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Argo Workflows

Argo Workflows é um motor de workflow de código aberto projetado para Kubernetes, permitindo que os usuários orquestrem trabalhos paralelos de forma eficiente. Ele suporta workflows complexos usando DAGs e é ideal para tarefas de aprendizado de máquina, processamento de dados e CI/CD.

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Captura de tela do Argo Workflows
Captura de tela do Argo Workflows

Argo Workflows é um motor de workflow nativo de contêineres de código aberto, especificamente projetado para orquestrar trabalhos paralelos no Kubernetes. Como uma Definição de Recurso Personalizado (CRD) do Kubernetes, permite que os usuários definam workflows onde cada etapa é um contêiner, modelando workflows de múltiplas etapas como uma sequência de tarefas ou capturando dependências usando um grafo acíclico direcionado (DAG). Isso o torna particularmente útil para trabalhos que exigem alto poder computacional, como aprendizado de máquina e processamento de dados, permitindo que sejam executados em uma fração do tempo.

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Argo Workflows é um projeto graduado da Cloud Native Computing Foundation (CNCF) e é reconhecido como o motor de execução de workflows mais popular para Kubernetes. É leve, escalável e fácil de usar, com suporte para usuários Python através do Hera Python SDK. A plataforma é agnóstica em relação à nuvem, capaz de rodar em qualquer cluster Kubernetes, e elimina a sobrecarga e as limitações de ambientes legados baseados em VM e servidores.

O motor suporta uma ampla gama de recursos, incluindo uma interface de usuário para visualizar e gerenciar workflows, suporte a artefatos, modelagem de workflows e arquivamento. Também oferece workflows agendados usando cron, uma interface de servidor com REST API e vários métodos de declaração de workflows. Capacidades adicionais incluem entradas e saídas em nível de etapa, loops, parametrização, condicionais, timeouts, tentativas e orquestração de recursos.

Argo Workflows é utilizado por mais de 200 organizações e se integra a vários projetos, como Argo Events, Hera, Katib e Kubeflow Pipelines. Ele fornece bibliotecas de cliente em Java, Golang, Python e Typescript, e suporta múltiplos executores, orçamentos de interrupção de pods e acionamento de webhooks. A plataforma é ideal para indústrias envolvidas em aprendizado de máquina, processamento de dados e CI/CD, oferecendo uma solução robusta para gerenciar workflows complexos no Kubernetes.

  • CategoriaMLOps e implantação de modelos
  • Modelo de preçosCódigo Aberto
  • ImplantaçãoKubernetes
  • PlataformasNuvem

  • Motor de workflow de código aberto

  • Implementação de CRD do Kubernetes

  • Suporta workflows baseados em DAG e etapas

  • Suporte a artefatos com várias opções de armazenamento

  • Modelagem e arquivamento de workflows

  • Workflows agendados usando cron

  • Interface de servidor REST API

  • Suporta várias linguagens de programação

  1. Definir: Crie workflows usando contêineres

  2. Modelar: Use DAGs ou etapas para dependências de tarefas

  3. Executar: Execute workflows em clusters Kubernetes

  4. Monitorar: Use a interface para visualizar e gerenciar workflows

  • Pipelines de Aprendizado de Máquina
  • Processamento de Dados
  • CI/CD
  • Automação de Infraestrutura
  • Processamento em Lote

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