Argo基于Kubernetes原生工作流加入CNCF孵化器

Argo(https://argoproj.github.io/projects/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 提供了一种在 Kubernetes 上创建工作和应用程序的三种计算模式 – 服务模式、工作流模式和基于事件的模式 – 的简单组合方式。所有的 Argo 工具都实现为控制器和自定义资源。

• 更多参考：
  • Argo快速安装与使用

Argo 项目：面向 K8s 的工作流

DAG (Directed acyclic graph，有向无环图) 是一个典型计算机图论问题，可以用来模拟有相互依赖关系的数据处理任务，比如音视频转码，机器学习数据流，大数据分析等。

Argo最初是凭借workflow在社区崭露头角的。其Workflow项目的名称正是Argo，这可是Argo组织最早的项目哦。Argo Workflow专注于Kubernetes Native Workflow的设计，具备声明式工作流机制，能以CRD模式与Kubernetes集群完美兼容。每个任务都以Pod的形式运行，Workflow提供了DAG等依赖拓扑，还能通过Workflow Template CRD实现多个Workflow之间的组合与拼接。

上图就是一个典型的 DAG 结构，Argo Workflow 可以根据用户提交的编排模板，很容易的构建出一个有相互依赖关系的工作流。Argo Workflow 就可以处理这些依赖关系，并且按照用户设定的顺序依次运行。

Argo CD 是另一个最近比较知名的项目。Argo CD 主要面向 Gitops 流程，解决了通过 Git 一键部署到 Kubernetes 的需求，并且能够根据版本标识快速跟踪，回滚。Argo CD 还提供了多集群部署功能，能够打通多个集群之间同一应用部署问题。

Argo Event 提供基于事件依赖关系的声明式管理，以及基于各种事件源的 Kubernetes 资源触发器。Argo Events 的常见用法是触发 Argo 工作流并为使用 Argo CD 部署的长期服务生成事件。

Argo Rollout 是为了解决多种部署形式而诞生的项目。Argo Rollout 能实现多种灰度发布方式，同时结合 Ingress, Service Mesh 等方式完成流量管理与灰度测试。

Argo 各个子项目既可以单独使用，也可以结合使用。一般而言，结合使用多个子项目能够发挥 Argo 更大的能力，并且实现更多的功能。

使用 Argo 中遇到的问题与解决方法

阿里云最早落地的是 Argo Workflow，在使用 Argo Workflow 时第一个问题就是权限管理。Argo Workflow 每一个具体的任务都是通过 Pod 来执行，同时有一个 sidecar 容器来监听主任务的进行。这里的 sidecar 监听方式是通过 mount docker.sock 来实现，这就绕过了 Kubernetes APIServer RBAC 机制，无法实现对于用户权限的精确控制。我们与社区一起合作开发，实现了 Argo Kubernetes APIServer Native Executor 功能，sidecar 能够通过 service account 监听 APIServer 来获取到主容器的动态与信息，实现了 Kubernetes RBAC 的支持与权限收敛。

在DAG解析过程中，Argo Workflow会依据Workflow label对所有Pod状态进行扫描，以此来决定下一步的动作。不过，每次扫描都是串行执行的。当集群中的Workflow数量较多时，扫描速度就会变得缓慢，导致工作流的任务长时间处于等待状态。基于此，我们开发了并行扫描功能，将所有扫描动作通过goroutine实现并行化，从而大幅提升了工作流的执行效率。原本需要运行20小时的任务，如今仅需4小时就能完成。该功能已回馈给社区，并在Argo Workflow v2.4版本中发布。

在实际生产中，Argo Workflow 执行的步数越多，占用的空间越多。所有的执行步骤均记录在 CRD Status 字段里面。当任务数量超过 1000 步的时候，就会出现单个对象过大，无法存储进入 ETCD，或者会因为流量过大，拖垮 APIServer。我们与社区合作开发了状态压缩技术，能够将 Status 进行字符串压缩。压缩后的 Status 字段大小仅为原来大小的 20 分之一，实现了 5000 步以上的大型工作流运行。

Argo 在基因数据处理场景的落地实践

AGS（阿里云基因计算服务）主要应用于基因组测序二级分析，通过 AGS 加速 API 只需要 15 分钟即可完成一个 30X WGS 的基因比对、排序、去重、变异检测全流程，相比经典流程可加速 120 倍，比目前全球最快的 FPGA／GPU 方案仍能提速 2-4 倍。

通过分析个体基因序列的突变机制，可为遗传病检测、肿瘤筛查等提供有力支撑，未来将在临床医学和基因诊断方面发挥巨大作用。人类全基因组有约 30 亿个碱基对，一个 30X 的 WGS 测序数据量大约在 100GB。AGS 在计算速度、精准度、成本、易用性、与上游测序仪的整合度上具有极大优势，同时适用于 DNA 的 SNP／INDEL 以及 CNV 结构变异检测，以及 DNA/RNA 病毒检测等场景。

AGS 工作流是基于 argo 实现的，为 Kubernetes 提供容器化的本地工作流程。工作流程中的每个步骤都定义为容器。

工作流引擎是作为 Kubernetes CRD（自定义资源定义）实现的。因此，可以使用 kubectl 管理工作流，并与其他 Kubernetes 服务本地集成，例如 Volumes、Secrets 和 RBAC。工作流控制器提供完整的工作流程功能，包括参数替换，存储，循环和递归工作流程。

阿里云在基因计算场景下使用 Argo Workflow 在 Kubernetes 集群上运行数据处理分析业务，能够支持超过 5000 步以上的大型工作流，且能够比传统数据处理方式加速百倍。通过定制化的 Workflow 引擎，极大的便捷了基因数据处理的效率。

作者简介：

陈显鹭，阿里云技术专家，深耕 Docker&Kubernetes 多年 是 Docker 多个项目的 Contributor， Kubernetes Group Member，《自己动手写 Docker》作者。专注于容器技术的编排与基础环境研究。爱好折腾源代码 热爱开源文化并积极参与社区开源项目的研发

郡宝，Kubernetes 项目贡献者，Kubernetes 和 Kubernetes-sigs 社区成员。在容器、K8S 领域有多年的实践经验，目前就职于阿里巴巴云计算容器服务团队，主要研究方向有容器存储、容器编排 、 AGS 产品等领域。