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2024-03-07 17:04:36

Kubernetes 原生 CI/CD 构建框架 Argo 详解！ - 知乎

Kubernetes 原生 CI/CD 构建框架 Argo 详解！ - 知乎首发于KubernetesMeetup 社区切换模式写文章登录/注册Kubernetes 原生 CI/CD 构建框架 Argo 详解！Kuberneteschina致力于提供最权威的 Kubernetes 技术、案例与Meetup！作者：FogDong（才云）编辑：Bach（才云）什么是流水线？在计算机中，流水线是把一个重复的过程分解为若干个子过程，使每个子过程与其他子过程并行进行的技术，也叫 Pipeline。由于这种 s工作方式与工厂中的生产流水线十分相似，因此也被称为流水线技术。从本质上讲，流水线技术是一种时间并行技术。以“构建镜像”过程为例：在每一次构建镜像中，我们都需要拉下代码仓库中的代码，进行代码编译，构建镜像，最后推往镜像仓库。在每一次代码更改过后，这一过程都是不变的。使用流水线工具可以极大的提升这一过程的效率，只需要进行简单的配置便可以轻松的完成重复性的工作。这样的过程也被称之为 CI。上图流程中使用的是 Jenkins。Jenkins 作为老牌流水线框架被大家所熟知。在云原生时代，Jenkins 推出了 Jenkins X 作为基于 Kubernetes 的新一代流水线，另外云原生时代还诞生了两大流水线框架—— Argo 和 Tekton。本文就详细介绍了 Argo 的相关内容。《Kubernetes 原生 CI/CD 构建框架 Tekton 详解！》详细介绍了 Tekton 的相关内容。ArgoArgo Workflows 是一个开源的容器原生的工作流引擎，可在 Kubernetes 上编排并行作业。Argo Workflows 实现为 Kubernetes CRD。Quick StartArgo 基于 Kubernetes，可以直接使用 kubectl 安装，安装的组件主要包括了一些 CRD 以及对应的 controller 和一个 server。注意，上述安装只会执行同 namespace 内的 Workflow，cluster install 详见文档。文档地址：https://github.com/argoproj/argo/blob/master/docs/installation.md三级定义要了解 Argo 定义的 CRD，先从其中的三级定义入手。概念上的从大到小分别为 WorkflowTemplate、Workflow、template，这些资源的命名有些相似，要注意分辨。Template从最简单的 template 说起，一个 template 有多种类型，分别为 container、script、dag、steps、resource 以及 suspend。对于 template，我们可以简单的将其理解为一个 Pod ——container/script/resource 类型的 template 都会去实际控制一个 Pod，而 dag/steps 类型的 template 则是由多个基础类型的 template （container/script/resource）组成的。container：最常见的模板类型，与 Kubernetes container spec 保持一致。script：该类型基于 Container，支持用户在 template 定义一段脚本，另有一个 Source 字段来表示脚本的运行环境。resource：该类型支持我们在 template 中对 kubernetes 的资源进行操作，有一个 action 字段可以指定操作类型，如 create, apply, delete 等，并且支持设定相关的成功与失败条件用于判断该 template 的成功与失败。suspend：Suspend template 将在一段时间内或在手动恢复执行之前暂停执行。可以从 CLI （使用 argo resume）、API 或 UI 恢复执行。steps：Steps Template 允许用户以一系列步骤定义任务。在 Steps 中，[--] 代表顺序执行，[-] 代表并行执行。dag：DAG template 允许用户将任务定义为带依赖的有向无环图。在 DAG 中，通过 dependencies设置在特定任务开始之前必须完成的其他任务。没有任何依赖项的任务将立即运行。有关 DAG 的详细逻辑可见源码 https://github.com/argoproj/argo/blob/master/workflow/controller/dag.go#L204。Workflow在一个 Workflow 中，其 spec 中有一个名为 templates 的字段，在其中至少需要一个 template 作为其组成的任务。一个最简单的 hello world 例子如下：在这个例子中，该 Workflow 的 templates 字段中指定了一个类型为 container 的 template，使用了 whalesay 镜像。下面是一个稍微复杂的 workflow：WorkflowTemplateWorkflowTemplate 相当于 Workflow 的模板库，和 Workflow 一样，也由 template 组成。用户在创建完 WorkflowTemplate 后，可以通过直接提交它们来执行 Workflow。Workflow Overview在了解了 Argo 的三级定义后，我们首先来深入一下 Argo 中最为关键的定义，Workflow。Workflow 是 Argo 中最重要的资源，有两个重要的功能：定义了要执行的工作流。存储了工作流的状态。由于这些双重职责，Workflow 应该被视为一个 Active 的对象。它不仅是一个静态定义，也是上述定义的一个“实例”。Workflow Template 的定义与 Workflow 几乎一致，除了类型不同。正因为 Workflow 既可以是一个定义也可以是一个实例，所以才需要 WorkflowTemplate 作为 Workflow 的模板，WorkflowTemplate 在定义后可以通过提交（Submit）来创建一个 Workflow。而 Workflow 由一个 entrypoint 及一系列 template 组成，entrypoint 定义了这个 workflow 执行的入口，而 template 会实际去执行一个 Pod，其中，用户定义的内容会在 Pod 中以 Main Container 体现。此外，还有两个 Sidecar 来辅助运行。Sidecar在 Argo 中，这些 Sidecar 的镜像都是 argoexec。Argo 通过这个 executor 来完成一些流程控制。