Was macht Argo Workflows DAG-Optimierer?
Analysiert Argo Workflows DAG-Vorlagen, um Parallelisierungsmöglichkeiten zu identifizieren. Nutzt die Argo Server API, um Workflow-Ausführungsverlauf und kritische Pfadanalysen abzurufen.
Installation
Anforderungen und Hinweise aus dem Upstream-Projekt:
- Einschließlich für Python-Nutzer über das Hera Python SDK für Argo Workflows.
- Schauen Sie sich unsere Java-, Golang-, Python- (Hera) und TypeScript-Clients (Juno) an.
- Scheduling (Affinitäten/Toleranzen/Node-Selektoren)
Grundlegende Verwendung oder erste Schritte:
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Führen Sie rechenintensive Aufgaben für maschinelles Lernen oder Datenverarbeitung mit Argo Workflows auf Kubernetes in einem Bruchteil der Zeit aus.
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Cloud-agnostisch und auf jedem Kubernetes-Cluster ausführbar.
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Extrahiert aus der Upstream-Dokumentation: https://raw.githubusercontent.com/argoproj/argo-workflows/HEAD/README.md