描述
Argo Workflows 是一个开源的、容器原生的工作流引擎，专门用于在 Kubernetes 上编排并行作业。作为 Kubernetes 自定义资源定义 (CRD)，它允许用户定义工作流，其中每个步骤都是一个容器，将多步骤工作流建模为任务序列或使用有向无环图 (DAG) 捕获依赖关系。这使得它特别适用于计算密集型作业，如机器学习和数据处理，使其能够在极短的时间内运行。
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Argo Workflows 是云原生计算基金会 (CNCF) 的一个毕业项目，被认为是 Kubernetes 上最流行的工作流执行引擎。它轻量级、可扩展且用户友好，通过 Hera Python SDK 支持 Python 用户。该平台是云无关的，能够在任何 Kubernetes 集群上运行，消除了传统虚拟机和基于服务器环境的开销和限制。
该引擎支持广泛的功能，包括可视化和管理工作流的用户界面、工件支持、工作流模板和归档。它还提供使用 cron 的定时工作流、带有 REST API 的服务器接口以及各种工作流声明方法。其他功能包括步骤级输入和输出、循环、参数化、条件、超时、重试和资源编排。
Argo Workflows 被超过 200 个组织使用，并与多个项目集成，如 Argo Events、Hera、Katib 和 Kubeflow Pipelines。它提供 Java、Golang、Python 和 Typescript 的客户端库，并支持多种执行器、Pod 中断预算和 webhook 触发。该平台非常适合参与机器学习、数据处理和 CI/CD 的行业，为在 Kubernetes 上管理复杂工作流提供了强大的解决方案。
- 类别MLOps 与模型部署
- 定价模式开源
- 部署Kubernetes
- 平台云端
Argo Workflows的核心功能
开源工作流引擎
Kubernetes CRD 实现
支持 DAG 和基于步骤的工作流
具有多种存储选项的工件支持
工作流模板和归档
使用 cron 的定时工作流
REST API 服务器接口
支持多种编程语言
如何使用 Argo Workflows？
定义：使用容器创建工作流
建模：使用 DAG 或步骤处理任务依赖关系
运行：在 Kubernetes 集群上执行工作流
监控：使用 UI 可视化和管理工作流
Argo Workflows的使用案例
- 机器学习管道
- 数据处理
- CI/CD
- 基础设施自动化
- 批处理
