[Kubernetes] Argo Workflows 시작하기

- 목차

 

소개.

Kubernetes 환경에서 Argo Workflow 를 구축하는 과정에 대해서 간단히 알아보려고 합니다.

 

KinD 로 Local k8s 환경 만들기.

https://westlife0615.tistory.com/407

KinD 알아보기.

 

위 페이지를 통해서 간단히 KinD 로 로컬 환경에 Kubernetes 를 세팅할 수 있습니다.

위 페이지의 내용을 간단히 요약하면 아래와 같습니다.

 

1. kubernetes config 파일 생생

cat <<EOF> /tmp/multinode_config.yaml
kind: Cluster
apiVersion: kind.x-k8s.io/v1alpha4
nodes:
- role: control-plane
- role: worker
- role: worker
- role: worker
EOF

 

2. KinD CLI 로 Kubernetes Cluster 생성.

kind create cluster \
--name test-cluster \
--image kindest/node:v1.24.0 \
--config /tmp/multinode_config.yaml

 

3. kubectl 로 확인해보기.

kubectl get node

NAME                         STATUS   ROLES           AGE   VERSION
test-cluster-control-plane   Ready    control-plane   22m   v1.24.0
test-cluster-worker          Ready    <none>          21m   v1.24.0
test-cluster-worker2         Ready    <none>          21m   v1.24.0
test-cluster-worker3         Ready    <none>          21m   v1.24.0

 

 

Kubernetes 내부에 Argo Workflows 생성하기.

1. argo Namespace 와 Custom Resource Definition 을 생성.

먼저 argo Namespace 를 생성합니다.

그리고 Argo Workflows CRD 를 생성합니다.

kubectl create namespace argo
kubectl apply -n argo -f https://github.com/argoproj/argo-workflows/releases/download/v3.4.4/install.yaml

 

crd 를 조회하게 되면 아래와 같이 생성된 CRD 들이 확인할 수 있습니다.

kubectl get crd

NAME                                   CREATED AT
clusterworkflowtemplates.argoproj.io   2023-11-04T01:18:48Z
cronworkflows.argoproj.io              2023-11-04T01:18:48Z
workflowartifactgctasks.argoproj.io    2023-11-04T01:18:48Z
workfloweventbindings.argoproj.io      2023-11-04T01:18:48Z
workflows.argoproj.io                  2023-11-04T01:18:48Z
workflowtaskresults.argoproj.io        2023-11-04T01:18:48Z
workflowtasksets.argoproj.io           2023-11-04T01:18:48Z
workflowtemplates.argoproj.io          2023-11-04T01:18:48Z

 

workflow-controller Deployment 가 생성되었는지 확인합니다.

Custom Resource 들은 자신만의 Controller 가 필요합니다.

위 커맨드를 통해서 Workflow Controller 가 생성됨을 확인해야합니다.

kubectl -n argo get deployment

NAME                  READY   UP-TO-DATE   AVAILABLE   AGE
workflow-controller   1/1     1            1           26m

 

 

2. Argo Server 를 생성합니다.

Argo Server 는 Argo Workflows 를 관리하기 위한 GUI Interface 입니다.

아래와 같이 관련된 Deployment 를 생성합니다.

 

아래의 YAML 에서 --secure=false 옵션을 추가하였습니다.

Argo Server 는 기본적으로 https 통신을 지향하기 때문에 이를 http 프로토콜을 사용하도록 강제하기 위해서

--secure=false 옵션이 추가됩니다.

cat <<EOF> /tmp/argo-server-deployment.yaml
apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: argo-server
  namespace: argo
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: argo-server
  template:
    metadata:
      labels:
        app: argo-server
    spec:
      containers:
      - args:
        - server
        - --secure=false
        - --auth-mode=server
        env: []
        image: quay.io/argoproj/argocli:v3.4.4
        name: argo-server
        ports:
        - containerPort: 2746
          name: web
        readinessProbe:
          httpGet:
            path: /
            port: 2746
            scheme: HTTP
          initialDelaySeconds: 10
          periodSeconds: 20
        securityContext:
          allowPrivilegeEscalation: false
          capabilities:
            drop:
            - ALL
          readOnlyRootFilesystem: true
          runAsNonRoot: true
        volumeMounts:
        - mountPath: /tmp
          name: tmp
      nodeSelector:
        kubernetes.io/os: linux
      securityContext:
        runAsNonRoot: true
      serviceAccountName: argo-server
      volumes:
      - emptyDir: {}
        name: tmp
EOF

kubectl -n argo apply -f /tmp/argo-server-deployment.yaml

 

2746 Port 를 통해서 웹 브라우저에서 접속할 수 있습니다.

 

 

간단한 예제 실행하기.

아래 yaml 은 Argo Workflow 에서 제공하는 간단한 예시입니다.

cat <<EOF> /tmp/hello-world.yaml
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: # limit the resources
          limits:
            memory: 32Mi
            cpu: 100m
EOF

kubectl -n argo create -f /tmp/hello-world.yaml

 

그리고 2746 Port 를 통해서 Workflow 의 실행을 확인할 수 있습니다.