Descripción
Argo Workflows es un motor de flujo de trabajo nativo de contenedores de código abierto, diseñado específicamente para orquestar trabajos paralelos en Kubernetes. Como una Definición de Recurso Personalizado (CRD) de Kubernetes, permite a los usuarios definir flujos de trabajo donde cada paso es un contenedor, modelando flujos de trabajo de múltiples pasos como una secuencia de tareas o capturando dependencias utilizando un grafo acíclico dirigido (DAG). Esto lo hace particularmente útil para trabajos intensivos en computación, como el aprendizaje automático y el procesamiento de datos, permitiendo que se ejecuten en una fracción del tiempo.
Leer más
Argo Workflows es un proyecto graduado de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF) y es reconocido como el motor de ejecución de flujos de trabajo más popular para Kubernetes. Es ligero, escalable y fácil de usar, con soporte para usuarios de Python a través del SDK de Hera. La plataforma es independiente de la nube, capaz de ejecutarse en cualquier clúster de Kubernetes, y elimina la sobrecarga y las limitaciones de los entornos heredados basados en VM y servidores.
El motor soporta una amplia gama de características, incluyendo una interfaz de usuario para visualizar y gestionar flujos de trabajo, soporte de artefactos, plantillas de flujo de trabajo y archivado. También ofrece flujos de trabajo programados utilizando cron, una interfaz de servidor con API REST y varios métodos de declaración de flujos de trabajo. Las capacidades adicionales incluyen entradas y salidas a nivel de paso, bucles, parametrización, condicionales, tiempos de espera, reintentos y orquestación de recursos.
Argo Workflows es utilizado por más de 200 organizaciones e integra varios proyectos como Argo Events, Hera, Katib y Kubeflow Pipelines. Proporciona bibliotecas de cliente en Java, Golang, Python y Typescript, y soporta múltiples ejecutores, presupuestos de interrupción de pods y activación de webhook. La plataforma es ideal para industrias involucradas en aprendizaje automático, procesamiento de datos y CI/CD, ofreciendo una solución robusta para gestionar flujos de trabajo complejos en Kubernetes.
- CategoríaMLOps y despliegue de modelos
- Modelo de preciosCódigo abierto
- ImplementaciónKubernetes
- PlataformasNube
Características principales de Argo Workflows
Motor de flujo de trabajo de código abierto
Implementación de CRD de Kubernetes
Soporta flujos de trabajo basados en DAG y pasos
Soporte de artefactos con múltiples opciones de almacenamiento
Plantillas de flujo de trabajo y archivado
Flujos de trabajo programados utilizando cron
Interfaz de servidor API REST
Soporta múltiples lenguajes de programación
¿Cómo usar Argo Workflows?
Definir: Crear flujos de trabajo utilizando contenedores
Modelar: Usar DAGs o pasos para dependencias de tareas
Ejecutar: Ejecutar flujos de trabajo en clústeres de Kubernetes
Monitorear: Usar la interfaz de usuario para visualizar y gestionar flujos de trabajo
Casos de uso de Argo Workflows
- Pipelines de Aprendizaje Automático
- Procesamiento de Datos
- CI/CD
- Automatización de Infraestructura
- Procesamiento por Lotes