Init当用户的 template 中需要使用到 inputs 中的 artifact 或者是 script 类型时（script 类型需要注入脚本），Argo 都会为这个 pod 加上一个 Init Container —— 其镜像为 argoexec，命令是 argoexec init。在这个 Init Container 中，主要工作就是加载 artifact：Wait除了 Resource 类型外的 template，Argo 都会注入一个 Wait Container，用于等待 Main Container 的完成并结束所有 Sidecar。这个 Wait Container 的镜像同样为 argoexec，命令是 argoexec wait。（Resource 类型的不需要是因为 Resource 类型的 template 直接使用 argoexec 作为 Main Container 运行）Inputs and Outputs在运行 Workflow 时，一个常见的场景是输出产物的传递。通常，一个 Step 的输出产物可以用作后续步骤的输入产物。在 Argo 中，产物可以通过 Artifact 或是 Parameter 传递。Artifact要使用 Argo 的 Artifact，首先必须配置和使用 Artifact 存储仓库。具体的配置方式可以通过修改存有 Artifact Repository 信息的默认 Config Map 或者在 Workflow 中显示指定，详见配置文档，在此不做赘述。下表为 Argo 支持的仓库类型。一个简单的使用了 Artifact 的例子如下：默认情况下，Artifact 被打包为 tar 包和 gzip 包，我们也可以使用 archive 字段指定存档策略。在上面的例子里，名为 whalesay 的 template 使用 cowsay 命令生成一个名为 /tmp/hello-world.txt 的文件，然后将该文件作为一个名为 hello-art 的 Artifact 输出。名为 print-message 的 template 接受一个名为 message 的输入 Artifact，在 /tmp/message 的路径上解包它，然后使用 cat 命令打印 /tmp/message 的内容。在前面 Sidecar 介绍中提到过，Init Container 主要用于拉取 Artifact 产物。这些 Sidecar 正是产物传递的关键。下面，我们通过介绍另一种产物传递的方式来体验 Argo 中传递产物的关键。Scripts先来看一个简单的例子：在上面的例子中，有两个类型为 script 的 template，script 允许使用 source 规范脚本主体。这将创建一个包含脚本主体的临时文件，然后将临时文件的名称作为最后一个参数传递给 command（执行脚本主体的解释器），这样便可以方便的执行不同类型的脚本（bash、python、js etc）。Script template 会将脚本的标准输出分配给一个名为 result 的特殊输出参数从而被其他 template 调用。在这里，通过 {{steps.generate.outputs.result}} 即可获取到名为 generate 的 template 的脚本输出。{{xxx}} 是 Argo 固定的变量替换格式：关于变量的格式详见文档，文档地址：https://github.com/argoproj/argo/blob/master/docs/variables.md关于变量替换的逻辑详见源码，源码地址：https://github.com/argoproj/argo/blob/master/workflow/common/util.go#L305那么，容器内部应该如何获取这个脚本输出呢？我们回到 Sidecar，在 Wait Container 中，有这样一段逻辑：再来看看这个 Wait Container 的 Volume Mount 情况：现在就十分明确了，Wait Container 通过挂载 docker.sock 以及 service account，获取到 Main Container 中的输出结果，并保存到 Workflow 中。当然，因为 Workflow 中保存了大量的信息，当一个 Workflow 的 Step 过多时，整个 Workflow 的结构会过于庞大。ParameterParameter 提供了一种通用机制，可以将步骤的结果用作参数。Parameter 的工作原理与脚本结果类似，除了输出参数的值会被设置为生成文件的内容，而不是 stdout 的内容。如：Volume这并不是 Argo 处理产物传递的一种标准方式，但是通过共享存储，我们显然也能达到共通产物的结果。当然，如果使用 Volume，我们则无需借助 Inputs 和 Outputs。在 Workflow 的 Spec 中，我们定义一个 Volume 模板：并在其他的 template 中 mount 该 volume：其他流程控制功能循环在编写 Workflow 时，能够循环迭代一组输入通常是非常有用的，如下例所示:在源码实现中，将会去判断 withItems，如果存在，则对其中的每个元素进行一次 step 的扩展。条件判断通过 when 关键字指定：错误重尝递归Template 可以递归地相互调用，这是一个非常实用的功能。例如在机器学习场景中：可以设定准确率必须满足一个值，否则就持续进行训练。在下面这个抛硬币例子中，我们可以持续抛硬币，直到出现正面才结束整个工作流。以下是两次执行的结果，第一次执行直接抛到正面，结束流程；第二次重复三次后才抛到正面，结束流程。退出处理退出处理是一个指定在 workflow 结束时执行的 template，无论成功或失败。对比 Tekton相较于 Tekton 而言，Argo 的流程控制功能更加丰富。拥有着循环、递归等功能，这对于一些机器学习的场景都是十分适用的。而 Argo 社区对自己的定位也是 MLOps、AIOps、Data/Batch Processing，这也正是 Kubeflow Pipeline 底层基于 Argo 的原因（尽管 KFP 也在做 Tekton 的 backend）。但是在权限控制方面，Argo 做的就不如 Tekton，我个人认为，Tekton 的结构定义更为清晰。二者各有优劣，可以根据自己的需求进行选择。参考文档Argo Roadmap：https://github.com/argoproj/argo/blob/master/docs/roadmap.mdArgo Examples：https://argoproj.github.io/argo/examples/#welcomeArgo Source Code：https://github.com/argoproj/argo发布于 2021-01-14 11:04工作流引擎Kubernetes流水线赞同 23添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录KubernetesMeetup 社区致力于提供最权威的 Kubernetes 技术、案例与Meet

