O que são fluxos de trabalho Argo?

Argo Workflows é um mecanismo de fluxo de trabalho nativo de contêiner de código aberto para orquestrar trabalhos paralelos no Kubernetes. Argo Workflows é implementado como um CRD (Custom Resource Definition) do Kubernetes.

Defina fluxos de trabalho em que cada etapa seja um contêiner.
Modele fluxos de trabalho de várias etapas como uma sequência de tarefas ou capture as dependências entre tarefas usando um gráfico acíclico direcionado (DAG).
Execute facilmente trabalhos de computação intensiva para aprendizado de máquina ou processamento de dados em uma fração do tempo usando Argo Workflows no Kubernetes.

Argo é um projeto graduado da Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

Casos de uso

Pipelines de aprendizado de máquina
Processamento de dados e lote
Automação de infraestrutura
CI/CD
Outros casos de uso

Por que fluxos de trabalho Argo?

Argo Workflows é o mecanismo de execução de fluxo de trabalho mais popular para Kubernetes.
Leve, escalável e mais fácil de usar.
Projetado desde o início para contêineres, sem a sobrecarga e as limitações de VMs legadas e ambientes baseados em servidor.
Agnóstico em nuvem e pode ser executado em qualquer cluster Kubernetes.

Leia o que as pessoas disseram em nossa última pesquisa

Experimente os fluxos de trabalho Argo

Você pode experimentar o Argo Workflows por meio de um dos seguintes:

Material de treinamento interativo
Acesse o ambiente de demonstração

Captura de tela

Quem usa fluxos de trabalho Argo?

Cerca de 200 organizações estão usando oficialmente o Argo Workflows

Ecossistema

Apenas alguns dos projetos que usam ou dependem do Argo Workflows (lista completa aqui):

Argo Eventos
Couler
Hera
Katib
Kedro
Pipelines Kubeflow
Metafluxo Netflix
Painel único
Orquestra
Flautista
Ploomber
Seldon
SQLFlow

Bibliotecas de clientes

Confira nossos clientes Java, Golang e Python.

Início rápido

Comece aqui
Exemplos passo a passo

Documentação

Veja os documentos

Características

Uma lista incompleta de recursos que o Argo Workflows fornece:

UI para visualizar e gerenciar fluxos de trabalho
Suporte a artefatos (S3, Artifactory, Alibaba Cloud OSS, Azure Blob Storage, HTTP, Git, GCS, raw)
Modelagem de fluxo de trabalho para armazenar fluxos de trabalho comumente usados no cluster
Arquivando fluxos de trabalho após a execução para acesso posterior
Fluxos de trabalho agendados usando cron
Interface de servidor com API REST (HTTP e GRPC)
Declaração de fluxos de trabalho baseada em DAG ou etapas
Entrada e saída de nível de etapa (artefatos/parâmetros)
Laços
Parametrização
Condicionais
Tempos limite (etapa e nível de fluxo de trabalho)
Tentar novamente (etapa e nível de fluxo de trabalho)
Reenviar (memorizado)
Suspender e retomar
Cancelamento
Orquestração de recursos K8s
Ganchos de saída (notificações, limpeza)
Coleta de lixo do fluxo de trabalho concluído
Agendamento (afinidade/tolerações/seletores de nó)
Volumes (efêmeros/existentes)
Limites de paralelismo
Etapas demonizadas
DinD (docker-in-docker)
Etapas do script
Emissão de evento
Métricas do Prometheus
Vários executores
Várias estratégias de coleta de lixo de pod e fluxo de trabalho
Uso de recursos calculado automaticamente por etapa
SDKs Java/Golang/Python
Suporte ao orçamento para interrupção de pods
Logon único (OAuth2/OIDC)
Acionamento de webhook
CLI
Métricas prontas para uso e personalizadas do Prometheus
Suporte a contêineres do Windows
Widgets incorporados
Visualizador de log multiplex

Reuniões Comunitárias

Organizamos reuniões comunitárias mensais onde nós e a comunidade apresentamos demonstrações e discutimos o estado atual e futuro do projeto. Sinta-se à vontade para se juntar a nós! Para informações, atas e gravações da Reunião da Comunidade, veja aqui.

A participação nos Fluxos de Trabalho Argo é regida pelo Código de Conduta da CNCF

Blogs e apresentações da comunidade

Awesome-Argo: uma lista com curadoria de projetos e recursos incríveis relacionados ao Argo
Automação de tudo - como combinar eventos, fluxos de trabalho e pipelines, CD e implementações Argo
Fluxos de trabalho e pipelines da Argo - CI/CD, aprendizado de máquina e outros fluxos de trabalho do Kubernetes
Função do Argo Ansible: Provisionando fluxos de trabalho do Argo no OpenShift
Fluxos de trabalho Argo vs Apache Airflow
Além dos protótipos: sistemas de ML prontos para produção com Metaflow e Argo
CI/CD com Argo no Kubernetes
Defina seu pipeline de CI/CD com fluxos de trabalho Argo
Padrões distribuídos de aprendizado de máquina da publicação Manning
Plataforma de IA nativa da Engineering Cloud
Gerenciando milhares de experimentos automáticos de aprendizado de máquina com Argo e Katib
Revolucionando Simulações Científicas com Fluxos de Trabalho Argo
Executando fluxos de trabalho Argo em vários clusters Kubernetes
Dimensionando o Kubernetes: práticas recomendadas para gerenciar trabalhos em lote em grande escala com Spark e Argo Workflow
Resumo de gerenciamento de modelo de código aberto: Polyaxon, Argo e Seldon
Produzindo 200 extrações do OpenStreetMap em 35 minutos usando um fluxo de trabalho de dados escalável
Plataforma de IA pronta para produção no Kubernetes
Revisão de integração Argo
TGI Kubernetes com Joe Beda: sistema de fluxo de trabalho Argo