸ਼ਨ ਦੇ ਨਾਲ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਟਾਸਕ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣਾ

ਇੱਕ ਸ਼ਕਤੀਸ਼ਾਲੀ ਹਾਲੇ ਵਿੱਚ ਅਕਸਰ ਅਣਦੇਖੀ ਵਿਸ਼ੇਸ਼ਤਾ ਅਪਾਚੇ ਏਅਰਫਲੋ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਫਾਂਸੀ ਦੀ ਹੈ, ਜੋ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਟਾਸਕ ਦੀ ਲਚਕਤਾ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਲਈ ਹੋਰ ਸੁਧਾਰ ਕਰ ਸਕਦੀ ਹੈ. ਤੋਂ ਟਾਸਕ ਨਿਰਭਰਤਾ ਪ੍ਰਾਪਤ ਕਰਦੇ ਹੋਏ dag_run.conf ਲਾਭਦਾਇਕ ਹੈ, ਅਸਲ-ਸੰਸਾਰ ਦੇ ਦ੍ਰਿਸ਼ਾਂ ਨੂੰ ਅਕਸਰ ਖਾਸ ਸਥਿਤੀਆਂ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਸਿਰਫ ਕੁਝ ਖਾਸ ਕੰਮਾਂ ਦੀ ਲੋੜ ਹੁੰਦੀ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਕੁਝ ਡੇਟਾਸੇਟਾਂ ਨੂੰ ਵਿਸ਼ਲੇਸ਼ਣ ਤੋਂ ਪਹਿਲਾਂ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਦੀ ਜ਼ਰੂਰਤ ਹੋ ਸਕਦੀ ਹੈ, ਜਦੋਂ ਕਿ ਕੁਝ ਸਿੱਧੇ ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕੀਤੀ ਜਾ ਸਕਦੀ ਹੈ.

ਹਵਾ ਦੇ ਪ੍ਰਵਾਹ ਵਿੱਚ ਕੰਡੀਸ਼ਨਲ ਐਗਜ਼ੀਕਿ .ਸ਼ਨ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਕਰਕੇ ਲਾਗੂ ਕੀਤਾ ਜਾ ਸਕਦਾ ਹੈ BranchPythonOperatorਪਰ, ਪਰਿਭਾਸ਼ਿਤ ਤਰਕ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ ਚਲਾਉਣ ਲਈ ਅਗਲਾ ਕੰਮ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰਦਾ ਹੈ. ਮੰਨ ਲਓ ਕਿ ਸਾਡੇ ਕੋਲ ਇੱਕ ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡੱਗ ਹੈ ਜੋ ਫਾਈਲਾਂ ਤੇ ਕਾਰਵਾਈ ਕਰਦਾ ਹੈ, ਪਰ ਇੱਕ ਅਕਾਰ ਤੋਂ ਉੱਪਰ ਸਿਰਫ ਫਾਈਲਾਂ ਨੂੰ ਪ੍ਰਮਾਣਿਕਤਾ ਦੀ ਲੋੜ ਹੈ. ਸਾਰੇ ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਕ੍ਰਮਵਾਰ ਚਲਾਉਣ ਦੀ ਬਜਾਏ, ਅਸੀਂ ਆਰਜੀ ਤੌਰ ਤੇ ਇਹ ਫੈਸਲਾ ਕਰ ਸਕਦੇ ਹਾਂ ਕਿ ਕਿਹੜੇ ਕੰਮ ਚਲਾਉਣਾ, ਐਗਜ਼ੀਕਿ .ਸ਼ਨ ਦੇ ਸਮੇਂ ਨੂੰ ਅਨੁਕੂਲ ਬਣਾਉਣਾ ਅਤੇ ਸਰੋਤ ਦੀ ਵਰਤੋਂ ਨੂੰ ਘਟਾਉਣਾ ਹੈ. ਇਹ ਪਹੁੰਚ ਇਹ ਸੁਨਿਸ਼ਚਿਤ ਕਰਦੀ ਹੈ ਕਿ ਸਿਰਫ attrails ੁਕਵੇਂ ਕੰਮ ਦੇ ਫਲਿਫਲੋਅ ਕੀਤੇ ਜਾਂਦੇ ਹਨ, ਡਾਟਾ ਪਾਈਪਲਾਈਟਸ ਵਧੇਰੇ ਕੁਸ਼ਲ ਬਣਾਉਂਦੇ ਹਨ. 🚀

ਗਤੀਸ਼ੀਲ ਡੱਗ ਨੂੰ ਵਧਾਉਣ ਦਾ ਇਕ ਹੋਰ ਤਰੀਕਾ ਸ਼ਾਮਲ ਕਰਕੇ ਹੈ XComs (ਕਰਾਸ-ਸੰਚਾਰ ਸੰਦੇਸ਼). Xcoms ਕਾਰਜਾਂ ਨੂੰ ਡੇਟਾ ਐਕਸਚੇਜ਼ ਕਰਨ ਦੀ ਆਗਿਆ ਦਿੰਦਾ ਹੈ, ਭਾਵ ਕਿਉਂਕਿ ਆਰਜੀ ਤੌਰ ਤੇ ਬਣਾਇਆ ਗਿਆ ਟਾਸਕ ਸੀਕੁਇੰਗ ਕਦਮਾਂ ਵਿਚਕਾਰ ਜਾਣਕਾਰੀ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਉਦਾਹਰਣ ਦੇ ਲਈ, ਇੱਕ ਈਟੀਐਲ ਪਾਈਪਲਾਈਨ ਵਿੱਚ, ਇੱਕ ਪ੍ਰੀਪ੍ਰੋਸੈਸਿੰਗ ਟਾਸਕ ਲੋੜੀਂਦਾ ਰੂਪਾਂਤਰਣ ਨਿਰਧਾਰਤ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ ਅਤੇ ਬਾਅਦ ਦੇ ਕੰਮਾਂ ਨੂੰ ਉਹਨਾਂ ਵੇਰਵਿਆਂ ਨੂੰ ਪਾਸ ਕਰ ਸਕਦਾ ਹੈ. ਇਹ ਵਿਧੀ ਸੱਚਮੁੱਚ ਡਾਟਾ-ਚਲਾਏ ਜਾ ਰਹੇ ਵਰਕਫਲੋਜ਼ ਨੂੰ ਸਮਰੱਥ ਬਣਾਉਂਦੀ ਹੈ, ਜਿੱਥੇ ਕਾਰਜਕਾਰੀ ਵਹਾਅ ਰੀਅਲ-ਟਾਈਮ ਇਨਪੁਟਸ ਦੇ ਅਧਾਰ ਤੇ, ਵਧਦੀ ਆਰਾਸ਼ਕਤੀ ਯੋਗਤਾ ਮਹੱਤਵਪੂਰਣ.