问题标签 [argo-workflows]

我一直在运行一个应该使用最大 64gb RAM 的巨大进程，在它尝试分配超过 30gb RAM 后，它会被内核杀死 OOM，并出现以下错误：

重要的是要注意它是由 argo-events 实例化的 argo 工作流。

然后在查看 grafana 中的 pod 内存使用情况后，我可以看到它没有超过 30gb 阈值：

此外，在这个节点中只有一个 pod 运行，它只为运行这个进程而旋转（除了 Prometheus 和 Loki 守护程序集）

节点导出器图：

然后很明显，pod 仍然可以使用大量资源，但这让我觉得某处有 30gb 的限制，它可能在 os、docker 或 kubernetes kubelet 上

那么在 EKS 1.15 中是否有 docker 或 kubernetes 或更具体的默认内存分配限制？

如果没有，这里有什么问题，我该如何进一步调试？（注意：运行此进程的节点已被删除，因此无法 ssh 或 cat 任何日志）

我想使用 Argo v2.4.0 并运行以下命令：

这并没有显着改变argo version（v2.3.0）的输出，因为它正在集群上安装 Argo 并argo version指向我的本地二进制文件。为了更新 Argo cli，我运行了以下命令：

这给了我一个错误： gzip: argo-linux-amd64.gz: not in gzip format

我想更新我的 Argo 以解析 workflow.yaml 文件。

我安装了 Argo Workflow 的默认掌舵图，仅将 init.serviceAccount 配置为我创建的 argo-sa。（具有足够授权的 ServiceAccount）但是，运行每个 Workflow 作为 serviceaccount Default 运行，我无法弄清楚该设置的配置位置。根据 Argo Helm Chart 提供的自述文件，指定init.serviceAccount为我创建的服务帐户应该可以解决问题。解决方法是修改默认服务帐户，但似乎不是一个很好的解决方案。有什么我理解不正确的吗？提前致谢。

I created a cluster workflow template, which will do some tasks. And I will use last step output as current workflow parameters. When I ref this template, I don't know how can I get the output from cluster workflow task/step.

Cluster Workflow Template

Workflow

我正在探索一种在 Argo 工作流程中读取 K8S 资源的简单方法。当前的文档主要关注创建/修补条件（https://argoproj.github.io/argo/examples/#kubernetes-resources），而我很好奇是否可以执行“action：get”，额外资源状态（或完整资源）的一部分并将其作为工件或结果输出传递到下游。有任何想法吗？

我有一个 Argo 工作流程，它有两个步骤，第一个在 Linux 上运行，第二个在 Windows 上运行

两个步骤共享一个卷。

为了在 Azure Kubernetes 服务中实现这一点，我必须创建两个节点池，一个用于 Linux 节点，另一个用于 Windows 节点

问题是，当我对工作流进行排队时，有时它会完成，有时win-step（在 Windows 容器中运行的步骤）会挂起/失败并显示此消息

1 node(s) had volume node affinity conflict

我已经读到这可能会发生，因为该卷被安排在特定区域中，而 Windows 容器（因为它位于不同的池中）被安排在无法访问该卷的不同区域中，但我不能找到解决方案。

请帮忙。

我有以下使用 Kubernetes 的秘密的 Argo 工作流程：

运行 Argo Workflow 时需要重定向TEST_DATA到文件，但TEST_DATAargo-ui 日志中始终显示的数据。如何将数据重定向到文件而不在日志中显示数据？

我想在 Argo 中触发手动工作流程。我正在使用 Openshift 和 ArgoCD，计划的工作流程在 Argo 中成功运行，但在触发一个工作流程的手动运行时失败。

相关的工作流程是：

当我运行命令时：

构建 pod 已完成，但其余 pod 失败：

以 开头obslytics-data-exporter-manual-workflow的 pod 是失败的相关 pod。当我尝试通过描述pod 进行调试时：

我从上面的描述中唯一了解到的是 Pod 由于错误而失败。为了调试此问题，我看不到任何错误。

当我尝试阅读 Argo 观察日志时：

这个错误是什么意思？我的开发计算机上有 Argo 工作流程，但是当我部署它时，这就是我所看到的。我需要从哪里开始阅读才能修复它？

错误

我创建了一个集群工作流模板，其中一个参数是volume-mounts. 所以我可以选择已经创建的 pvc 来安装在 pod 上，而不是全部安装。

然后我会得到spec.containers[1].volumeMounts[0].name: Not found: "${volume-name}"，但${volume-name}已经在工作流程中定义了spec.volumes

演示