Activer l'orchestration des tâches par lots dans un cluster ACS - Container Compute Service

Argo Workflows est un moteur de workflow natif Kubernetes qui orchestre des tâches par lots concurrentes via YAML ou Python. Utilisez-le pour vos pipelines CI/CD, le traitement des données et les charges de travail d'apprentissage automatique. Ce guide explique comment installer le composant Argo Workflows sur ACS et y accéder via Alibaba Cloud Argo CLI ou la console Argo.

Prérequis

Avant de commencer, assurez-vous de disposer des éléments suivants :

Un cluster ACS
kubectl configuré pour se connecter à votre cluster

Étape 1 : Installer le composant Argo Workflows

Installez Argo Workflows depuis la page Add-ons de la console ACS.

Connectez-vous à la console ACS. Dans le volet de navigation de gauche, cliquez sur Clusters.
Localisez le cluster à gérer et cliquez sur son ID. Dans le volet de navigation de gauche de la page de détails du cluster, choisissez Operations > Add-ons.
Sur la page Add-ons, recherchez Argo Workflows et installez le composant.
Une fois l'installation terminée, choisissez Applications > Helm dans le volet de navigation de gauche. Vérifiez que le statut de ack-workflow est bien Deployed.

Étape 2 : Accéder à Argo Workflows

ACS propose deux méthodes pour interagir avec Argo Workflows : Alibaba Cloud Argo CLI et la console Argo.

Méthode 1 : Installer Alibaba Cloud Argo CLI

Alibaba Cloud Argo CLI est entièrement compatible avec la version open source d'Argo CLI. Elle ajoute des métriques d'utilisation du CPU et de la mémoire pour les workflows, permet le suivi des coûts opérationnels et étend la requête des journaux aux pods déjà supprimés des workflows.

Téléchargez le binaire CLI correspondant à votre système d'exploitation :
- Linux : https://ack-one.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/cli/v3.4.12/argo-cli-aliyun-linux
- Darwin : https://ack-one.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/cli/v3.4.12/argo-cli-aliyun-darwin
L'exemple suivant illustre le téléchargement du binaire Linux :
```
wget https://ack-one.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/cli/v3.4.12/argo-cli-aliyun-linux
```
Accordez les droits d'exécution au binaire :
```
chmod +x argo-cli-aliyun-linux
```
Déplacez-le vers un répertoire inclus dans votre PATH, tel que /usr/local/bin/ :
```
mv argo-cli-aliyun-linux /usr/local/bin/argo
```

Méthode 2 : Utiliser la console Argo

Pour accéder à la console Argo, obtenez d'abord un jeton d'accès temporaire, puis ouvrez la console dans votre navigateur.

Obtenir un jeton d'accès

Exécutez la commande suivante pour générer un jeton temporaire. Cette commande utilise ack-argo-server, le compte de service préconfiguré dans le namespace argo :

kubectl create token ack-argo-server -n argo

La commande renvoie une chaîne de jeton :

elxxxxxxxxxx

Ce jeton reste valide pendant une heure. Générez-en un nouveau dès qu'il expire.

Accéder à la console Argo

Par défaut, Argo Server n'est accessible que via un endpoint interne. Pour accéder à la console depuis Internet, suivez d'abord l'étape facultative permettant d'activer l'accès public.

(Facultatif) Activez l'accès Internet.
1. Modifiez le Service Argo Server pour changer son type en LoadBalancer :
```
kubectl edit service argo-server -n argo
```
  Dans l'éditeur, définissez type: LoadBalancer sous la section spec.
2. Pour configurer le contrôle d'accès, consultez Utiliser la fonctionnalité de contrôle d'accès de SLB.
Récupérez l'IP externe du Service Argo Server :
```
kubectl get service argo-server -n argo
```
Le champ EXTERNAL-IP dans la sortie correspond à l'adresse IP à utiliser pour accéder à la console.
Ouvrez la console Argo dans votre navigateur en utilisant le format d'URL suivant :
```
https://${IP}:2746
```
La page de connexion s'affiche :
Saisissez le jeton obtenu précédemment dans la zone de texte, en respectant le format Bearer $token :
Après la connexion, définissez le NAMESPACE sur argo pour afficher vos tâches de workflow :

Étapes suivantes

Créez votre premier workflow à l'aide de la CLI ou de la console. Pour plus d'informations, consultez Créer un workflow.