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2020版全球海洋Argo网格数据集（BOA_Argo）正式发布 - 技术通告 - 杭州全球海洋Argo系统野外科学观测研究站

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2020版全球海洋Argo网格数据集（BOA_Argo）正式发布

编辑：杭州Argo野外站时间

：2020-05-24 10:53:00 访问次数：

2020年5月22日，由杭州全球海洋Argo系统野外科学观测研究站制作的2020版全球海洋Argo网格数据集（BOA_Argo）正式在线发布。该数据集使用的Argo数据来源于该中心收集和整编的全球海洋Argo散点资料集，所有剖面数据经过质量再控制（具体请参考ftp://ftp.argo.org.cn/pub/ARGO/global/doc/Argo_dataset_V3.0.pdf），总计199.8万条温、盐度剖面。

新版BOA_Argo数据集时间范围为2004年1月—2019年12月，时间分辨率为逐年逐月，空间范围为180oW—180oE,80oS—80oN，水平分辨率为1o×1o，垂向分辨率为0—2000 dbar范围内的58层。

该网格数据集下载地址为ftp://data.argo.org.cn/pub/ARGO/BOA_Argo/，并通过国际Argo计划办公室网站（http://www.argo.ucsd.edu/Gridded_fields.html）同时进行发布。

BOA_Argo海表温度分布（历史多年平均）

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Kubernetes扩展神器Argo实践 - 知乎

Kubernetes扩展神器Argo实践 - 知乎首发于Kubernetes切换模式写文章登录/注册Kubernetes扩展神器Argo实践int32bit1 关于ArgoArgo是一个开源的项目，其项目宗旨为: Get stuff done with Kubernetes. 我的理解有两个意思：一是通过Argo能够更好地把应用运行在Kubernetes平台，二是扩展Kubernetes的原生功能，实现原生Kubernetes没有完成的事。目前Argo包含多个子项目：Argo Workflows：基于容器的任务编排工具。Argo CD：基于GitOps声明的持续交付工具。Argo Events：事件驱动工具。Argo Rollouts：支持金丝雀以及蓝绿发布的应用渐进式发布工具。本文接下来将分别介绍如上4个工具。2 Job编排神器Argo Workflow2.1 Kubernetes Job的问题Kubernetes平台主要运行一些持续运行的应用，即daemon服务，其中最擅长的就是无状态服务托管，比如Web服务，滚动升级rollout和水平扩展scale out都非常方便。而针对基于事件触发的非持续运行的任务，Kubernetes原生能力可以通过Job实现，不过，Job仅解决了单一任务的执行，目前Kubernetes原生还没有提供多任务的编排能力，无法解决多任务的依赖以及数据交互问题。比如启动一个测试任务，首先需要从仓库拉取最新的代码，然后执行编译，最后跑批单元测试。这些小的子任务是串行的，必须在前一个任务完成后，才能继续下一个任务。如果使用Job，不太优雅的做法是每个任务都轮询上一个任务的状态直到结束。或者通过initContainers实现，因为initContainer是按顺序执行的，可以把前两个任务放initContainer，最后单元测试放到主Job模板中，这样Job启动时前面的initContainer任务保证是成功执行完毕。不过initContainer只能解决非常简单的按顺序执行的串行多任务问题，无法解决一些复杂的非线性任务编排，这些任务的依赖往往形成一个复杂的DAG(有向图)，比如:图中hello2a、hello2b任务依赖于hello1，必须等待A完成之后才能继续，hello1完成后hello2a、hello2b两个任务是可以并行的，因为彼此并无依赖，但hello3必须等待hello2a、hello2b都完成后才能继续。这种问题通过Kubernetes的原生能力目前还不能很好的解决。以一个实际场景为例，我们需要实现iPaaS中间件在公有云上自动部署，大致为两个过程，首先通过Terraform创建虚拟机，然后通过Ansible实现中间件的自动化部署和配置。如果使用Kubernetes Job，需要解决两个问题：Terraform创建虚拟机完成后如何通知Ansible？Terraform如何把虚拟机的IP、公钥等信息传递给Ansible，如何动态生成inventory？显然如果单纯使用Kubernetes Job很难完美实现，除非在容器中封装一个很复杂的逻辑，实现一个复杂的编排engine，这就不是Job的问题了。2.2 Argo workflow介绍Argo workflow专门设计解决Kubernetes工作流任务编排问题，这个和OpenStack平台的Mistral项目作用类似。上面的任务可以很轻易地通过Workflow编排:# ...省略

templates:

- name: hello

# Instead of just running a container

# This template has a sequence of steps

steps:

- - name: hello1 # hello1 is run before the following steps

arguments:

parameters:

- name: message

value: "hello1"

- - name: hello2a # double dash => run after previous step

arguments:

parameters:

- name: message

value: "hello2a"

- name: hello2b # single dash => run in parallel with previous step

arguments:

parameters:

- name: message

value: "hello2b"

- - name: hello3 # double dash => run after previous step

arguments:

parameters:

- name: message

value: "hello3"

# This is the same template as from the previous example

- name: whalesay

inputs:

parameters:

- name: message

container:

image: docker/whalesay

command: [cowsay]

args: ["{{inputs.parameters.message}}"]

steps定义任务的执行步骤，其中- -表示与前面的任务串行，即必须等待前面的任务完成才能继续。而-表示任务不依赖于前一个任务，即可以与前一个任务并行。因为Workflow实现了Kubernetes的CRD，因此提交workflow任务可以直接通过kubectl apply，当然也可以通过argo submit提交。argo submit step-demo.yaml

查看任务状态:从状态图中也可以看出hello2a和hello2b是并行执行的。2.3 DAG图通过steps可以很方便的定义按顺序执行的线性任务，不过如果任务依赖不是线性的而是多层树依赖，则可以通过dag进行定义，dag即前面介绍的DAG有向无环图，每个任务需要明确定义所依赖的其他任务名称。dag:

tasks:

- name: hello1

arguments:

parameters:

- name: message

value: "hello1"

- name: hello2

dependencies: [hello1]

arguments:

parameters:

- name: message

value: "hello2"

- name: hello3

dependencies: [hello1]

arguments:

parameters:

- name: message

value: "hello3"

- name: hello4

dependencies: [hello2, hello3]

arguments:

parameters:

- name: message

value: "hello4"

- name: hello5

dependencies: [hello4]

arguments:

parameters:

- name: message

value: "hello5"

dag中的tasks通过dependencies明确定义依赖的任务，如上DAG如图:2.4 分支、循环与递归除了正向依赖关系，Workflow还支持分支、循环、递归等，以官方的一个硬币分支为例:templates:

- name: coinflip

steps:

- - name: flip-coin

- - name: heads

when: "{{steps.flip-coin.outputs.result}} == 1"

- name: tails

when: "{{steps.flip-coin.outputs.result}} == 0"

- name: flip-coin

script:

image: python:alpine3.6

command: [python]

source: |

import random

print(random.randint(0,1))

- name: heads

container:

image: alpine:3.6

command: [sh, -c]

args: ["echo \"it was heads\""]

- name: tails

container:

image: alpine:3.6

command: [sh, -c]

args: ["echo \"it was tails\""]

如上flip-coin通过Python随机生成0或者1，当为1时heads任务执行，反之tails任务执行：如上由于结果为0，因此heads没有执行，而tails执行了，并且输出了it was tails。2.5 input与output任务之间除了定义依赖关系，还可以通过input、output实现数据交互，即一个task的output可以作为另一个task的input。templates:

- name: output-parameter

steps:

- - name: generate-parameter

- - name: consume-parameter

arguments:

parameters:

- name: message

value: "{{steps.generate-parameter.outputs.parameters.hello-param}}"

