在Serverless Kubernetes集群中轻松运行Argo Workflow

导读

Argo是一个基于kubernetes实现的一个Workflow(工作流)开源工具，基于kubernetes的调度能力实现了工作流的控制和任务的运行。
目前阿里云容器服务ACK集群中已经支持工作流的部署和调度，这里我们介绍如果在ASK(Serverless Kubernetes)集群中使用Argo，无需预留节点资源池，即可灵活动态的运行工作流任务，并最大化节省用户的计算成本。

前置条件：

创建ASK集群 https://cs.console.aliyun.com/#/k8s/cluster/create/serverless
因为argo创建的pod往往需要大规格cpu和mem资源，因此建议创建多可用区ASK集群，当一个可用区库存不足时，后台会在其他可用区尝试创建pod，以缓解单可用区库存不足的情况。
下载ags命令行，可参考https://help.aliyun.com/document_detail/121342.html

部署argo workflow controller

# ags install

# kubectl -n argo get pod
NAME                                   READY   STATUS    RESTARTS   AGE
argo-ui-5c5dbd7d75-hxqfd               1/1     Running   0          60s
workflow-controller-848cf55b64-6pzc9   1/1     Running   0          60s

# kubectl -n argo get configmap
NAME                            DATA   AGE
workflow-controller-configmap   0      4m55s

argo默认使用docker executor api，在serverless集群中我们需要切换成k8sapi才能正常工作。

# kubectl -n argo edit configmap workflow-controller-configmap
apiVersion: v1
kind: ConfigMap
...
data:
  config: |
    containerRuntimeExecutor: k8sapi

运行Hello-World Workflow示例

下面我们运行Hello-World example：https://github.com/argoproj/argo/blob/master/examples/hello-world.yaml

# ags submit https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo/master/examples/hello-world.yaml
Name:                hello-world-l26sx
Namespace:           default
ServiceAccount:      default
Status:              Pending
Created:             Fri Nov 15 14:45:15 +0800 (now)

# kubectl get pod
NAME                READY   STATUS      RESTARTS   AGE
hello-world-l26sx   0/2     Completed   0          88s

# ags list
NAME                STATUS      AGE   DURATION   PRIORITY
hello-world-l26sx   Succeeded   1m    1m         0

当我们需要使用大规格资源来运行workflow时，可以在workflow中给pod指定anntation。

注意此情况不要在container中指定大规格requests/limits,因为argo生成的pod中包含多个container，给单个container指定大规格的requests/limits会导致eci无法给pod分配匹配的资源，进而导致创建失败。我们推荐给pod指定ecs规格或者cpu/mem保证pod正常运行，如下。

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: hello-world-
spec:
  entrypoint: whalesay
  templates:
  - name: whalesay
    metadata:
      annotations:
        k8s.aliyun.com/eci-instance-type : "ecs.ic5.3xlarge"
    container:
      image: docker/whalesay:latest
      command: [cowsay]
      args: ["hello world"]

结束

当运行结束后，可以清理workflow资源。

# ags delete hello-world-l26sx
Workflow 'hello-world-l26sx' deleted

# kubectl get pod
No resources found.

我们可以看到，因为ASK集群天然无需管理节点资源池，所有pod按需创建，很好的匹配了Argo工作流的任务形态，灵活动态的按需分配计算资源，更好的节省成本。

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