Beschreibung
Argo Workflows ist eine Open-Source-Workflow-Engine, die container-native ist und speziell für die Orchestrierung paralleler Jobs auf Kubernetes entwickelt wurde. Als Kubernetes Custom Resource Definition (CRD) ermöglicht sie es Benutzern, Workflows zu definieren, bei denen jeder Schritt ein Container ist, und modelliert mehrstufige Workflows als eine Sequenz von Aufgaben oder erfasst Abhängigkeiten mithilfe eines gerichteten azyklischen Graphen (DAG). Dies macht sie besonders nützlich für rechenintensive Jobs wie maschinelles Lernen und Datenverarbeitung, da sie in einem Bruchteil der Zeit ausgeführt werden können.
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Argo Workflows ist ein fortgeschrittenes Projekt der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) und wird als die beliebteste Workflow-Ausführungs-Engine für Kubernetes anerkannt. Sie ist leichtgewichtig, skalierbar und benutzerfreundlich, mit Unterstützung für Python-Benutzer durch das Hera Python SDK. Die Plattform ist cloud-agnostisch und kann auf jedem Kubernetes-Cluster betrieben werden, wodurch der Overhead und die Einschränkungen von herkömmlichen VM- und serverbasierten Umgebungen beseitigt werden.
Die Engine unterstützt eine Vielzahl von Funktionen, darunter eine Benutzeroberfläche zur Visualisierung und Verwaltung von Workflows, Unterstützung für Artefakte, Workflow-Vorlagen und Archivierung. Sie bietet auch geplante Workflows mit cron, eine Server-Schnittstelle mit REST API und verschiedene Methoden zur Workflow-Deklaration. Zu den zusätzlichen Funktionen gehören Eingaben und Ausgaben auf Schritt-Ebene, Schleifen, Parametrisierung, Bedingungen, Zeitüberschreitungen, Wiederholungen und Ressourcenorchestrierung.
Argo Workflows wird von über 200 Organisationen genutzt und integriert sich mit mehreren Projekten wie Argo Events, Hera, Katib und Kubeflow Pipelines. Es bietet Client-Bibliotheken in Java, Golang, Python und Typescript und unterstützt mehrere Executor, Pod-Störungshaushalte und Webhook-Auslösungen. Die Plattform ist ideal für Branchen, die im Bereich maschinelles Lernen, Datenverarbeitung und CI/CD tätig sind, und bietet eine robuste Lösung zur Verwaltung komplexer Workflows auf Kubernetes.
- KategorieMLOps & Modell-Deployment
- PreismodellOpen Source
- BereitstellungKubernetes
- PlattformenCloud
Argo Workflows's Kernfunktionen
Open-Source-Workflow-Engine
Kubernetes CRD-Implementierung
Unterstützt DAG- und schrittbasierte Workflows
Artefaktunterstützung mit mehreren Speicheroptionen
Workflow-Vorlagen und Archivierung
Geplante Workflows mit cron
REST API-Server-Schnittstelle
Unterstützt mehrere Programmiersprachen
Wie verwendet man Argo Workflows?
Definieren: Erstellen Sie Workflows mit Containern
Modellieren: Verwenden Sie DAGs oder Schritte für Aufgabenabhängigkeiten
Ausführen: Führen Sie Workflows auf Kubernetes-Clustern aus
Überwachen: Verwenden Sie die UI zur Visualisierung und Verwaltung von Workflows
Argo Workflows's Anwendungsfälle
- Maschinelles Lernen Pipelines
- Datenverarbeitung
- CI/CD
- Infrastrukturautomatisierung
- Batchverarbeitung