- name: whalesay

container:

image: docker/whalesay:latest

command: [sh, -c]

args: ["echo -n hello world > /tmp/hello_world.txt"]

outputs:

parameters:

- name: hello-param

valueFrom:

path: /tmp/hello_world.txt

- name: print-message

inputs:

parameters:

- name: message

container:

image: docker/whalesay:latest

command: [cowsay]

args: ["{{inputs.parameters.message}}"]

如上generate-parameter通过whalesay输出hello world到/tmp/hello_world.txt上并作为outputs输出。而print-message直接读取了generate-parameter outputs作为参数当作inputs。2.6 Artifacts除了通过input和output实现数据交互，对于数据比较大的，比如二进制文件，则可以通过Artifacts制品进行共享，这些制品可以是提前准备好的，比如已经存储在git仓库或者s3中，也可以通过任务生成制品供其他任务读取。如下为官方的一个例子:apiVersion: argoproj.io/v1alpha1

kind: Workflow

metadata:

generateName: artifact-example-

spec:

entrypoint: main

templates:

- name: main

steps:

- - name: generate-artifact

- - name: consume-artifact

arguments:

artifacts:

- name: message

from: "{{steps.generate-artifact.outputs.artifacts.hello-art}}"

- name: whalesay

container:

image: docker/whalesay:latest

command: [sh, -c]

args: ["sleep 1; cowsay hello world | tee /tmp/hello_world.txt"]

outputs:

artifacts:

- name: hello-art

path: /tmp/hello_world.txt

- name: print-message

inputs:

artifacts:

- name: message

path: /tmp/message

container:

image: alpine:latest

command: [sh, -c]

args: ["cat /tmp/message"]

如上generate-artifact任务完成后output输出一个名为hello-art的制品，这个制品会把/tmp/hello_world.txt这个文件打包后上传到制品库中，默认制品库可以通过configmap配置，通常是放在S3上。print-message会从制品库中读取hello-art这个制品内容并输出。2.7 其他功能前面涉及的任务都是非持续运行任务，Workflow也支持后台Daemon任务，但是一旦所有的任务结束，即整个workflow完成，这些Daemon任务也会自动删除，这种场景主要用于自动化测试，比如产品API测试，但是API可能依赖于数据库，此时可以通过Workflow的task先启动一个数据库，然后执行自动化测试，测试完成后会自动清理环境，非常方便。另外，Workflow的template中container和Pod的Container参数基本类似，即Pod能使用的参数Workflow也能用，比如PVC、env、resource request/limit等。2.8 总结Job解决了在Kubernetes单次执行任务的问题，但不支持任务的编排，难以解决多任务之间的依赖和数据共享。Argo Workflow弥补了这个缺陷，支持通过yaml编排Job任务，并通过input/output以及artifacts实现Job之间数据传递。3 Deployment扩展之Argo Rollout3.1 Kubernetes应用发布早期Kubernetes在还没有Deployment时，可以认为应用是不支持原地滚动升级的，虽然针对ReplicationController，kubectl看似有一个rolling-update的自动升级操作，但这个操作的步骤其实都是客户端实现的，比如创建新版本ReplicationContrller，增加新版本副本数减少老版本副本数都是客户端通过调用api-server实现，如果本地网络故障或者kubectl进程异常退出，则会导致升级失败，使RC处于半升级异常状态。而后Deployment出现，ReplicationContrller废弃被Replicasets替代，Kubernetes应用渐进式滚动升级完美解决，整个步骤都是由Deployment Controller负责的，无需客户端干预，并且还支持了应用的版本管理，可以很方便的回滚到任意版本上。Deployment还支持配置maxSurge、maxUnavailable控制渐进式版本升级过程，但目前原生还不支持版本发布策略，比如常见的金丝雀发布、蓝绿发布等。当然你可以通过手动创建一个新的Deployment共享一个Service来模拟金丝雀和蓝绿发布，不过这种方式只能手动去维护应用版本和Deployment资源，而集成外部工具比如Spinnaker则会比较复杂。3.2 Argo RolloutArgo Rollout可以看做是Kubernetes Deployment的功能扩展，弥补了Deployment发布策略的功能缺失部分，支持通过.spec.strategy配置金丝雀或者蓝绿升级发布策略。把一个Deployment转化成Rollout也非常简单，只需要：apiVersion由apps/v1改成argoproj.io/v1alpha1。kind由Deployment改成Rollout。在原来的.spec.strategy中增加canary或者bluegreen配置。3.3 金丝雀发布以Kubernetes经典教程的Kubernetes-bootcamp为例:apiVersion: argoproj.io/v1alpha1

kind: Rollout

metadata:

labels:

app: canary-demo

spec:

replicas: 5

selector:

matchLabels:

app: canary-demo

strategy:

canary:

steps:

- setWeight: 20

- pause: {}

- setWeight: 40

- pause: {duration: 10m}

- setWeight: 60

- pause: {duration: 10m}

- setWeight: 80

- pause: {duration: 10m}

template:

metadata:

labels:

app: canary-demo

spec:

containers:

- image: jocatalin/kubernetes-bootcamp:v1

字段配置和Deployment基本完全一样，主要关注.spec.strategy，这里定义了金丝雀canary策略，发布共分为8个步骤，其中pause为停止，如果没有指定时间则会一直处于停止状态，直到有外部事件触发，比如通过自动化工具触发或者用户手动promote。第一步设置weight为20%，由于一共5个副本，因此升级20%意味着只升级一个副本，后续的40%、60%、80%依次类推。创建完后我们直接通过kubectl edit修改镜像为jocatalin/kubernetes-bootcamp:v2，此时触发升级。我们查看rollout实例如下：我们发现新版本有一个副本，占比20%。由于我们没有通过canaryService以及stableService，因此Service没有做流量分割，大概会有20%的流量会转发给到新版本。当然这种流量切割粒度有点粗略，如果想要更细粒度的控制流量，可以通过ingress或者istio实现基于权值的流量转发策略。如果在.spec.strategy中指定了canaryService以及stableService，则升级后会做流量分割，canaryService只会转发到新版本流量，而stableService则只转发到老版本服务，这是通过修改Service的Selector实现的，升级后会自动给这两个Service加上一个Hash。手动执行promote后进入下一步，此时新版本为40%：由此可见，我们可以通过定义canary策略，使用rollout渐进式的发布我们的服务。3.4 蓝绿发布与金丝雀发布不一样，蓝绿发布通常同时部署两套完全一样的不同版本的服务，然后通过负载均衡进行流量切换。rollout支持blueGreen策略，配置也非常简单，如下：apiVersion: argoproj.io/v1alpha1

kind: Rollout

metadata:

labels:

app: bluegreen-demo

spec:

replicas: 5

selector:

matchLabels:

app: bluegreen-demo

strategy:

blueGreen:

activeService: bluegreen-active

previewService: bluegreen-preview

autoPromotionEnabled: false

template:

metadata:

labels:

app: bluegreen-demo

spec:

containers:

