AI Инструмент

Обзор Argo Workflows

Argo Workflows — это механизм рабочих процессов с открытым исходным кодом, нативный для Kubernetes, предназначенный для оркестровки параллельных задач, определения рабочих процессов в формате YAML для универсальных конвейеров данных, CI/CD и задач машинного обучения.

shipped 1 авг. 2026 г.free

Domain rating94Monthly visits17K/mo

Почему это важно

1Проект, завершивший инкубацию в Cloud Native Computing Foundation (CNCF).

2Поддерживает как Directed Acyclic Graph (DAG), так и пошаговые рабочие процессы.

3Argo Workflows 4.1.0, выпущенный 22 июля 2026 года, представил опциональную конфигурацию плагина исполнителя на уровне рабочего процесса и улучшенную скорость загрузки в S3.

4Argo Workflows 4.0, выпущенный 23 декабря 2025 года, включал 24 новые функции, 122 исправления и 73 участника.

О Argo Workflows

Бизнес-модель

Open Source

Платформы

Kubernetes

Целевая аудитория

Developers and DevOps teams using Kubernetes.

API Docs GitHubOpen Source

Характеристики

Документация API

Посмотреть документацию →

GitHub

Посмотреть репозиторий →

Доступность API

Да, публичный API

overview

Что такое Argo Workflows?

Argo Workflows — это инструмент для управления рабочими процессами, разработанный Argo Project, который позволяет разработчикам, инженерам DevOps, инженерам ML, инженерам данных и инженерам платформ оркестрировать параллельные задачи в Kubernetes. Он определяет рабочие процессы в формате YAML, что делает его подходящим для универсальных конвейеров данных, CI/CD и задач машинного обучения в среде Kubernetes.

Реализованный как Kubernetes Custom Resource Definition (CRD), каждый шаг в рабочем процессе выполняется как контейнер. Механизм поддерживает как Directed Acyclic Graph (DAG), так и пошаговые рабочие процессы, позволяя пользователям моделировать многошаговые рабочие процессы как последовательность задач или фиксировать зависимости между задачами с использованием графа. Этот нативный для Kubernetes подход обеспечивает его легкость, масштабируемость и независимость от облака, работая на любом кластере Kubernetes. Как проект, завершивший инкубацию в Cloud Native Computing Foundation (CNCF), Argo Workflows подтверждает свою зрелость и широкое распространение.

features

Ключевые особенности Argo Workflows

Argo Workflows предоставляет полный набор функций для оркестровки нативных для контейнеров рабочих процессов в Kubernetes, используя свой декларативный синтаксис YAML и реализацию CRD для надежных и масштабируемых операций.

Механизм рабочих процессов, нативный для Kubernetes, реализованный как Custom Resource Definition (CRD).
Оркестрирует параллельные задачи, при этом каждый шаг выполняется как контейнер.
Определяет рабочие процессы с использованием YAML, поддерживая как Directed Acyclic Graph (DAG), так и пошаговые рабочие процессы.
Позволяет моделировать многошаговые рабочие процессы как последовательность задач или фиксировать зависимости между задачами.
Поддерживает управление артефактами для S3, GCS, HTTP и других решений для хранения.
Предоставляет шаблоны рабочих процессов для повторного использования и cron-планирование для автоматического выполнения.
Включает пользовательский интерфейс для визуализации и управления рабочими процессами.
Предлагает механизмы отказоустойчивости для надежного выполнения рабочих процессов.
Поддерживает запросы и ограничения ресурсов на уровне пода через поле podResources (введено в 4.1.0).
Предлагает опциональный режим initlessPod для устранения init-контейнера argoexec (введено в 4.1.0).

use cases

Кому следует использовать Argo Workflows?

Argo Workflows предназначен для технических специалистов, которым требуется надежная, масштабируемая и нативная для Kubernetes оркестровка для различных сценариев параллельного выполнения задач.

Разработчики: Для автоматизации процессов сборки, тестирования и развертывания в средах Kubernetes, запуска конвейеров CI/CD нативно.
Инженеры DevOps: Для автоматизации инфраструктуры, оркестровки развертываний сложных, распределенных приложений и управления пакетными заданиями, такими как резервное копирование.
Инженеры ML: Для выполнения ресурсоемких задач по обучению моделей, экспериментам и созданию платформ MLOps.
Инженеры данных: Для оркестровки сложных конвейеров обработки данных, включая процессы ETL (Extract, Transform, Load) и крупномасштабный анализ данных.
Инженеры платформ: Для создания и управления внутренними платформами, которым требуется гибкий и масштабируемый механизм рабочих процессов в Kubernetes.

how to use

Как использовать Argo Workflows

Чтобы начать использовать Argo Workflows, пользователи обычно устанавливают контроллер Argo Workflows на существующий кластер Kubernetes, а затем определяют свои рабочие процессы с использованием манифестов YAML.

