argoproj/argocli Docker 镜像 - 轩辕镜像 | Docker 镜像高效稳定拉取服务

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 通过 Kubernetes 自定义资源定义（CRD）实现。

• 定义工作流，其中工作流的每个步骤都是一个容器。
• 将多步骤工作流建模为任务序列，或使用图（DAG）捕获任务之间的依赖关系。
• 使用 Argo Workflows 在 Kubernetes 上轻松运行机器学习或数据处理等计算密集型作业，大幅缩短时间。
• 在 Kubernetes 上原生运行 CI/CD 流水线，无需配置复杂的软件开发产品。

Argo 是 Cloud Native Computing Foundation (CNCF) 托管项目。

为什么选择 Argo Workflows?

• 专为容器从零设计，没有传统虚拟机和基于服务器的环境带来的开销和限制。
• 与云无关，可在任何 Kubernetes 集群上运行。
• 轻松编排 Kubernetes 上的高度并行作业。
• Argo Workflows 为您提供云规模的超级计算能力！

快速开始

bash
kubectl create namespace argo
kubectl apply -n argo -f [***]

谁在使用 Argo Workflows?

Argo Workflows 官方用户列表

文档

• 从这里开始
• 如何编写 Argo Workflow 规范
• 如何配置工件仓库

功能特性

• UI 可视化和管理工作流
• 工件支持（S3、Artifactory、HTTP、Git、GCS、raw）
• 工作流模板化，用于在集群中存储常用工作流
• 工作流执行后归档，便于后续访问
• 定时工作流
• 带 REST API 的服务器接口
• 基于 DAG 或 Steps 的工作流声明
• 步骤级输入和输出（工件/参数）
• 循环
• 参数化
• 条件判断
• 超时（步骤和工作流级别）
• 重试（步骤和工作流级别）
• 重新提交（记忆化）
• 暂停与恢复
• 取消
• Kubernetes 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）
• 并行度限制
• 守护步骤
• DinD（docker-in-docker）
• 脚本步骤
• 事件发射
• Prometheus 指标
• 多执行器
• 多 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
• Pod 干扰预算支持

社区博客和演讲

• Argo Ansible 角色：在 OpenShift 上部署 Argo Workflows
• Argo Workflows 与 Apache Airflow 对比
• 在 Kubernetes 上使用 Argo 实现 CI/CD
• 跨多个 Kubernetes 集群运行 Argo Workflows
• 开源模型管理综述：Polyaxon、Argo 和 Seldon
• 使用可扩展数据工作流在 35 分钟内生成 200 个 OpenStreetMap 提取文件
• Argo 集成评测
• TGI Kubernetes 与 Joe Beda：Argo 工作流系统
• 社区会议纪要和 recordings

项目资源

• Argo GitHub: [***]
• Argo 网站: [***]
• Argo Slack: 点击加入