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ref: https://blog.argoproj.io/argo-workflows-2021-survey-results-d6fa890030ee
這篇是由 Argo 官方所發表的統計文章,該文章主要是探討 Argo Workflows 的使用,總共有效的問券有 60 份

你是誰
1. 32% DevOps Engineer
2. 26% Software Engineer
3. 15% Architect
4. 9% Data Engineer

使用案例(前六大項)
1. Infrastructure Automation
2. Data Processing
3. CI/CD
4. Batch Processing
5. Machine Learning
6. ETL

由於問券內容中大部分都是 DevOps 相關職缺,所以答案會偏向 Infrastructure, CI/CD 也是不太意外。

最受歡迎的功能(按照名次排序)
1. Workflow Template
2. CronWorkflows
3. API
4. Prometheus Metrics
5. Workflow Archive
6. Golang/Java/Python Clients
7. SSO
8. WebHooks
9. Workflow Reports
10. Node Offloading
11. Memoization
12. Semaphores/Mutexes

Argo 官方對於這個評比是有點經驗,本以為會更多人使用(6)與(12),不過這些功能實際上的釋出也是相對新。

規模
1. 大部分的使用者一天會運行 10~100 個左右的 workflows
2. 有三個使用者每天會運行 1000 個以上的 workflows
3. 大部分使用者每個 workflow 運行的 pod 數量範圍為 10~100
4. 有兩個使用者每個 workflow 運行的 pod 數量超過 10,000

導入生產環境的困境
1. 有七個人表示習慣使用 Python,所以使用 YAML 語法相對困難
2. 有三個人表示需要去熟悉 Cloud-native/Container 的相關用法與概念

為什麼使用 Argo Workflows
1. 28 個人表示因為其是 Cloud Native/Kubernetes 相關專案
2. 有六個人表示 Argo Workflow 是目前最好用的 workflow 專案
3. 有五個人表示輕量與容易上手
4. 有五個人表示與 Argo CD 可以輕鬆整合無煩惱

對 Argo Workflow 有興趣的人可以參考這個專案,其還可以組合出符合 DGA 拓墣的關係圖,讓你的 job 組合變化多端


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About author
目前工作內容主要以 DevOps 為主,本身是微軟 Cloud and Datacenter Management MVP,閒暇之餘會透過文章記錄所學,記錄於 https://www.hwchiu.com. 喜歡參加社群活動來學習不同的經驗,藉此增廣見聞 目前主要參加的社群是 CNTUG,偶而會參加線上 Meetup ,透過網路的方式分享一些心得,並且錄影分享於 Youtube 上
工作與閒暇之餘的學習筆記,紀錄各式各樣的科技文章,同時分享自身部落格文章,線上社群演講以及線上課程資訊
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