- image: jocatalin/kubernetes-bootcamp:v1

如上配置了blueGreen策略，相比canary配置会更简单，其中配置了两个Service，分别为activeService和previewService，分别负责老版本和新版本的流量转发。我们修改image为v2后，查看rollout信息如下:我们发现同时部署了一个新版本和老版本，通过不同的Service访问不同的版本，基本可以等同于部署了两个Deployment。执行promote后老版本默认会在30秒后自动销毁，并自动把active指向新版本。3.5 Analysis无论是采用何种发布策略，在新版本正式上线前，通常都需要进行大量的测试，只有测试没有问题之后才能安全地切换流量，正式发布到新版本。测试既可以手动测试，也可以自动测试。前面我们的canary和bluegreen Demo都是手动promote发布的，这显然不是效率最高的方法，事实上rollout提供了类似Kayenta的自动化测试分析的工具，能够在金丝雀或者蓝绿发布过程中自动进行分析测试，如果新版本测试不通过，则升级过程会自动终止并回滚到老版本。测试的指标来源包括:prometheus: 通过prometheus的监控指标分析测试结果，比如服务如果返回5xx则测试不通过。kayenta: 通过kayenta工具分析。web: web测试，如果结果返回OK则测试通过，可以使用服务的healthcheck接口进行测试。Job: 自己定义一个Job进行测试，如果Job返回成功则测试通过。这里以Job为例，配置Analysis模板为例：apiVersion: argoproj.io/v1alpha1

kind: AnalysisTemplate

metadata:

spec:

metrics:

- name: analysis-demo

interval: 10s

failureLimit: 3

provider:

job:

spec:

backoffLimit: 0

template:

spec:

containers:

- name: test

image: busybox

imagePullPolicy: IfNotPresent

command:

- sh

- -c

- '[[ $(expr $RANDOM % 2) -eq 1 ]]'

restartPolicy: Never

这个Job没有意义，只是随机返回成功和失败，如果失败次数超过3则认为整个分析过程失败。我们仍然以前面的金丝雀发布为例，加上Analysis如下：apiVersion: argoproj.io/v1alpha1

kind: Rollout

metadata:

labels:

app: canary-demo

spec:

replicas: 5

selector:

matchLabels:

app: canary-demo

strategy:

canary:

analysis:

templates:

- templateName: analysis-demo # 引用analysis模板

steps:

- setWeight: 20

- pause: {duration: 2m}

- setWeight: 40

- pause: {duration: 2m}

- setWeight: 60

- pause: {duration: 2m}

- setWeight: 80

- pause: {duration: 2m}

template:

metadata:

labels:

app: canary-demo

spec:

containers:

- image: jocatalin/kubernetes-bootcamp:v1

imagePullPolicy: IfNotPresent

部署如上应用并通过kubectl edit修改image为kubernetes-bootcamp:v2，查看rollout信息如下:当失败次数超过3时，发布失败，自动降级回滚:3.6 总结Argo Rollout可以认为是Deployment的扩展，增加了蓝绿发布和金丝雀发布策略配置，并且支持通过自动测试实现服务发布或者回滚。4 Argo Event4.1 Argo Event简介Event事件大家都很熟悉，可以说Kubernetes就是完全由事件驱动的，不同的controller manager本质就是实现了不同的事件处理函数，比如所有ReplicaSet对象是由ReplicaSetController控制器管理，该控制器通过Informer监听ReplicaSet以及其关联的Pod的事件变化，从而维持运行状态和我们声明spec保持一致。当然Kubernetes无论是什么Controller，其监听和处理的都是内部事件，而在应用层上我们也有很多外部事件，比如CICD事件、Webhook事件、日志事件等等，如何处理这些事件呢，目前Kubernetes原生是无法实现的。当然你可以自己实现一个event handler运行在Kubernetes平台，不过实现难度也不小。而Argo Event组件完美解决了这个问题。如图是Argo Event官方提供的的流程图：首先事件源EventSource可以是Webhook、S3、Github、SQS等等，中间会经过一个叫Gateway(新版本叫EventBus)的组件，更准确地说老版本原来gateway的配置功能已经合并到EventSource了，EventBus是新引入的组件，后端默认基于高性能分布式消息中间件NATS[1]实现，当然其他中间件比如Kafka也是可以的。这个EventBus可以看做是事件的一个消息队列，消息生产者连接EvenSource，EventSource又连接到Sensor。更详细地说EvenSource把事件发送给EvenBus，Sensor会订阅EvenBus的消息队列，EvenBus负责把事件转发到已订阅该事件的Sensor组件，EventSorce在上图中没有体现，具体设计文档可以参考Argo-events Enhancement Proposals[2]。有些人可能会说为什么EventBus不直接到Trigger，中间引入一个Sensor，这主要是两个原因，一是为了使事件转发和处理松耦合，二是为了实现Trigger事件的参数化，通过Sensor不仅可以实现事件的过滤，还可以实现事件的参数化，比如后面的Trigger是创建一个Kubernetes Pod，那这个Pod的metadata、env等，都可以根据事件内容进行填充。Sensor组件注册关联了一个或者多个触发器，这些触发器可以触发AWS Lambda事件、Argo Workflow事件、Kubernetes Objects等，通俗简单地说，可以执行Lambda函数，可以动态地创建Kubernetes的对象或者创建前面的介绍的Workflow。还记得前面介绍的Argo Rollout吗，我们演示了手动promote实现应用发布或者回滚，通过Argo Event就可以很完美地和测试平台或者CI/CD事件结合起来，实现自动应用自动发布或者回滚。4.2 一个简单的Webhook例子关于Argo Event的部署非常简单，直接通过kubecl apply或者helm均可，可以参考文档Installation[3]，这里不再赘述。Argo Event部署完成后注意还需要部署EventBus，官方推荐使用NATS中间件，文档中有部署NATS stateful的文档。接下来我们以一个最简单的Webhook事件为例，从而了解Argo Event的几个组件功能以及用法。首先按照前面的介绍，我们需要先定义EventSource：apiVersion: argoproj.io/v1alpha1

kind: EventSource

metadata:

spec:

service:

ports:

