argo-workflows

收录理由

Argo Workflows 在 Kubernetes 上运行多步骤计算任务，管道中的每一步都被定义为一个容器。你可以把任务编排成简单的任务序列，或者用有向无环图（DAG）来表达依赖关系和并行分支，无需自己编写调度器；重试、超时和条件判断都是内置能力。机器学习团队用它把数据准备、训练、评估和服务部署串联在同一个集群上，数据工程师则依赖它处理批量和 ETL 工作负载。作为 CNCF 毕业项目，它拥有庞大的生态，包括与 Kubeflow Pipelines、Katib 和 Seldon 的集成，还提供界面、REST/gRPC API 以及用于定义和监控运行的 Python SDK。如果你的工作负载已经容器化，并且希望引擎能随 Kubernetes 本身扩展，这个项目非常合适。