如何使用Argo Workflows实现批量数据处理?
本文介绍如何使用Argo Workflows将OSS上的文件进行逐级合并以展示如何进行批量数据处理。这种处理方法常见于高精度地图处理、动画渲染等场景,使用Argo Workflows进行任务编排可以有效提升数据处理的并发度和处理速度。
使用Argo Workflows构建CI Pipeline
Argo Workflows提供简单易用的接口和工具,您可以通过YAML定义工作流,快速设置和配置CI流水线。您可以在集群中实现任务的并行执行,动态扩展所需的计算资源,并提高CI流水线的运行效率。
使用Argo CLI在ACK集群中创建工作流
Argo Workflows是一个Kubernetes原生的工作流引擎,支持通过YAML或Python SDK编排并行任务,简化容器化应用的自动化和管理工作。Argo Workflows适用于需要处理多步骤、并行任务和依赖关系的场景,例如数据处理、机器学习Pipeline、仿真计算、CI/CD流水线等。本文通过示例应用带您体验如何使用Argo CLI创建一个工作流。
使用PythonSDK构建大规模Argo Workflows
Argo Workflows广泛应用于定时任务、机器学习和ETL数据处理等场景,但当对Kubernetes不太熟练时,YAML定义工作流程可能会增加学习难度。Hera Python SDK提供了一种简洁易用的替代方案,允许以Python代码构建工作流,支持复杂任务场景,易于测试,并与Python生态无缝集成。
使用Argo Workflows编排动态DAG Fan-out/Fan-in任务
在工作流编排过程中,为了加快大任务处理的速度,可以使用Fan-out Fan-in任务编排,将大任务分解成多个小任务,然后并行运行小任务,最后聚合结果。Argo Workflows支持动态DAG方式编排Fan-out Fan-in任务,可按需调度集群中的计算资源,利用ACK的弹性能力调用数万核的CPU资源,减少任务运行时间。运行结束后,资源可自动回收,节省成本。
云原生周刊:Argo Rollouts 支持 Kubernetes Gateway API 1.0 | 2024.7.1
开源项目 Kubetools Recommender System Kubetools Recommender System (Krs) 是一个基于 GenAI 的工具,用于帮助管理和优化 Kubernetes 集群。 buoy buoy 是 Kubernetes 的声明式 TUI 仪表板。你可以在 JSON 文件中定义仪表板,它将从 Kubernetes 集群中...
Argo Workflows-Kubernetes的工作流引擎(下)
DagDag主要用于定义任务的依赖关系,可以设置开始特定任务之前必须完成其他任务,没有任何依赖关系的任务将立即执行。如下:- name: diamond dag: tasks: - name: A template: echo - name: B dependencies: [A] template: e...

Argo Workflows-Kubernetes的工作流引擎(上)
什么是Argo Workflows?Argo Workflows是一个开源项目,为Kubernetes提供container-native工作流程,其主要通过Kubernetes CRD实现的。特点如下:工作流的每一步都是一个容器将多步骤工作流建模为一系列任务,或者使用有向无环图(DAG)描述任务之间的依赖关系可以在短时间内轻松运行用于机器学习或数据处理的计算密集型作业在Kubernetes上运....

Argo 项目入驻 CNCF,一文解析 Kubernetes 原生工作流
作者 | 遥鹭、郡宝 导读:近期,CNCF 技术监督委员会(Technical Oversight Committee,TOC)投票决定接受 Argo 作为孵化级别的托管项目。作为一个新加入的项目,Argo 主要关注于 Kubernetes 原生的工作流,持续部署等方面。 Argo 项目是一组 Kubernetes 原生工具集合,用于运行和管理 Kubernetes 上的作业和应用程序。...

Argo项目入驻CNCF,一文解析Kubernetes原生工作流
Argo项目入驻CNCF,一文解析Kubernetes原生工作流 近期CNCF宣布欢迎Argo项目进入 CNCF 孵化器,作为一个新加入的项目,Argo主要关注于Kubernetes原生的工作流,持续部署等方面。 Argo项目是一组Kubernetes原生工具集合,用于运行和管理Kubernetes上的作业和应用程序。阿里云容器服务是国内早期使用argo workflow的团队之一。在落地生产过....

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