2024年12月24日，由中国信息通信研究院（以下简称“中国信通院”）主办的“2025中国信通院深度观察报告会：算力互联网分论坛”，在北京隆重召开。本次论坛以“算力互联网 新质生产力”为主题，全面展示中国信通院在算力互联网产业领域的研究、实践与业界共识，与产业先行者共同探索算力互联网产业未来发展的方向。
会议公布了“2024年度云原生与应用现代化标杆案例”评选结果，“阿里云Serverless Argo Workflows大规模计算工作流平台” 获得 “云原生技术创新标杆案例”。
什么是Argo Workflows
Argo Workflows[1]是云原生计算基金会CNCF的毕业项目，项目成熟稳定，大量客户实际落地使用。Argo Workflows专为Kubernetes而设计，是离线任务编排与运行引擎，适用于仿真计算、科学计算、金融量化、机器学习数据处理、持续集成等场景。
Argo Workflow核心能力：
• 完善的UI / CLI / REST API / SDK，易用性好上手快，容易被集成。
• 多子任务编排，支持顺序流程和DAG流程，可以应对复杂流程编排。
• 每个子任务通过Kubernetes Pod运行，可以应对计算密集型任务。
• 预定义模版与模版组合，便于开发和业务复用。
阿里云Serverless Argo
Workflows集群的优势
使用开源Argo Workflows自建工作流系统往往存在以下问题：
大规模工作流引起稳定性问题：
• runC运行Pod，节点多容器争抢计算资源，内存OOM、磁盘满，频繁宕机。
• 工作流结果资源GC失败，controller连接数据库异常重启等。
• 大规模子任务Pod导致Kubernetes APIServer、Argo UI、Argo Controller异常等。
• 单体大工作流数据库归档失败。
• 大文档上传下载慢。
成本高，包含资源费用与运维人力成本：
• 工作流运行离线任务，计算资源波动大，按业务高峰规划固定资源池的成本高。
• 减少固定资源池，造成业务高峰工作流排队严重，影响业务效率。
• 不同部门对固定资源的成本难以分摊和统计。
• 日常运维工作量大，包括：底座Kubernetes集群的运维、资源规划、问题诊断、版本持续升级。
针对开源自建Argo Workflows系统的各种问题，阿里云Serverless Argo Workflows集群[2]采用全托管Kubernetes控制面（复用阿里云容器服务ACK Pro控制面[3]）与Argo Workflows控制面，并针对单体大工作流、大规模子任务Pod并行调度运行做了针对性的性能优化，同时使用阿里云容器服务ACS[4]提供的Serverless Pod运行工作流。通过控制面性能调优和ACS的Serverless极致弹性算力，工作流规模对比开源自建提升10倍，单体大工作流可以支持数万子任务Pod，集群整体可以支持数千工作流和数万子任务的并行运行。
利用Serverless弹性算力，可以应对离线任务对计算资源波动大的挑战，业务高峰可以调度阿里云充足的计算资源避免工作流排队，提升业务效率。同时，完全按使用收费，避免维护固定资源池，大大降低了计算资源的费用，并支持工作流级别的成本分摊。
阿里云Serverless Argo Workflows集群，全托管控制面与数据面，开箱即用，免运维，并提供7*24小时产品化支持，对比开源自建节省大量运维成本。
目前，阿里云Serverless Argo Workflows集群已经在自动驾驶仿真计算、科学计算、金融量化、机器学习、数据处理、持续集成领域广泛应用。
行业案例
自动驾驶仿真
• 预定义仿真流程，仿真系统通过Argo Workflows Rest API提交工作流。
• 每个仿真场景启动一个Pod运行，利用Serverless弹性，并行运行数万Pod，大大加快仿真速度。
持续集成CI
• CI构建是典型的潮汐算力行为，采用ECS/物理机构建模式，需要长期持有固定算力资源，整体资源使用成本较高，并且对于部分突发的构建任务支撑不足。利用Serverless弹性算力，完美解决预留资源高成本与CI突发算力需求的矛盾。
• 预构建工作流模版，自定义CI流程，结合事件驱动，自动触发工作流CI运行。
• 使用Spot算力，大大降低CI运行成本，并通过按量付费补齐能力，保证CI可靠运行。
量化回测
• 通过PythonSDK快速提交工作流。
• 每个股票启动一个Pod运行，利用Serverless弹性，并行运行数万Pod，大大加快回测运行速度。
总结
阿里云容器服务Serverless Argo Workflows大规模工作流平台作为云原生技术创新标杆案例，引领了云原生大规模离线任务处理的新方法。未来会继续在Serverless弹性、大规模、稳定性、成本等方向深耕，进一步促进大规模离线任务在Serverless场景下的快速落地。
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相关链接：
[1] Argo Workflows
https://argoproj.github.io/workflows/
[2] 阿里云Serverless Argo Workflows集群
https://help.aliyun.com/zh/ack/distributed-cloud-container-platform-for-kubernetes/user-guide/overview-12
[3] 阿里云容器服务ACK Pro
https://help.aliyun.com/zh/ack/ack-managed-and-ack-dedicated/product-overview/what-is-ack
[4] 阿里云容器服务ACS
https://help.aliyun.com/zh/cs/product-introduction
/ END /
