argo-workflows

复杂任务流水线全自动跑，运维不用熬夜盯

开源 🏷️完全免费 🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署基础设施 🍴 复刻 3727 🐛 待处理 1394 👀 关注 198

GitHub ↗

GitHub 星标 ★ 17085

维护状态活跃

是否开源开源

定价模式 🏷️完全免费开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，可自行部署使用。

项目预览

argo-workflows 项目界面预览图 — 图片来源：GitHub 官方仓库名片

项目数据

分类基础设施

开发团队argoproj

GitHubhttps://github.com/argoproj/argo-workflows

定价模式🏷️完全免费

价格说明开源项目，Apache-2.0许可证，完全免费，可自行部署使用。

访问状态🔧 仅开源项目，无在线服务，需自行部署

是否开源是

开源协议Apache-2.0

主要语言Go

技术栈/模型airflow,argo,argo-workflows,batch-processing,cloud-native,cncf,dag,data-engineering,gitops,hacktoberfest,k8s,knative,kubernetes,machine-learning,mlops,pipelines,workflow,workflow-engine

GitHub 星标★ 17085

上线时间2017-08-21 00:00:00

代码更新2026-11-08

仓库体积189.9 MB

本站数据更新2026-11-09

维护状态活跃

收录时间2026-08-09

浏览次数8

项目介绍

运行在 Kubernetes 之上的容器原生工作流引擎，以 CRD 方式定义 DAG 任务编排，天然适配云原生环境。它支持并行任务、参数化模板、工件传递与定时触发，是 CI/CD、数据处理和机器学习流水线在 K8s 集群中落地的主流选择。

Star 增长趋势

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数据来源：GitHub API 逐日快照 · 收录于 2026-08-09 · 当前星标 ★ 17085

技术标签

airflow batch-processing cloud-native cncf dag

使用教程

⚠ 本教程由 AI 依据该项目 README 整理；原始文档不完整，部分步骤为通用流程推断，实际安装请以项目官方文档为准。

难度：进阶约 15 分钟部署方式：本地安装 5 步

⚠ 该项目 README 未提供完整安装说明，以下步骤为通用流程，请以官方文档为准。

环境要求

一个可用的 Kubernetes 集群（Argo Workflows 以 CRD 形式运行在 K8s 之上）
kubectl 及可用的 kubeconfig（用于操作 Workflow 这类 CRD 资源）
可被集群拉取的容器镜像（每个工作流步骤都是一个容器）

安装与启动步骤

1准备 K8s 集群

README 明确说明 Argo Workflows 是运行在 Kubernetes 上的容器原生工作流引擎，因此必须先有一个可用的 K8s 集群。
2确认 kubectl 连通

Argo Workflows 以 CRD 方式实现，需要通过 kubectl 与集群交互；README 未给出具体命令，按 K8s 自身方式确认。
3阅读官方 Quickstart

README 的 Quickstart 只给出文档入口，实际安装步骤以官方 quick-start 页面为准，README 未提供安装命令。
4部署 Argo Workflows

按 Quickstart 文档把 Argo Workflows 以 CRD 形式部署到集群中；README 未提供任何可复制的安装命令，请勿凭猜测执行。
5运行示例工作流

参考 README 的 Walk-through examples，提交一个把每个步骤定义为容器的工作流，体验 DAG 依赖与并行任务。