Creación de flujos de trabajo - Container Compute Service - Centro de documentación de Alibaba Cloud

Cree un flujo de trabajo.

Argo Workflows es un motor de flujos de trabajo nativo de Kubernetes diseñado para orquestar trabajos concurrentes. Este tutorial le muestra cómo enviar un flujo de trabajo de ejemplo mediante la CLI de Argo y comprobar que se ejecuta hasta completarse.

En este tutorial, usted:

Definirá un flujo de trabajo en YAML.
Enviará el flujo de trabajo a su clúster.
Comprobará que el flujo de trabajo finaliza correctamente.

Requisitos previos

Antes de empezar, asegúrese de haber instalado el componente Argo Workflows y la CLI de Argo de Alibaba Cloud. Consulte Enable batch job orchestration.

Envío de un flujo de trabajo

Cree un archivo llamado helloworld-workflow.yaml con el siguiente contenido:

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow                # Defines a new Kubernetes resource type for Argo Workflows.
metadata:
  generateName: hello-world-  # The prefix for the workflow name. Kubernetes will append a unique suffix.
spec:
  entrypoint: main            # Specifies the template to execute first.
  templates:
    - name: main              # The name of the template.
      container:
        image: mirrors-ssl.aliyuncs.com/busybox:latest
        command: [ echo ]
        args: [ "hello world" ]

Envíe el flujo de trabajo:

argo submit helloworld-workflow.yaml -n argo

Compruebe el estado del flujo de trabajo.

Ejecute el siguiente comando para obtener la lista de flujos de trabajo:
```
argo list -n argo
```
Resultado esperado:
```
NAME                STATUS      AGE   DURATION   PRIORITY
hello-world-XXXXX   Succeeded   2m    37s        0
```
Este resultado indica que el flujo de trabajo finalizó.

Ejecute el siguiente comando para comprobar el estado del flujo de trabajo:

argo get hello-world-XXXXX -n argo

Resultado esperado:

Name:                hello-world-XXXXX
Namespace:           argo
ServiceAccount:      unset (will run with the default ServiceAccount)
Status:              Succeeded
Conditions:
 PodRunning          False
 Completed           True
....
Duration:            37 seconds
Progress:            1/1
ResourcesDuration:   17s*(1 cpu),17s*(100Mi memory)

STEP                  TEMPLATE  PODNAME            DURATION  MESSAGE
 ✔ hello-world-XXXXX  whalesay  hello-world-XXXXX  27s

El valor Status: Succeeded confirma que el flujo de trabajo se completó sin errores.

Pasos siguientes

Los recursos del flujo de trabajo se eliminan periódicamente. Para conservar los datos del flujo de trabajo en una base de datos, consulte Persist workflows.