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ACK One Argo工作流：实现动态 Fan-out/Fan-in 任务编排

日期：2024-02-06点击：256收藏

作者：庄宇

什么是 Fan-out Fan-in

在工作流编排过程中，为了加快大任务处理的效率，可以使用 Fan-out Fan-in 任务编排，将大任务分解成小任务，然后并行运行小任务，最后聚合结果。

由上图，可以使用 DAG（有向无环图）编排 Fan-out Fan-in 任务，子任务的拆分方式分为静态和动态，分别对应静态 DAG 和动态 DAG。动态 DAG Fan-out Fan-in 也可以理解为 MapReduce。每个子任务为 Map，最后聚合结果为 Reduce。

静态 DAG： 拆分的子任务分类是固定的，例如：在数据收集场景中，同时收集数据库 1 和数据库 2 中的数据，最后聚合结果。

动态 DAG： 拆分的子任务分类是动态的，取决于前一个任务的输出结果，例如：在数据处理场景中，任务 A 可以扫描待处理的数据集，为每个子数据集（例如：一个子目录）启动子任务 Bn 处理，当所有子任务 Bn 运行结束后，在子任务 C 中聚合结果，具体启动多少个子任务 B 取决由任务 A 的输出结果。根据实际的业务场景，可以在任务 A 中自定义子任务的拆分规则。

ACK One 分布式工作流 Argo 集群

在实际的业务场景中，为了加快大任务的执行，提升效率，往往需要将一个大任务分解成数千个子任务，为了保证数千个子任务的同时运行，需要调度数万核的 CPU 资源，叠加多任务需要竞争资源，一般 IDC 的离线任务集群难以满足需求。例如：自动驾驶仿真任务，修改算法后的回归测试，需要对所有驾驶场景仿真，每个小驾驶场景的仿真可以由一个子任务运行，开发团队为加快迭代速度，要求所有子场景测试并行执行。

如果您在数据处理，仿真计算和科学计算等场景中，需要使用动态 DAG 的方式编排任务，或者同时需要调度数万核的 CPU 资源加快任务运行，您可以使用阿里云 ACK One 分布式工作流 Argo 集群 [ 1] 。

ACK One 分布式工作流 Argo 集群，产品化托管 Argo Workflow [ 2] ，提供售后支持，支持动态 DAG Fan-out Fan-in 任务编排，支持按需调度云上算力，利用云上弹性，调度数万核 CPU 资源并行运行大规模子任务，减少运行时间，运行完成后及时回收资源节省成本。支持数据处理，机器学习，仿真计算，科学计算，CICD 等业务场景。

Argo Workflow 是开源 CNCF 毕业项目，聚焦云原生领域下的工作流编排，使用 Kubernetes CRD 编排离线任务和 DAG 工作流，并使用 Kubernetes Pod 在集群中调度运行。

本文介绍使用 Argo Workflow 编排动态 DAG Fan-out Fan-in 任务。

Argo Workflow 编排 Fan-out Fan-in 任务

我们将构建一个动态 DAG Fan-out Fan-in 工作流，读取阿里云 OSS 对象存储中的一个大日志文件，并将其拆分为多个小文件（split），启动多个子任务分别计算每个小文件中的关键词数量（count），最后聚合结果（merge）。

创建分布式工作流 Argo 集群 [ 3] 。
挂载阿里云 OSS 存储卷，工作流可以像操作本地文件一样，操作阿里云 OSS 上的文件。参考：工作流使用存储卷 [ 4] 。
使用以下工作流 YAML 创建一个工作流，参考：创建工作流 [ 5] 。具体说明参见注释。

