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Argo Workflows是开源的容器原生工作流引擎，作为Kubernetes自定义资源定义(CRD)实现，用于编排并行作业，支持通过有向无环图(DAG)或步骤定义多步骤工作流，适用于机器学习、数据处理和CI/CD等场景，可在任何Kubernetes集群上运行。
4 次收藏下载次数: 0状态：社区镜像维护者：argoproj仓库类型：镜像最近更新：2 个月前
Argo Workflows 工作流引擎文档
概述
Argo Workflows是开源的容器原生工作流引擎，专为在Kubernetes上编排并行作业而设计，通过Kubernetes自定义资源定义(CRD)实现。它允许将工作流的每个步骤定义为容器，支持通过有向无环图(DAG)或步骤序列捕获任务依赖关系，可高效运行机器学习、数据处理等计算密集型任务，以及原生CI/CD流水线。作为云原生计算基金会(CNCF)托管项目，Argo Workflows具备云无关特性，可在任何Kubernetes集群上部署。
核心功能和特性
- 工作流定义：支持通过DAG（有向无环图）或步骤序列定义多步骤工作流，每个步骤为独立容器
- 可视化与管理：提供UI界面可视化和管理工作流
- 工件管理：支持S3、Artifactory、阿里云OSS、HTTP、Git、GCS等多种工件存储
- 工作流模板：可在集群中存储常用工作流模板，便于复用
- 生命周期管理：支持工作流归档、定时执行、暂停/恢复、取消、超时控制及重试机制（步骤和工作流级别）
- 高级编排能力：提供循环、参数化、条件判断、并行度限制等功能
- Kubernetes集成：支持K8s资源编排、调度策略（亲和性/容忍度/节点选择器）、卷挂载（临时/现有）及PodDisruptionBudget
- 扩展能力：包含REST API、Prometheus指标、事件发射、多执行器及多种垃圾回收策略
- 开发支持：支持脚本步骤、Docker-in-Docker (DinD)、自动资源使用计算及退出钩子（通知、清理）
为什么选择Argo Workflows？
- 容器原生设计：专为容器环境构建，避免传统虚拟机/服务器环境的开销与限制
- 云无关性：可在任何Kubernetes集群运行，不受云厂商限制
- 并行作业优化：高效编排高度并行的作业，充分利用Kubernetes集群资源
- 轻量集成：作为Kubernetes CRD实现，无需额外复杂组件，易于部署和维护
使用场景和适用范围
- 机器学习与数据处理：快速运行计算密集型任务，缩短模型训练和数据处理时间
- CI/CD流水线：在Kubernetes上原生构建CI/CD流程，替代复杂的传统开发工具
- 并行计算任务：通过DAG依赖管理和并行度控制，高效执行多节点并行任务
- 复杂流程自动化：适用于需要多步骤依赖、条件判断和动态参数的业务流程自动化
快速开始
安装步骤
bash# 创建命名空间 kubectl create namespace argo # 应用安装清单 kubectl apply -n argo -f https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo/stable/manifests/install.yaml
配置与使用文档
- 快速入门指南
- 工作流规范编写教程
- 工件仓库配置说明
社区与资源
- 代码仓库：https://github.com/argoproj
- 官方网站：https://argoproj.github.io/
- 社区支持：https://argoproj.github.io/community/join-slack
- 社区会议：每月举办，涵盖项目演示与 roadmap 讨论，详情见会议记录
镜像拉取方式
您可以使用以下命令拉取该镜像。请将 <标签> 替换为具体的标签版本。如需查看所有可用标签版本，请访问 标签列表页面。
轩辕镜像加速拉取命令点我查看更多 workflow-controller 镜像标签
docker pull docker.xuanyuan.run/argoproj/workflow-controller:<标签>
DockerHub 原生拉取命令
docker pull argoproj/workflow-controller:<标签>
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