Argo Workflows のインストールによる CI/CD および ML パイプラインの実行 - ACS

Argo Workflows は、Kubernetes ネイティブのワークフロー実行エンジンであり、YAML または Python を使用して同時実行されるバッチタスクをオーケストレーションします。CI/CD パイプライン、データ処理、および機械学習ワークロードにご利用いただけます。本ガイドでは、ACS 上への Argo Workflows コンポーネントのインストール手順および Alibaba Cloud Argo CLI または Argo コンソールを用いたアクセス方法について説明します。

前提条件

開始する前に、以下の条件を満たしていることを確認してください。

ACS クラスターが存在すること
kubectl がご利用のクラスターに接続できるよう設定されていること

ステップ 1：Argo Workflows コンポーネントのインストール

ACS コンソールの アドオン ページから Argo Workflows をインストールします。

ACS コンソールにログインします。左側のナビゲーションウィンドウで、クラスター をクリックします。
管理対象のクラスターを見つけ、その ID をクリックします。クラスター詳細ページの左側ナビゲーションウィンドウで、操作 > アドオン を選択します。
アドオン ページで、Argo Workflows を見つけ、コンポーネントをインストールします。
インストール完了後、左側ナビゲーションウィンドウで アプリケーション > Helm を選択します。ack-workflow を見つけ、そのステータスが デプロイ済み であることを確認します。

ステップ 2：Argo Workflows へのアクセス

ACS では、Alibaba Cloud Argo CLI および Argo コンソールの 2 つの方法で Argo Workflows と連携できます。

方法 1：Alibaba Cloud Argo CLI のインストール

Alibaba Cloud Argo CLI は、オープンソース版 Argo CLI と完全互換です。ワークフロー向けの CPU 使用率およびメモリ使用量のメトリック、運用コストのトラッキング機能を追加し、ワークフローから既に削除された Pod に対するログクエリ機能も拡張しています。

ご利用のオペレーティングシステムに対応した CLI バイナリをダウンロードします。
- 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
次の例では、Linux バイナリをダウンロードします。
```
wget https://ack-one.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/cli/v3.4.12/argo-cli-aliyun-linux
```
バイナリに実行権限を付与します。
```
chmod +x argo-cli-aliyun-linux
```
バイナリを PATH に登録されたディレクトリ（例：/usr/local/bin/）に移動します。
```
mv argo-cli-aliyun-linux /usr/local/bin/argo
```

方法 2：Argo コンソールの利用

Argo コンソールにアクセスするには、まず一時的なアクセストークンを取得し、その後ブラウザでコンソールを開きます。

アクセストークンの取得

次のコマンドを実行して一時トークンを生成します。このコマンドでは、ack-argo-server（argo 名前空間に事前設定されたサービスアカウント）を使用します。

kubectl create token ack-argo-server -n argo

コマンドの出力としてトークン文字列が返されます。

elxxxxxxxxxx

このトークンは 1 時間有効です。有効期限が切れた場合は、新しいトークンを生成してください。

Argo コンソールへのアクセス

デフォルトでは、Argo Server は内部エンドポイントからのみアクセス可能です。インターネット経由でコンソールにアクセスするには、まずオプションの手順に従ってインターネットアクセスを有効化してください。

（オプション）インターネットアクセスを有効化します。
1. Argo Server Service を編集し、そのタイプを LoadBalancer に変更します。
```
kubectl edit service argo-server -n argo
```
  エディターで、spec セクション内に type: LoadBalancer を設定します。
2. 詳細については、「SLB のアクセスの制御機能を使用する」をご参照ください。
Argo Server Service の外部 IP アドレスを取得します。
```
kubectl get service argo-server -n argo
```
出力結果の EXTERNAL-IP フィールドに表示される IP アドレスが、コンソールへのアクセスに使用するアドレスです。
次の URL 形式でブラウザから Argo コンソールを開きます。
```
https://${IP}:2746
```
ログインページが表示されます。
先ほど取得したトークンをテキストボックスに入力します。入力形式は Bearer $token です。
ログイン後に、NAMESPACE を argo に設定して、ご利用のワークフロータスクを表示します。

次のステップ

CLI またはコンソールを用いて、最初のワークフローを作成します。詳細については、「ワークフローの作成」をご参照ください。