SAGE Core 层概览¶

SAGE Core 层是整个SAGE框架的核心组件，提供了完整的数据流处理和流水线编排功能。它采用分层架构设计，从高级API接口到底层执行引擎，为大规模语言模型推理提供了高效、可扩展的数据流计算能力。

🏗️ 架构总览¶

SAGE Core 层采用自底向上的分层架构：

graph TB
    subgraph "用户层"
        A[用户应用程序]
    end

    subgraph "API 层"
        B[Environment API]
        C[DataStream API]
        D[Connected Streams API]
        E[Functions API]
    end

    subgraph "转换层"
        F[Transformation System]
        G[Compiler & Optimizer]
        H[Graph Builder]
    end

    subgraph "执行层"
        I[Operator System]
        J[Function System]
        K[Pipeline Engine]
    end

    subgraph "运行时层"
        L[Local Runtime]
        M[Remote Runtime]
        N[Distributed Scheduler]
        O[State Manager]
    end

    A --> B
    A --> C
    A --> D
    A --> E

    B --> F
    C --> F
    D --> F
    E --> F

    F --> G
    G --> H

    H --> I
    H --> J
    H --> K

    I --> L
    J --> L
    K --> L

    L --> M
    L --> N
    L --> O

📋 核心特性¶

🔄 数据流编程模型¶

SAGE Core 提供了声明式的数据流编程模型，用户可以通过链式API构建复杂的数据处理流水线：

# 示例：构建一个简单的数据流水线
env = LocalEnvironment()
result = (env
    .from_source(FileSource, "input.txt")
    .map(text_processor)
    .filter(lambda x: len(x) > 10)
    .map(llm_generator)
    .sink(output_sink)
)

⚡ 异步执行引擎¶

非阻塞执行: 数据驱动的异步执行模式
事件驱动调度: 基于数据可用性的智能调度
背压控制: 自动处理上下游处理速度差异
容错机制: 内置的错误处理和恢复策略

🧩 模块化组件系统¶

算子系统: 可插拔的数据处理算子
函数系统: 用户自定义逻辑的载体
转换系统: 编译时优化和图转换
流水线引擎: 统一的执行引擎

🌐 多环境支持¶

本地环境: 单机多线程执行
远程环境: 分布式集群执行
混合环境: 本地+远程的混合部署
弹性扩展: 动态资源分配和扩缩容

🔧 核心模块¶

API 模块 (`api/`)¶

提供用户友好的编程接口：

Environment API: 执行环境管理
DataStream API: 数据流操作接口
Connected Streams API: 多流连接和协同处理
Functions API: 自定义函数注册和管理

Operator 模块 (`operator/`)¶

运行时执行组件：

Source Operators: 数据源算子 (Kafka, File, etc.)
Transformation Operators: 转换算子 (Map, Filter, Join, etc.)
Sink Operators: 数据输出算子
Control Operators: 流程控制算子 (Split, Route, etc.)

Function 模块 (`function/`)¶

用户逻辑的实现载体：

Base Function: 函数抽象基类
Lambda Function: Lambda 表达式包装
User Function: 用户自定义函数
System Function: 系统内置函数

Transformation 模块 (`transformation/`)¶

编译时处理组件：

Graph Builder: 构建执行图
Optimizer: 图优化器
Scheduler: 任务调度器
Type Checker: 类型检查器

🎯 应用场景¶

RAG 系统¶

# RAG 流水线示例
rag_pipeline = (env
    .from_source(QuerySource)
    .map(EmbeddingGenerator)
    .map(VectorRetriever) 
    .map(ContextAggregator)
    .map(LLMGenerator)
    .sink(ResponseSink)
)

智能代理¶

# 智能代理流水线
agent_pipeline = (env
    .from_source(MessageSource)
    .map(IntentClassifier)
    .route(intent_router)  # 根据意图路由
    .map(ActionExecutor)
    .map(ResponseGenerator)
    .sink(MessageSink)
)

流式数据处理¶

# 流式处理流水线
streaming_pipeline = (env
    .from_stream(KafkaSource)
    .window(time_window=60)  # 60秒时间窗口
    .map(BatchProcessor)
    .keyBy(user_id)
    .map(UserStateUpdater)
    .sink(DatabaseSink)
)

🚀 性能特点¶

高吞吐量¶

批处理优化: 自动批量处理提升吞吐量
并行执行: 智能并行度推导和执行
内存管理: 高效的内存池和缓存机制

低延迟¶

流水线并行: 算子间的流水线并行执行
异步I/O: 非阻塞I/O操作
零拷贝: 减少不必要的数据拷贝

可扩展性¶

水平扩展: 支持动态增减计算节点
弹性调度: 根据负载自动调整资源
状态分片: 大状态的自动分片和管理

🛠️ 开发工具¶

可视化调试¶

执行图可视化: 实时查看流水线执行状态
性能监控: 算子级别的性能指标
数据流追踪: 端到端的数据流追踪

开发支持¶

类型检查: 编译时类型安全检查
单元测试: 完善的测试框架
本地调试: 本地环境的快速调试

运维监控¶

指标收集: 丰富的运行时指标
日志聚合: 结构化日志收集
告警机制: 异常情况的及时告警

📖 学习路径¶

初学者¶

快速入门 - 5分钟上手SAGE Core
核心概念 - 理解基本概念
基础教程 - 跟随教程学习

进阶开发者¶

数据流开发指南 - 深入理解数据流编程
自定义算子开发 - 扩展系统功能
性能调优 - 优化系统性能

系统管理员¶

系统配置 - 配置生产环境
监控配置 - 设置监控告警
故障排除 - 解决常见问题

下一步: 了解数据流编程模型的详细设计和使用方法。