- port: 12000

targetPort: 12000

webhook:

webhook_example:

port: "12000"

endpoint: /webhook

method: POST

这个EventSource定义了一个webhook webhook_example，端口为12000，路径为/webhook，一般Webhook为POST方法，因此该Webhhok处理器我们配置只接收POST方法。为了把这个Webhook EventSource暴露，我们还创建了一个Service，端口也是12000。此时我们可以手动curl该Service:# kubectl get svc -l eventsource-name=webhook

NAME TYPE CLUSTER-IP EXTERNAL-IP PORT(S) AGE

webhook-eventsource-svc ClusterIP 10.96.93.24 12000/TCP 5m49s

# curl -X POST -d '{}' 10.96.93.24:12000/webhook

success

当然此时由于没有注册任何的Sensor，因此什么都不会发生。接下来我们定义Sensor:首先在dependencies中定义了订阅的EventSource以及具体的Webhook，由于一个EventSource可以定义多个Webhook，因此必须同时指定EventSource和Webhook两个参数。在Trigger中我们定义了对应Action为create一个workflow，这个workflow的spec定义在resource中配置。最后的parameters部分定义了workflow的参数，这些参数值从event中获取，这里我们会把整个event都当作workflow的input。当然你可以通过dataKey只汲取body部分:dataKey: body.message。此时我们再次curl这个webhook事件:curl -X POST -d '{"message": "HelloWorld!"}' 10.96.93.24:12000/webhook

此时我们获取argo workflow列表发现新创建了一个实例：# argo list

NAME STATUS AGE DURATION PRIORITY

webhook-8xt4s Succeeded 1m 18s 0

查看workflow输出如下:由于我们是把整个event作为workflow input发过去的，因此data内容部分是base64编码，我们可以查看解码后的内容如下:{

"header": {

"Accept": [

"*/*"

"Content-Length": [

"26"

"Content-Type": [

"application/x-www-form-urlencoded"

"User-Agent": [

"curl/7.58.0"

]

"body": {

"message": "HelloWorld!"

}

从这里我们也可以看出Event包含两个部分，一个是context，一个是data，data中又包含header部分以及body部分，在parameters中可以通过Key获取任意部分内容。如上的webhook触发是通过手动curl的，你可以很容易地在github或者bitbucket上配置到webhook中，这样一旦代码有更新就能触发这个事件了。4.3 Kubernetes触发AWS Lambda函数前面的例子中的EventSource使用了Webhook，除了Webhook，Argo Event还支持很多的EventSource，比如:amqpaws-snsaws-sqsgithub/gitlabhdfskafkaredisKubernetes resource...Trigger也同样支持很多，比如:aws lambdaamqpkafka...如上官方都提供了非常丰富的例子，可以参考argo events examples[4]。这里以Kubernetes resource事件源为例，这个事件监听Kubernetes的资源状态，比如Pod创建、删除等，这里以创建Pod为例:apiVersion: argoproj.io/v1alpha1

kind: EventSource

metadata:

spec:

template:

serviceAccountName: argo-events-sa

resource:

pod_demo:

namespace: argo-events

version: v1

resource: pods

eventTypes:

- ADD

filter:

afterStart: true

labels:

- key: app

operation: "=="

value: my-pod

如上例子监听Pods的ADD事件，即创建Pod，filter中过滤只有包含app=my-pod标签的Pod，特别需要注意的是使用的serviceaccount argo-events-sa必须具有Pod的list、watch权限。接下来我们使用AWS Lambda触发器，Lambda函数已经在AWS提前创建好:这个Lambda函数很简单，直接返回event本身。创建Sensor如下：apiVersion: argoproj.io/v1alpha1

kind: Sensor

metadata:

spec:

template:

serviceAccountName: argo-events-sa

dependencies:

- name: test-dep

eventSourceName: k8s-resource-demo

eventName: pod_demo

triggers:

- template:

awsLambda:

functionName: hello

accessKey:

key: accesskey

secretKey:

key: secretkey

namespace: argo-events

region: cn-northwest-1

payload:

- src:

dependencyName: test-dep

dataKey: body.name

dest: name

如上AWS access key和access secret需要提前放到aws-secret中。此时我们创建一个新的Pod my-pod:apiVersion: v1

kind: Pod

metadata:

labels:

app: my-pod

spec:

containers:

- image: nginx

dnsPolicy: ClusterFirst

restartPolicy: Always

当Pod启动后，我们发现AWS Lambda函数被触发执行:4.4 event filter前面的例子中webhook中所有的事件都会被sensor触发，我们有时不需要处理所有的事件，Argo Event支持基于data以及context过滤，比如我们只处理message为hello或者为hey的事件，其他消息忽略，只需要在原来的dependencies中test-dep增加filter即可:dependencies:

- name: test-dep

eventSourceName: webhook

eventName: webhook_example

filters:

- name: data-filter

data:

- path: body.message

type: string

value:

- "hello"

- "hey"

filter指定了基于data过滤，过滤的字段为body.message，匹配的内容为hello、hey。4.5 trigger policytrigger policy主要用来判断最后触发器执行的结果是成功还是失败，如果是创建Kubernetes资源比如Workflow，可以根据Workflow最终状态决定这个Trigger的执行结果，而如果是触发一个HTTP或者AWS Lambda，则需要自定义policy status。awsLambda:

functionName: hello

accessKey:

key: accesskey

secretKey:

key: secretkey

namespace: argo-events

region: us-east-1

payload:

- src:

dependencyName: test-dep

dataKey: body.message

dest: message

policy:

status:

allow:

