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Kubernetes上的开源工作流编排引擎

Argo Workflows是一个开源的工作流编排引擎,专为Kubernetes环境设计。它支持定义多步骤工作流,可通过任务序列或有向无环图(DAG)建模。该引擎轻量灵活,易于使用和扩展,适用于机器学习、数据处理、基础设施自动化和CI/CD等多种场景。Argo Workflows以其强大的功能和广泛的应用,成为Kubernetes生态系统中最受欢迎的工作流执行引擎之一。

Argo WorkflowsKubernetes工作流引擎容器自动化Github开源项目
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什么是Argo Workflows？

Argo Workflows是一个开源的容器原生工作流引擎，用于在Kubernetes上编排并行作业。 Argo Workflows是作为Kubernetes CRD（自定义资源定义）实现的。

  • 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）捕捉任务之间的依赖关系。
  • 使用Kubernetes上的Argo Workflows，轻松运行计算密集型作业，如机器学习或数据处理，在短时间内完成。

Argo是云原生计算基金会（CNCF）的毕业项目。

使用场景

为什么选择Argo Workflows？

  • Argo Workflows是Kubernetes上最受欢迎的工作流执行引擎。
  • 轻量级、可扩展且易于使用。
  • 从头开始为容器设计，没有传统VM和基于服务器环境的开销和限制。
  • 云无关，可以在任何Kubernetes集群上运行。

阅读我们最新调查中人们的反馈

尝试Argo Workflows

你可以通过以下方式尝试Argo Workflows：

  1. 交互式培训材料
  2. 访问演示环境

截图

谁在使用Argo Workflows？

约200多个组织正式使用Argo Workflows

生态系统

以下仅列举了一些使用或依赖Argo Workflows的项目（完整列表在此）：

客户端库

查看我们的Java、Golang和Python客户端。

快速入门

文档

查看文档

特性

Argo Workflows提供的部分功能列表：

  • 用于可视化和管理工作流的用户界面
  • 支持多种制品存储（S3、Artifactory、阿里云OSS、Azure Blob存储、HTTP、Git、GCS、原始文件）
  • 工作流模板化，可在集群中存储常用工作流
  • 执行后归档工作流以便后续访问
  • 使用cron调度工作流
  • 提供REST API的服务器接口（HTTP和GRPC）
  • 基于DAG或步骤声明工作流
  • 步骤级输入输出（制品/参数）
  • 循环
  • 参数化
  • 条件语句
  • 超时设置（步骤和工作流级别）
  • 重试机制（步骤和工作流级别）
  • 重新提交（带记忆）
  • 暂停和恢复
  • 取消
  • K8s资源编排
  • 退出钩子（通知、清理）
  • 已完成工作流的垃圾回收
  • 调度（亲和性/容忍度/节点选择器）
  • 卷（临时/现有）
  • 并行限制
  • 守护进程步骤
  • Docker中的Docker（DinD）
  • 脚本步骤
  • 事件发送
  • Prometheus指标
  • 多种执行器
  • 多种Pod和工作流垃圾回收策略
  • 自动计算每个步骤的资源使用情况
  • Java/Golang/Python SDK
  • 支持Pod中断预算
  • 单点登录（OAuth2/OIDC）
  • Webhook触发
  • 命令行界面
  • 内置和自定义Prometheus指标
  • 支持Windows容器
  • 嵌入式小部件
  • 多路复用日志查看器

社区会议

我们每月举行社区会议，我们和社区成员展示演示并讨论项目的现状和未来。欢迎加入我们！ 关于社区会议信息、会议记录和录音，请点击此处。

参与Argo Workflows受CNCF行为准则约束。

社区博客和演示

项目资源

安全

请参阅SECURITY.md。

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