1Установка Argo Workflows: Разверните контроллер Argo Workflows и связанные компоненты на кластере Kubernetes с помощью kubectl или Helm.
2Определение рабочего процесса: Создайте файл YAML, который определяет рабочий процесс, включая его шаги, контейнеры, входы, выходы и зависимости (например, DAG).
3Отправка рабочего процесса: Примените манифест YAML к кластеру Kubernetes с помощью kubectl apply -f your-workflow.yaml.
4Мониторинг выполнения рабочего процесса: Используйте пользовательский интерфейс Argo Workflows или argo CLI для мониторинга статуса, журналов и артефактов запущенных рабочих процессов.
5Управление артефактами: Настройте репозитории артефактов (например, S3, GCS) для хранения и извлечения данных, генерируемых шагами рабочего процесса.
6Использование шаблонов: Создавайте и повторно используйте шаблоны рабочих процессов для общих задач, чтобы упростить определение и обслуживание рабочих процессов.

pricing

Цены и планы Argo Workflows

Argo Workflows — это проект с открытым исходным кодом, доступный бесплатно. Прямых затрат, связанных с использованием основного механизма Argo Workflows, нет, хотя пользователи будут нести расходы на базовую инфраструктуру Kubernetes (например, плата поставщику облачных услуг за вычисления, хранение и сеть), где развернут Argo Workflows.

Открытый исходный код: Бесплатно

Pros

+Kubernetes-native design, running all pipeline steps on existing Kubernetes cluster resources, ensuring scalability and cloud-agnosticism.
+Declarative workflow configuration using YAML, simplifying definition and management of complex automation.
+Supports both sequential tasks and Directed Acyclic Graphs (DAGs) for managing task dependencies.
+Robust features including artifact management, parallel execution, and a full-featured UI for visualization and monitoring.
+Open-source project with a healthy and active community, evidenced by over 16,200 GitHub stars and 75% production usage by 2025.
+Potential for cost optimization; one user reported a 40% reduction in Kubernetes bills by consolidating CronJobs into Argo Workflows.

Cons

−Integration with Git platforms can present challenges for some users.
−Requires familiarity with Kubernetes concepts and YAML for effective workflow definition and management.
−While open-source, operational overhead for deployment, maintenance, and scaling rests entirely on the user's team.
−The learning curve for complex workflow patterns and advanced features may be steep for new users.

Похожие инструменты

Argo Workflows против конкурентов

Argo Workflows работает в конкурентной среде инструментов оркестровки рабочих процессов, каждый из которых имеет свои особенности и архитектурные подходы.

Tekton Pipelines↗

Focuses on CI/CD pipelines with Kubernetes-native resources and declarative YAML definitions.

Tekton is very similar to Argo Workflows in its approach, using Kubernetes Custom Resources and YAML for pipeline definition. The main trade-off might be Tekton's stronger initial focus on CI/CD, whereas Argo Workflows is often seen as more general-purpose for any Directed Acyclic Graph (DAG) of containers.

Apache AirflowOn Stork

Defines workflows as Directed Acyclic Graphs (DAGs) in Python, offering extensive scheduling, monitoring, and a rich ecosystem of operators.

Airflow's workflows are defined in Python code, which is a significant shift from Argo Workflows' Kubernetes-native YAML definitions. While Airflow can run tasks on Kubernetes using various executors, its core is not a Kubernetes Custom Resource Definition, potentially requiring more operational overhead for deep Kubernetes integration compared to Argo Workflows' native approach.

PrefectOn Stork

Offers a modern data workflow orchestration tool with a Pythonic API, focusing on dataflow automation, resilience, and observability.

Similar to Airflow, Prefect workflows are defined in Python, moving away from Argo Workflows' Kubernetes-native YAML definitions. While Prefect integrates well with Kubernetes for task execution, it introduces a Python-centric orchestration layer rather than purely Kubernetes-native constructs, which might require adapting to a different development and deployment paradigm.

Ещё на Stork