如何建立工作流程和設定工作流程使用的CPU和Memory資源 - Container Service for Kubernetes

工作流程叢集基於開源Argo Workflow專案構建，您可以參考開來源文件自訂工作流程。工作流程可應用於CI/CD流水線、資料處理、機器學習和模擬計算等。本文通過樣本介紹如何使用Argo CLI建立工作流程，並設定工作流程使用的CPU和Memory資源。

前提條件

使用說明

工作流程ServiceAccount

工作流程可以指定ServiceAccount用於運行中訪問其他Kubernetes資源，您可以建立自己的ServiceAccount，工作流程叢集會為ServiceAccount自動綁定許可權，如果許可權不足以支援您的工作流程運行，請加入DingTalk群（DingTalk群號：35688562），聯絡產品技術專家進行諮詢。

阿里雲Argo CLI

阿里雲Argo CLI完全相容開源Argo CLI，並在此基礎上增強了Metrics能力。您可以使用阿里雲Argo CLI查看工作流程消耗的CPU和記憶體資源，並查看工作流程啟動並執行成本。同時增強了日誌能力，可以擷取工作流程已刪除Pod的日誌。

安裝步驟如下：

說明

以下安裝步驟以Linux系統為例，Darwin和Linux系統的下載連結分別如下：

Darwin：argo-cli-aliyun-darwin
Linux：argo-cli-aliyun-linux

執行如下命令下載阿里雲Argo CLI

wget https://ack-one.oss-cn-hangzhou.aliyuncs.com/cli/v3.4.12/argo-cli-aliyun-linux

執行如下命令為argo-cli-aliyun-linux授予可執行許可權。
```
chmod +x argo-cli-aliyun-linux
```
將執行檔案移動到環境變數包含的目錄下，例如：/usr/local/bin/。
```
mv argo-cli-aliyun-linux /usr/local/bin/argo
```

根據不同的作業系統選擇對應的版本下載，並重新命名為Argo。

Darwin：下載阿里雲Argo CLI。
Linux：下載阿里雲Argo CLI。

建立工作流程

您可以通過以下阿里雲Argo CLI和kubectl兩種方式操作建立工作流程。

使用阿里雲Argo CLI操作工作流程

使用以下內容，建立helloworld-workflow.yaml檔案。

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow                  # new type of k8s spec.
metadata:
  generateName: hello-world-    # name of the workflow spec.
spec:
  entrypoint: whalesay          # invoke the whalesay template.
  templates:
    - name: whalesay              # name of the template.
      container:
        image: docker/whalesay
        command: [ cowsay ]
        args: [ "hello world" ]

執行以下命令，提交工作流程。
```
argo submit helloworld-workflow.yaml
```

查看工作流程狀態。

執行以下命令，擷取工作流程列表。

argo list

預期輸出：

NAME                STATUS      AGE   DURATION   PRIORITY
hello-world-lgdpp   Succeeded   2m    37s        0

執行以下命令，查看工作流程狀態。

argo get hello-world-lgdpp

預期輸出：

Name:                hello-world-lgdpp
Namespace:           default
ServiceAccount:      unset (will run with the default ServiceAccount)
Status:              Succeeded
Conditions:
 PodRunning          False
 Completed           True
....
Duration:            37 seconds
Progress:            1/1
ResourcesDuration:   17s*(1 cpu),17s*(100Mi memory)

STEP                  TEMPLATE  PODNAME            DURATION  MESSAGE
 ✔ hello-world-lgdpp  whalesay  hello-world-lgdpp  27s

使用kubectl操作工作流程

KubeConfig設定完成後，您可以通過kubectl操作工作流程叢集，但不同於普通的Kubernetes叢集，部分操作會受限。相關許可權說明如下。

資源	許可權說明
priorityclasses	可以管理priorityclasses，並在工作流程中制定priorityclasses，達到通過Pod優先順序控制調度順序的目的。
namespaces	可以建立Namespaces，擁有自建Namespaces的全部許可權，並可訪問自建Namespaces下的資源。不能訪問系統Namespaces下的資源。系統Namespaces即以kube-開頭的Namespaces。重要以叢集ID命名的命名空間為Argo的系統命名空間，您可以操作此系統命名空間，例如，修改workflow-controller-configmap配置Argo Workflow的運行參數。
persistentvolumes	全部許可權。
persistentvolumeclaims	自建Namespaces下的全部許可權。
secretsconfigmapsserviceaccounts	自建Namespaces下的全部許可權。
pods	自建Namespaces下的讀許可權。
pods/logevents	自建Namespaces下的讀許可權。
pods/exec	自建Namespaces下的建立許可權。
Argo: workflows workflowtasksets workflowtemplates cronworkflows	自建Namespaces下的全部許可權。

設定容器CPU和記憶體

工作流程叢集優先使用搶佔式ECI執行個體運行工作流程，並配合使用隨用隨付ECI應對搶佔式ECI的庫存問題，以最佳化成本。搶佔式ECI執行個體的保護期為1小時，請確保工作流程的子步驟在一小時內完成。

由於搶佔式ECI執行個體僅支援2 vCPU及以上規格，不支援工作流程中的容器資源配置小於2 vCPU。

如果工作流程中的容器沒有配置資源請求，系統預設使用2 vCPU/4 GiB。
如果工作流程中的容器配置的資源請求小於2 vCPU/4 GiB，系統覆蓋使用2 vCPU/4 GiB。
如果工作流程中的容器配置的資源請求大於2 vCPU/4 GiB，系統會自動匹配滿足規格的ECI。支援指定的vCPU和記憶體規格如下表所示。不建議使用大於8 vCPU的配置。
vCPU
記憶體（GiB）
2
4、8、16
4
4、8、16、32
8
4、8、16、32、64

強制使用隨用隨付ECI運行工作流程

在成本優先模式下，如需運行關鍵任務，不希望使用搶佔式ECI執行個體。您可以設定工作流程使用隨用隨付ECI執行個體運行工作流程。

配置Container的requests和limits欄位，範例程式碼如下。

apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow                  # new type of k8s spec.
metadata:
  generateName: hello-world-    # name of the workflow spec.
spec:
  entrypoint: whalesay         # invoke the whalesay template.
  templates:
    - name: whalesay              # name of the template.
      container:
        image: docker/whalesay
        command: [ cowsay ]
        args: [ "hello world" ]
        resources:
          requests:
            cpu: 0.5
            memory: 1Gi
          limits:
            cpu: 0.5
            memory: 1Gi

vCPU	記憶體（GiB）
2	4、8、16
4	4、8、16、32
8	4、8、16、32、64