コンテナ Argo ワークフロークラスターは、Alibaba Cloud Container Compute Service (ACS) 上に構築されたサーバーレスの Argo Workflows 環境です。Kubernetes クラスターをプロビジョニングして管理する代わりに、自動的にスケーリングし、ベストエフォートインスタンスでコストを最適化し、オープンソースの Argo Workflows プロジェクトと完全な互換性を維持する、フルマネージドのワークフローエンジンを利用できます。
ユースケース
Argo Workflows は、クラウドネイティブのワークフローエンジンであり、Cloud Native Computing Foundation (CNCF) の卒業プロジェクトです。このステータスは、プロジェクトがユーザー採用、セキュリティ、および広範な使用において最高の基準を満たしていることを示します。各ワークフローステップは Kubernetes Pod で実行されるため、軽量でコンテナネイティブであり、仮想マシン (VM) のオーバーヘッドなしで数千のジョブを並行して実行できます。
コンテナ Argo ワークフロークラスターは、次のような場合に適しています：
大規模なバッチまたは ML ワークロードを実行する場合。 クラスターは複数のゾーンにまたがって数千の並列 Pod をスケジューリングし、ジョブが終了するとすぐにリソースを解放します。支払い対象となるアイドル状態のキャパシティはありません。
最小限の運用オーバーヘッドでコンピューティング集約型パイプラインが必要な場合。 ワークフローを送信すると、クラスターがスケジューリング、スケーリング、およびゾーンのフェールオーバーを処理します。Kubernetes のノードグループやバージョンアップグレードを管理する必要はありません。
異種ジョブをオーケストレーションする場合。 Argo Workflows は、単一の有向非巡回グラフ (DAG) 内で、標準ジョブとともに Spark、Ray、Tensor ジョブをネイティブにサポートします。
CI/CD またはインフラストラクチャの自動化を実行している場合。 各パイプラインステップは独立したコンテナであるため、再現可能で監査可能な実行が可能です。
すでに Container Service for Kubernetes (ACK) または別の Kubernetes クラスターで Argo Workflows を使用している場合。 ワークフロークラスターはオープンソースの Argo Workflows と完全な互換性があるため、既存のワークフローを修正なしで移行できます。
自動運転、科学計算、金融量子化、デジタルメディアなどの業界で広く使用されています。
仕組み
コンテナ Argo ワークフロークラスターは、Kubernetes クラスター上でホストされるサーバーレスのワークフローエンジンです。主要なコンポーネントは次のとおりです：
ACS Pod — ワークフローステップを実行する計算ユニットです。各 Pod は ACS 内でコンテナとして実行され、vSwitch から 1 つの IP アドレスを消費します。Pod はオンデマンドで作成され、ステップが終了すると解放されます。
強化されたコントロールプレーン — オープンソースのデフォルトを超えるスケジューリングスループット、安定性、および可観測性を向上させる最適化されたレイヤーです。
主な特徴
| 特徴 | 提供される機能 |
|---|---|
| オープンソース互換 | オープンソースの Argo Workflows と完全な互換性があります。ACK クラスターや他の Kubernetes クラスターから、YAML ファイルを一切変更することなく既存のワークフローを移行できます。 |
| O&M (運用保守) オーバーヘッドなし | 管理する Kubernetes クラスターはありません。バージョンアップグレード、コントロールプレーンのパッチ、インフラストラクチャのメンテナンスは Alibaba Cloud が行います。 |
| 自動スケーリング | ワークフローが開始されるとリソースがスケールアウトし、ステップが終了した瞬間に解放されます。ベストエフォートインスタンスによりコストを低く抑えられます。 |
| マルチゾーンの信頼性 | 高信頼性のスケジューリングを実現するマルチゾーンの負荷分散。ワークフローエンジンインスタンスは、十分な在庫があるゾーンを自動的に選択して ACS Pod を作成します。ゾーンの在庫が不十分な場合、ワークフローは ACS Pod のリソースを取得できず、失敗します。 |
| 強化されたコントロールプレーン | スケジューリングパフォーマンスの向上、スループットの向上、安定性の向上、および組み込みの可観測性 — すべて大規模なワークフローのワークロードに合わせて調整されています。 |
| 強化された OSS ストレージ | 大量のデータ量を生成または消費するワークフローのために、大容量ファイルのアップロード、ストリーミング、およびアーティファクトのガベージコレクション (GC) をサポートします。 |
| コミュニティのエキスパートによるサポート | パフォーマンスとコストの観点からワークフロー設計の最適化を支援する Argo Workflows コミュニティのエキスパートにアクセスできます。 |
利用可能なリージョン
コンテナ Argo ワークフロークラスターは、次のリージョンで利用可能です：
| リージョン名 | リージョン ID |
|---|---|
| 中国 (北京) | cn-beijing |
| 中国 (張家口) | cn-zhangjiakou |
| 中国 (杭州) | cn-hangzhou |
| 中国 (上海) | cn-shanghai |
| 中国 (深セン) | cn-shenzhen |
| 中国 (河源) | cn-heyuan |
| 中国 (広州) | cn-guangzhou |
| 中国 (香港) | cn-hongkong |
| シンガポール | ap-southeast-1 |
| マレーシア (クアラルンプール) | ap-southeast-3 |
| インドネシア (ジャカルタ) | ap-southeast-5 |
| タイ (バンコク) | ap-southeast-7 |
| 日本 (東京) | ap-northeast-1 |
| ドイツ (フランクフルト) | eu-central-1 |
| イギリス (ロンドン) | eu-west-1 |