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Argo是一个基于kubernetes实现的一个Workflow(工作流)开源工具#xff0c;基于kubernetes的调度能力实现了工作流的控制和任务的运行。 目前阿里云容器服务ACK集群中已经支持工作流的部署和调度#xff0c;这里我们介绍如果在ASK(Serverless Kubernetes)集群中使用Argo…导读
Argo是一个基于kubernetes实现的一个Workflow(工作流)开源工具基于kubernetes的调度能力实现了工作流的控制和任务的运行。 目前阿里云容器服务ACK集群中已经支持工作流的部署和调度这里我们介绍如果在ASK(Serverless Kubernetes)集群中使用Argo无需预留节点资源池即可灵活动态的运行工作流任务并最大化节省用户的计算成本。
前置条件
创建ASK集群 https://cs.console.aliyun.com/#/k8s/cluster/create/serverless 因为argo创建的pod往往需要大规格cpu和mem资源因此建议创建多可用区ASK集群当一个可用区库存不足时后台会在其他可用区尝试创建pod以缓解单可用区库存不足的情况。下载ags命令行可参考https://help.aliyun.com/document_detail/121342.html
部署argo workflow controller
# ags install# kubectl -n argo get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
argo-ui-5c5dbd7d75-hxqfd 1/1 Running 0 60s
workflow-controller-848cf55b64-6pzc9 1/1 Running 0 60s# kubectl -n argo get configmap
NAME DATA AGE
workflow-controller-configmap 0 4m55s
argo默认使用docker executor api在serverless集群中我们需要切换成k8sapi才能正常工作。
# kubectl -n argo edit configmap workflow-controller-configmap
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
...
data:config: |containerRuntimeExecutor: k8sapi
运行Hello-World Workflow示例
下面我们运行Hello-World examplehttps://github.com/argoproj/argo/blob/master/examples/hello-world.yaml
# ags submit https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo/master/examples/hello-world.yaml
Name: hello-world-l26sx
Namespace: default
ServiceAccount: default
Status: Pending
Created: Fri Nov 15 14:45:15 0800 (now)# kubectl get pod
NAME READY STATUS RESTARTS AGE
hello-world-l26sx 0/2 Completed 0 88s# ags list
NAME STATUS AGE DURATION PRIORITY
hello-world-l26sx Succeeded 1m 1m 0
当我们需要使用大规格资源来运行workflow时可以在workflow中给pod指定anntation。
注意此情况不要在container中指定大规格requests/limits,因为argo生成的pod中包含多个container给单个container指定大规格的requests/limits会导致eci无法给pod分配匹配的资源进而导致创建失败。我们推荐给pod指定ecs规格或者cpu/mem保证pod正常运行如下。
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:generateName: hello-world-
spec:entrypoint: whalesaytemplates:- name: whalesaymetadata:annotations:k8s.aliyun.com/eci-instance-type : ecs.ic5.3xlargecontainer:image: docker/whalesay:latestcommand: [cowsay]args: [hello world]
结束
当运行结束后可以清理workflow资源。
# ags delete hello-world-l26sx
Workflow hello-world-l26sx deleted# kubectl get pod
No resources found.
我们可以看到因为ASK集群天然无需管理节点资源池所有pod按需创建很好的匹配了Argo工作流的任务形态灵活动态的按需分配计算资源更好的节省成本。
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