- 200

- 201

如上表示当AWS Lambda返回200或者201时表示Trigger成功。4.6 总结前面介绍的例子都是单事件源单触发器，Argo Event可以支持多种事件源以及触发器，支持各种组合，从而实现把内部以及外部事件结合起来，通过事件驱动把应用以及外围系统连接起来，目前我们已经通过监听代码仓库Push或者PR Merge更新自动触发Workflow收集C7N policy到自动化平台系统中。5 Argo CD5.1 关于GitOps最近各种Ops盛行，比如DevOps、DevSecOps、AIOps、GOps、ChatOps、GitOps等等，这些都可以认为是持续交付的一种方式，而本章主要关注其中的GitOps。GitOps的概念最初来源于Weaveworks的联合创始Alexis在2017年8月发表的一篇博客GitOps - Operations by Pull Request[5]，由命名就可以看出GitOps将Git作为交付流水线的核心。通俗地讲，就是通过代码(code)定义基础设施(infrastructure)以及应用(application)，这些代码可以是Terraform的声明文件或者Kubernetes或者Ansible的yaml声明文件，总之都是代码。这些代码均可以通过git代码仓库(如github、gitlab、bitbuket)进行版本管理。这样就相当于把基础设施和应用通过git仓库管理起来了，如果需要做应用变更，只需要提交一个Pull Request，merge后持续交付工具自动根据变更的声明文件进行变更，收敛到最终期望的状态。应用回滚则只需要通过git revert即可。通过git log可以方便地查看应用的版本信息，通过git的多分支可以指定交付的不同环境，比如开发测试环境、预发环境、生产环境等。GitOps特别适合云原生应用，yaml定义一切，因此GitOps在Weaveworks的推广下流行起来，目前Jenkins X、Argo CD、Weave Flux、Spinnaker等均是基于GitOps模型的持续交付工具。本章主要介绍其中的Argo CD工具。5.2 Argo CDArgo CD也是Argoproj项目中开源的一个持续集成工具，功能类似Spinnaker。其部署也非常简单，可以参考官方文档Getting Started[6]。ArgoCD内置了WebUI以及CLI工具，CLI工具功能比较全，比如只能通过CLI添加cluster，在WebUI上无法完成。ArgoCD主要包含如下实体：Repository: 代码仓库，支持HTTPS或者SSH协议纳管代码仓库，代码仓库中包含Kubernetes yaml文件或者Helm Chart等。Cluster：Kubernetes集群，通常需要托管多个Kubernetes，比如生产环境、测试环境、预发环境、版本环境等。Project：其实就是Repository和Cluster建立关系，即把Repository中的声明的应用部署到指定的Cluster中。APP：Project的运行态。5.3 Argo CD简单演示Argo CD由于已经提供了WebUI，只需要按照UI界面提示一步步操作即可，没有什么难度。这里快速演示下如何使用Argo CD。首先在github上创建了一个my-app的仓库，仓库的app目录下创建了一个my-app.yaml文件:my-app.yaml文件内容如下：apiVersion: apps/v1

kind: Deployment

metadata:

labels:

app: my-app

spec:

replicas: 3

selector:

matchLabels:

app: my-app

template:

metadata:

labels:

app: my-app

spec:

containers:

- image: jocatalin/kubernetes-bootcamp:v1

在Argo CD中创建一个Repository:接着在Argo CD中创建一个Project，指定Repository以及Cluster:最后创建App即可:此时应用自动进行同步和部署:同步完成后，所有创建的资源都是可视化的：现在我们把版本升级到v2:git checkout -b v2

sed -i 's#jocatalin/kubernetes-bootcamp:v1#jocatalin/kubernetes-bootcamp:v2#g' app/my-app.yaml

git add .

git commit -m "Upgrade my app to v2"

git push --set-upstream origin v2

如上我们也可以直接push代码到master分支，不过为了按照GitOps的标准流程，我们创建了一个新的分支v2，通过Pull Request合并到master分支中。在github上创建Pull Request并Merge后，应用自动进行了更新:5.4 总结Argo CD是基于GitOps模型的持续集成工具，搭配CI工具完成应用的自动构建并推送镜像到仓库中，配合CD完成应用的持续交付。参考资料[1]

NATS: https://nats.io/

[2]

Argo-events Enhancement Proposals: https://docs.google.com/document/d/1uPt2DyvzObEzZVbREqjW-o1gKCZ_hB8QS5Syw7_MLT8/edit#

[3]

Installation: https://argoproj.github.io/argo-events/installation/

[4]

argo events examples: https://github.com/argoproj/argo-events/tree/master/examples

[5]

GitOps - Operations by Pull Request: https://www.weave.works/blog/gitops-operations-by-pull-request

[6]

Getting Started: https://argoproj.github.io/argo-cd/getting_started/发布于 2020-08-12 21:02Kubernetes工作流引擎云原生应用赞同 942 条评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录Kubernetes学习、研究与分享Kubernetes相

