
Kubernetes-native движок
Бесплатно
Argo Workflows — это open-source контейнерный движок рабочих процессов, предназначенный для оркестрации параллельных заданий в Kubernetes. В отличие от традиционных инструментов, работающих как централизованные серверы, Argo функционирует как Kubernetes-контроллер, выполняя каждый шаг процесса как отдельный под. Такая архитектура обеспечивает высокую масштабируемость, нативную интеграцию с ресурсами Kubernetes (тома, секреты, RBAC) и возможность обработки сложных DAG или последовательных цепочек. Это отраслевой стандарт для CI/CD пайплайнов, обучения моделей машинного обучения и задач обработки данных, требующих высокой пропускной способности и отказоустойчивости.
Работая как Custom Resource Definition (CRD) внутри Kubernetes, Argo Workflows использует нативные возможности кластера. Это исключает необходимость во внешних серверах рабочих процессов, позволяя управлять ими через стандартные команды 'kubectl'. Интеграция гарантирует, что поды рабочих процессов наследуют политики безопасности, сети и хранения кластера, обеспечивая бесперебойную работу для DevOps-команд.
Argo поддерживает как направленные ациклические графы (DAG), так и последовательные рабочие процессы. DAG позволяют управлять сложными зависимостями, где задачи выполняются параллельно после завершения предыдущих узлов, а пошаговые процессы обеспечивают линейное выполнение. Это дает инженерам гибкость в моделировании всего: от простых CI/CD пайплайнов до сложных систем обработки данных с ветвлением, повторами и условиями.
Argo имеет встроенную поддержку передачи данных между шагами с помощью артефактов. Интеграция с S3, GCS и Artifactory позволяет автоматически сохранять и извлекать выходные данные. Это избавляет от необходимости вручную управлять общими томами или внешними базами данных для промежуточных данных, так как движок сам управляет жизненным циклом артефактов, обеспечивая их доступность на распределенных узлах.
Поскольку каждый шаг процесса — это под Kubernetes, Argo может масштабироваться горизонтально в пределах всего кластера. Он способен выполнять тысячи параллельных задач, что идеально подходит для пакетной обработки или масштабного обучения ML-моделей. В отличие от централизованных движков, Argo перекладывает нагрузку по планированию на планировщик Kubernetes, проверенный на огромных масштабах.
Встроенный веб-интерфейс предоставляет графическое представление выполнения процесса в реальном времени. Пользователи могут визуализировать структуру DAG, проверять статус отдельных подов, просматривать логи и перезапускать неудачные шаги прямо из браузера. Эта наблюдаемость критически важна для устранения неполадок в сложных пайплайнах, позволяя мгновенно определить место сбоя.
Data-сайентисты используют Argo для оркестрации полного цикла ML: от предобработки данных до обучения и оценки моделей. Определяя их как DAG, они гарантируют, что обучение начнется только после завершения очистки данных, что обеспечивает воспроизводимость и автоматизацию экспериментов.
DevOps-инженеры используют Argo для сборки, тестирования и развертывания контейнеризированных приложений. Это позволяет создавать сложные многоэтапные пайплайны, запускающие развертывание в различных средах, обеспечивая стабильные циклы доставки без зависимости от внешних SaaS CI-провайдеров.
Data-инженеры используют Argo для запуска масштабных ETL-задач. Разделяя огромные наборы данных на части, обрабатываемые параллельно в подах, они значительно сокращают общее время обработки по сравнению с монолитными скриптами, используя встроенную отказоустойчивость Kubernetes.
Им необходимо автоматизировать инфраструктурные задачи и CI/CD пайплайны. Argo предоставляет масштабируемый декларативный способ управления этими процессами внутри существующих кластеров Kubernetes, снижая операционные затраты.
Им требуется надежная оркестрация для пайплайнов обучения ML. Argo позволяет определять сложные зависимости и требования к ресурсам для тяжелых вычислительных задач, гарантируя надежное выполнение экспериментов на мощностях кластера.
Они отвечают за создание внутренних платформ для разработчиков. Argo служит основным движком для их сервисов «workflow-as-a-service», предоставляя стандартизированный программный интерфейс для запуска заданий другими командами.
Open source (лицензия Apache 2.0). Полностью бесплатно для использования, self-hosted на вашей собственной инфраструктуре Kubernetes.