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1 kind: Workflow metadata: generateName: dynamic-dag-map-reduce- spec: entrypoint: main # claim a OSS PVC, workflow can read/write file in OSS through PVC. volumes: - name: workdir persistentVolumeClaim: claimName: pvc-oss # how many tasks to split, default is 5. arguments: parameters: - name: numParts value: "5" templates: - name: main # DAG definition. dag: tasks: # split log files to several small files, based on numParts. - name: split template: split arguments: parameters: - name: numParts value: "{{workflow.parameters.numParts}}" # multiple map task to count words in each small file. - name: map template: map arguments: parameters: - name: partId value: '{{item}}' depends: "split" # run as a loop, partId from split task json outputs. withParam: '{{tasks.split.outputs.result}}' - name: reduce template: reduce arguments: parameters: - name: numParts value: "{{workflow.parameters.numParts}}" depends: "map" # The `split` task split the big log file to several small files. Each file has a unique ID (partId). # Finally, it dumps a list of partId to stdout as output parameters - name: split inputs: parameters: - name: numParts container: image: acr-multiple-clusters-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ack-multiple-clusters/python-log-count command: [python] args: ["split.py"] env: - name: NUM_PARTS value: "{{inputs.parameters.numParts}}" volumeMounts: - name: workdir mountPath: /mnt/vol # One `map` per partID is started. Finds its own "part file" and processes it. - name: map inputs: parameters: - name: partId container: image: acr-multiple-clusters-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ack-multiple-clusters/python-log-count command: [python] args: ["count.py"] env: - name: PART_ID value: "{{inputs.parameters.partId}}" volumeMounts: - name: workdir mountPath: /mnt/vol # The `reduce` task takes the "results directory" and returns a single result. - name: reduce inputs: parameters: - name: numParts container: image: acr-multiple-clusters-registry.cn-hangzhou.cr.aliyuncs.com/ack-multiple-clusters/python-log-count command: [python] args: ["merge.py"] env: - name: NUM_PARTS value: "{{inputs.parameters.numParts}}" volumeMounts: - name: workdir mountPath: /mnt/vol outputs: artifacts: - name: result path: /mnt/vol/result.json

动态 DAG 实现

1）split 任务在拆分大文件后，会在标准输出中输出一个 json 字符串，包含：子任务要处理的 partId，例如：

["0", "1", "2", "3", "4"]

2）map 任务使用 withParam 引用 split 任务的输出，并解析 json 字符串获得所有 {{item}}，并使用每个 {{item}} 作为输入参数启动多个 map 任务。

 - name: map template: map arguments: parameters: - name: partId value: '{{item}}' depends: "split" withParam: '{{tasks.split.outputs.result}}'

更多定义方式，请参考开源 Argo Workflow 文档 [ 6] 。

工作流运行后，通过分布式工作流 Argo 集群控制台 [ 7] 查看任务 DAG 流程与运行结果。

阿里云 OSS 文件列表，log-count-data.txt 为输入日志文件，split-output，cout-output 中间结果目录，result.json 为最终结果文件。

示例中的源代码可以参考：AliyunContainerService GitHub argo-workflow-examples [ 8] 。

总结

Argo Workflow 是开源 CNCF 毕业项目，聚焦云原生领域下的工作流编排，使用 Kubernetes CRD 编排离线任务和 DAG 工作流，并使用 Kubernetes Pod 在集群中调度运行。

阿里云 ACK One 分布式工作流 Argo 集群，产品化托管 Argo Workflow，提供售后支持，加固控制面实现数万子任务（Pod）稳定高效调度运行，数据面支持无服务器方式调度云上大规模算力，无需运维集群或者节点，支持按需调度云上算力，利用云上弹性，调度数万核 CPU 资源并行运行大规模子任务，减少运行时间，支持数据处理，机器学习，仿真计算，科学计算，CICD 等业务场景。

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相关链接：

[1] 阿里云 ACK One 分布式工作流 Argo 集群

https://help.aliyun.com/zh/ack/overview-12

[2] Argo Workflow

https://argo-workflows.readthedocs.io/en/latest/

[3] 创建分布式工作流 Argo 集群

https://help.aliyun.com/zh/ack/create-a-workflow-cluster

[4] 工作流使用存储卷

https://help.aliyun.com/zh/ack/use-volumes

[5] 创建工作流

https://help.aliyun.com/zh/ack/create-a-workflow