大家好，又见面了，我是 GitHub 精选君！

背景介绍

在现代软件开发中，自动化工作流的搭建成为了提高效率、保障稳定性和可扩展性的关键。尤其是在容器化和微服务架构的兴起下，开发者和运维团队急需一种能在 Kubernetes 环境中轻松编排和管理复杂工作流的工具。例如，机器学习的管道处理、大量的数据批处理、基础设施的自动化操作、CI/CD 流程等都面临着管理复杂度高、执行效率不理想等问题。

今天要给大家推荐一个 GitHub 开源项目 argo-workflows，该项目在 GitHub 有超过 14.8k Star。

一句话介绍该项目：Workflow Engine for Kubernetes

项目介绍

Argo Workflows 是一个容器原生的工作流引擎，专门为 Kubernetes 环境设计，用于编排并行作业。它通过 Kubernetes CRD (自定义资源定义) 实现，让用户能够定义每个步骤为一个容器，支持将多步骤工作流建模为任务序列或使用有向无环图 (DAG) 捕获任务之间的依赖。

Argo Workflows 能够极大地简化计算密集型作业，如机器学习或数据处理的执行，使其运行时间大大缩短。作为 云原生计算基金会 (CNCF) 的毕业项目，它提供了轻量级、可伸缩和易于使用的特点，是 Kubernetes 上最受欢迎的工作流执行引擎。

如何使用

想要开始使用 Argo Workflows，你可以通过以下步骤快速开始：

1、访问官方文档 Quickstart 指南来安装 Argo Workflows。

2、通过 walk-through examples 深入了解 Argo Workflows 的使用示例。

例如，用 Argo 创建一个简单的工作流可以通过 Kubernetes yaml 文件定义如下：

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1kind: Workflowmetadata: generateName: hello-world-spec: entrypoint: whalesay templates: - name: whalesay container: image: docker/whalesay:latest command: [cowsay] args: ["hello world"]

这个 YAML 文件定义了一个简单的工作流，其中包含了一个名为 whalesay 的步骤，执行了 Docker 镜像 docker/whalesay 的 cowsay hello world 命令。

项目推介

Argo Workflows 自推出以来，已被超过 200+ 组织官方使用，包括不止于数据处理、机器学习、CI/CD 和基础设施自动化等多种用例。它的设计轻量级且易于上手，可以无关心云平台地在任何 Kubernetes 集群上运行。此外，作为 CNCF 的毕业项目，其社区活跃和持续发展，拥有庞大的用户和贡献者基础，确保了项目的长期维护和更新。多家知名公司和组织的背书，如 Netflix、Seldon、Onepanel 等在内的多个项目也在使用或依赖 Argo Workflows，进一步证明了其在行业内的影响力和实用性。

以下是该项目 Star 趋势图（代表项目的活跃程度）：

更多项目详情请查看如下链接。

开源项目地址：https://github.com/argoproj/argo-workflows

开源项目作者：argoproj

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