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argoproj/argo-workflows

Motor de workflows nativo de contenedores para orquestar trabajos paralelos en Kubernetes, implementado como un CRD.

Alternativa open source a:Apache Airflow

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¿Qué es?

Argo Workflows ejecuta trabajos de varios pasos en Kubernetes, donde cada paso es un contenedor. Los workflows se pueden declarar como una secuencia ordenada de tareas o como un grafo acíclico dirigido (DAG) que representa las dependencias entre ellas. Está implementado como una definición de recurso personalizado de Kubernetes, por lo que los workflows se gestionan con las herramientas estándar del clúster.

Está pensado para cargas de trabajo por lotes con un uso intensivo de cómputo, como pipelines de machine learning, procesamiento de datos, automatización de infraestructura y CI/CD. Los pasos admiten parámetros y artefactos que se transfieren entre ellos, condicionales, bucles, reintentos, límites de tiempo y ejecuciones programadas mediante cron. Cuenta con una interfaz web para visualizar y gestionar workflows, además de APIs REST y gRPC y SDKs para Java, Go, Python (Hera) y TypeScript (Juno).

El proyecto se graduó en CNCF y funciona en cualquier clúster de Kubernetes. Los artefactos se pueden almacenar en S3, GCS, Azure Blob Storage, Git, endpoints HTTP y otros backends.

Funciones clave

  • 01Definir workflows como DAGs o secuencias de pasos, con cada paso ejecutándose en un contenedor
  • 02Interfaz web para visualizar y gestionar workflows
  • 03Transferencia de artefactos a S3, GCS, Azure Blob, Git y otros backends de almacenamiento
  • 04Workflows programados mediante cron y activación por webhook
  • 05API REST y gRPC, además de SDKs para Java, Go, Python y TypeScript
  • 06Reintentos, límites de tiempo, condicionales, bucles y suspensión/reanudación a nivel de paso o workflow

Casos de uso

  • Ejecutar pipelines de entrenamiento de machine learning y procesamiento de datos en clústeres de Kubernetes
  • Orquestar trabajos de CI/CD como workflows en contenedores
  • Automatizar tareas de infraestructura con dependencias entre varios pasos
  • Ejecutar grandes lotes de trabajos de cómputo en paralelo

Inicio rápido

  1. 1

    Abre la guía oficial de inicio rápido en la documentación de Argo Workflows

  2. 2

    Sigue los ejemplos guiados de la documentación

Antes de usarlo

  • Se necesita un clúster de Kubernetes, ya que está implementado como un CRD de Kubernetes.

En colecciones

Frameworks de microservicios e infraestructura de servicios

Temas

#workflow#kubernetes#dag#batch-processing#pipelines#cloud-native#data-engineering#machine-learning#airflow#argo

Preguntas frecuentes

¿Qué es argo-workflows?
Motor de workflows nativo de contenedores para orquestar trabajos paralelos en Kubernetes, implementado como un CRD. Argo Workflows ejecuta trabajos de varios pasos en Kubernetes, donde cada paso es un contenedor. Los workflows se pueden declarar como una secuencia ordenada de tareas o como un grafo acíclico dirigido (DAG) que representa las dependencias entre ellas. Está implementado como una definición de recurso personalizado de Kubernetes, por lo que los workflows se gestionan con las herramientas estándar del clúster.
¿argo-workflows es gratuito? ¿Qué licencia tiene?
argo-workflows es open source bajo la licencia Apache-2.0. Revisa los términos de la licencia antes de usarlo en productos comerciales.
¿argo-workflows sigue mantenido?
Mantenimiento activo. El último commit de argo-workflows fue el 6 nov 2026.
¿Para qué puedo usar argo-workflows?
Ejecutar pipelines de entrenamiento de machine learning y procesamiento de datos en clústeres de Kubernetes Orquestar trabajos de CI/CD como workflows en contenedores Automatizar tareas de infraestructura con dependencias entre varios pasos Ejecutar grandes lotes de trabajos de cómputo en paralelo
¿Cómo se instala argo-workflows?
Abre la guía oficial de inicio rápido en la documentación de Argo Workflows Sigue los ejemplos guiados de la documentación
¿Dónde consigo argo-workflows?
El código fuente y las instrucciones de instalación están en GitHub: https://github.com/argoproj/argo-workflows

Resumen generado por IA a partir del README del proyecto. Las estadísticas de GitHub se actualizan a diario.

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