Qu'est-ce qu'Argo Workflows ?

Argo Workflows est un moteur de workflow open source natif de conteneur pour orchestrer des tâches parallèles sur Kubernetes. Argo Workflows est implémenté en tant que Kubernetes CRD (Custom Resource Definition).

Définissez des workflows où chaque étape est un conteneur.
Modélisez des flux de travail en plusieurs étapes sous la forme d'une séquence de tâches ou capturez les dépendances entre les tâches à l'aide d'un graphe acyclique dirigé (DAG).
Exécutez facilement des tâches de calcul intensives pour l'apprentissage automatique ou le traitement des données en une fraction du temps à l'aide d'Argo Workflows sur Kubernetes.

Argo est un projet diplômé de la Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Cas d'utilisation

Pipelines d’apprentissage automatique
Traitement des données et par lots
Automatisation des infrastructures
CI/CD
Autres cas d'utilisation

Pourquoi les flux de travail Argo ?

Argo Workflows est le moteur d'exécution de workflow le plus populaire pour Kubernetes.
Léger, évolutif et plus facile à utiliser.
Conçu dès le départ pour les conteneurs sans les frais généraux et les limitations des environnements existants basés sur des machines virtuelles et des serveurs.
Indépendant du cloud et peut s'exécuter sur n'importe quel cluster Kubernetes.

Lisez ce que les gens ont dit dans notre dernière enquête

Essayez les flux de travail Argo

Vous pouvez essayer Argo Workflows via l'un des éléments suivants :

Matériel de formation interactif
Accéder à l'environnement de démonstration

Capture d'écran

Qui utilise Argo Workflows ?

Environ 200+ organisations utilisent officiellement Argo Workflows

Écosystème

Quelques-uns des projets qui utilisent ou s'appuient sur Argo Workflows (liste complète ici) :

Événements Argo
Couler
Héra
Katib
Kédro
Pipelines Kubeflow
Métaflux Netflix
Un panneau
Orchestre
Cornemuseur
Plombier
Seldon
SQLFlow

Bibliothèques clientes

Découvrez nos clients Java, Golang et Python.

Démarrage rapide

Commencez ici
Exemples pas à pas

Documentation

Consulter les documents

Caractéristiques

Une liste incomplète des fonctionnalités fournies par Argo Workflows :

Interface utilisateur pour visualiser et gérer les workflows
Prise en charge des artefacts (S3, Artifactory, Alibaba Cloud OSS, Azure Blob Storage, HTTP, Git, GCS, raw)
Modèle de workflow pour stocker les workflows couramment utilisés dans le cluster
Archivage des workflows après leur exécution pour un accès ultérieur
Workflows planifiés à l'aide de cron
Interface serveur avec API REST (HTTP et GRPC)
Déclaration des flux de travail basée sur DAG ou Steps
Entrées et sorties de niveau échelon (artefacts/paramètres)
Boucles
Paramétrage
Conditions
Délais d'attente (niveau étape et flux de travail)
Réessayer (niveau étape et flux de travail)
Soumettre à nouveau (mémorisé)
Suspendre et reprendre
Annulation
Orchestration des ressources K8
Hooks de sortie (notifications, nettoyage)
Collecte des déchets du flux de travail terminé
Planification (affinité/tolérances/sélecteurs de nœuds)
Volumes (éphémères/existants)
Limites du parallélisme
Étapes démoniaques
DinD (docker-in-docker)
Étapes du script
Émission d'événement
Métriques Prometheus
Plusieurs exécuteurs testamentaires
Plusieurs stratégies de garbage collection de pods et de workflows
Utilisation des ressources calculée automatiquement par étape
SDK Java/Golang/Python
Soutien budgétaire en cas de perturbation des pods
Authentification unique (OAuth2/OIDC)
Déclenchement du webhook
CLI
Métriques Prometheus prêtes à l'emploi et personnalisées
Prise en charge des conteneurs Windows
Widgets intégrés
Visionneuse de journaux multiplex

Réunions communautaires

Nous organisons des réunions communautaires mensuelles au cours desquelles nous et la communauté présentons des démos et discutons de l'état actuel et futur du projet. N'hésitez pas à nous rejoindre ! Pour obtenir des informations, des procès-verbaux et des enregistrements sur les réunions communautaires, veuillez consulter ici.

La participation aux Argo Workflows est régie par le Code de Conduite de la CNCF

Blogs et présentations communautaires

Awesome-Argo : une liste organisée de projets et de ressources géniaux liés à Argo
Automatisation de tout - Comment combiner les événements Argo, les workflows et les pipelines, les CD et les déploiements
Workflows et pipelines Argo - CI/CD, apprentissage automatique et autres workflows Kubernetes
Rôle Argo Ansible : provisionnement des flux de travail Argo sur OpenShift
Argo Workflows et Apache Airflow
Au-delà des prototypes : systèmes ML prêts pour la production avec Metaflow et Argo
CI/CD avec Argo sur Kubernetes
Définissez votre pipeline CI/CD avec les workflows Argo
Modèles d'apprentissage automatique distribués de la publication Manning
Plateforme d'IA native cloud d'ingénierie
Gestion de milliers d'expériences d'apprentissage automatique avec Argo et Katib
Révolutionner les simulations scientifiques avec les workflows Argo
Exécution de workflows Argo sur plusieurs clusters Kubernetes
Mise à l'échelle de Kubernetes : meilleures pratiques pour gérer des tâches par lots à grande échelle avec Spark et Argo Workflow
Résumé de la gestion des modèles Open Source : Polyaxon, Argo et Seldon
Production de 200 extraits OpenStreetMap en 35 minutes à l'aide d'un flux de données évolutif
Plateforme d'IA prête pour la production sur Kubernetes
Revue de l'intégration d'Argo
TGI Kubernetes avec Joe Beda : système de workflow Argo