Argo:云原生的工作流引擎 - 知乎

Argo:云原生的工作流引擎 - 知乎首发于kubernetes solutions切换模式写文章登录/注册Argo:云原生的工作流引擎iyacontrol容器、可观察性、微服务、网关、DevOps、PaaS等Applatix的Argo是一个开源项目，为Kubernetes提供了云原生工作流，将工作流中的每个步骤实现为容器。 Argo使用户能够使用类似于传统YAML的自定义DSL启动多步管道。该框架提供了复杂的循环，条件，与DAG的依赖关系管理等，这有助于提高部署应用程序堆栈时的灵活性以及配置和依赖关系的灵活性。使用Argo，用户可以定义依赖项，以编程方式构造复杂的工作流程，用于将任何步骤的输出链接为后续步骤的输入的工件管理，并在易于阅读的UI中监视计划的作业。Argo V2被实现为Kubernetes CRD（自定义资源）。因此，可以使用kubectl管理Argo工作流程，并与其他Kubernetes服务（例如卷，Secret和RBAC）原生集成。新的Argo软件轻巧，可在一分钟内安装，但提供完整的工作流程功能，包括参数替换，工件，混合，循环和递归工作流程。Argo中的工作流程自动化由YAML模板（易于采用，因为Kubernetes主要使用相同的DSL）驱动，使用ADSL（Argo域特定语言）设计的。使用ADSL提供的每条指令都被视为一段代码，并与应用程序代码一起托管在SCM（源代码管理）中。 Argo提供/支持6种不同的YAML构造：容器模板：根据需要创建单个容器和参数工作流程模板：定义作业，即short-running-app，工作流中的一个步骤可以是容器策略模板：用于触发/调用作业或通知的规则部署模板：创建长期运行的应用程序装置模板：在Argo之外粘贴第三方资源项目模板：工作流定义可在Argo目录中访问Argo支持几种不同的方式来定义Kubernetes清单：Ksonnet应用程序，Helm图表和YAML / json清单的简单目录。Argo 工作流模板下面的模板是一个简单的模板，其中定义了工作流以创建具有两个容器的Pod，其中一个容器装有curl（仅带有curl的基于alpine的镜像），另一个是Nginx Sidecar容器（Sidecar作为第二进程与服务一起运行）并提供“平台基础架构功能”。在这里curl是一个“主”容器，它轮询nginxSidecar容器，直到准备好处理请求为止。Argo Configuration/Workflow Template以上工作流程中的事件：Detailed Events in the Workflow aboveNginx Sidecar performing CURL operations如上所示，工作流创建了一个容器并执行规范中定义的配置，并杀死容器状态标记为已完成的容器。Sample Workflow LifecycleArgo仪表板视图:Argo Dashboard Workflow Execution View有条件的工作流程模板Argo支持工作流程执行中的条件模式。 argo提供的Coinflip示例描述了如何在模板中使用“when”，其中执行取决于从父级收到的输出。Coin Flip ExampleCoin Flip Workflow Configuration上方的工作流程会运行一个随机整数脚本，其常量为0 =正面和1 =尾数，其中特定模板（正面或反面）的调用取决于“翻转硬币”任务的输出，如上面的工作流图中所示，投币任务产生的heads只执行heads模板。Argo CLI Querying Workflow上面的工作流创建了两个容器，一个用于执行randomint python脚本，另一个用于根据脚本的结果执行heads模板。如下所示，根据来自randomint脚本的结果（result == heads）执行heads模板。Coin Flip Workflow Execution类似地，可以将递归（递归调用模板）添加到条件规范中。例如，下面的模板输出显示翻转硬币模板被执行了n次，直到结果为正面。Coin Flip =Recursion迭代和参数化的工作流引擎模板Argo有助于迭代工作流模板中的一组输入，并且用户可以提供参数（例如：输入参数）。在以下工作流程中，使用两个输入参数“ hello kubernetes”和“ hello argo”执行Whalesay模板。Looping and Parameter based Workflow ConfigurationArgo CLI Querying LoopsWorkflow — Loop Configuration上面的模板包含一个模板，该模板将使用项目列表并根据提供的参数值的数量运行任务。因此，这将创建两个Pod，一个执行工作流消费参数“ hello kubernetes”，另一个使用“ hello argo”，如下所示:Workflow Execution with Looping Configuration同样复杂的循环：支持迭代一组项目，动态生成项目列表。具有由DAG（有向无环图）和步骤定义的依赖关系的多步骤工作流模板Argo允许用户使用简单的Python对象DAG（有向无环图）启动多步管道，还可以方便地在工作流程规范（嵌套工作流程）中定义多个模板:DAG Workflow Execution PatternDAG Dependency based Workflow ConfigurationDAG Execution类似地，步骤可用于定义多步骤工作流，以下示例包括两个模板hello-hello-hello和whalesay（嵌套工作流）。使用步骤的多步骤工作流程:Sequencing based on configrationTemplate Configuration在此，根据步骤控制流程，并根据破折号定义运行格式。Minio的工件管理和Argo的集成工件是任何工作流程（例如CI-CD）的组成部分，工作流程中的步骤会生成工件，然后其他后续步骤将消耗这些工件。这里使用的工件存储库是Minio：具有Amazon S3兼容API的开源对象存储服务器。Artifactory ManagementArtifactory Management Configuration上面的工作流程包括两个步骤：1.生成工件：使用whalesay模板生成工件；以及2.消费工件：使用在步骤1中创建的工件并打印消息。根据配置中的定义，两个任务都按顺序运行。第一步中生成的工件存储在Minio中，可以通过在工作流配置映射中提供以下配置，将工件存储库与Argo集成。WorkFlow Configuration for Artifactory ManagementMinio上面创建的工件存储在My-bucket的Minio中。消费工件任务将根据提供的配置拉出工件。 Minio类似于S3，并提供了一个共享链接来使用工件，如下所示。Minio-Bucket ViewMinio Artifact List使用Argo部署具有长期运行的应用程序（部署和服务）的完整应用程序栈（应用程序，数据库，监视，日志和跟踪）如上所示，Argo支持各种可用于部署简化的工作流的结构，以使用定义明确的规则集创建复杂的应用程序堆栈。在下面的示例中，部署了完整的Web应用程序（示例袜子商店应用程序），并带有日志记录（使用Elastic Search，Kibana和FluentD），监视（Prometheus和Grafana），跟踪（Zipkin）。Argo可以使用传统的基于YAML的文件使用各种Kubernetes配置（部署，服务，群集角色等）。在此示例中，工作流程目录包含所有基于Argo的工作流程配置，这些配置使用Kubernetes-spec目录中的Kubernetes对象配置。Kubernetes Spec目录内容：如下所示，应用程序栈配置分为日志，监视，数据库（shock-shop-db），应用程序（sock-shop）和zipkin（跟踪），它们是单独的子目录，分别构成特定于服务的部署，服务，configmap，集群-roles等（基本上是部署应用程序所需的所有Kubernetes配置）。例如，Zipkin包含：Mysql部署，Mysql服务，Zipkin部署，Zipkin服务。kubernetes-spec

├── logging

│ ├── elasticsearch.yml

│ ├── fluentd-crb.yml

│ ├── fluentd-daemon.yml

│ ├── fluentd-sa.yaml

│ └── kibana.yml

├── logging-cr

│ └── fluentd-cr.yml

├── monitoring

│ ├── grafana-dep.yaml

│ ├── grafana-svc.yaml

│ ├── prometheus-alertrules.yaml

│ ├── prometheus-configmap.yaml

│ ├── prometheus-crb.yml

│ ├── prometheus-dep.yaml

│ ├── prometheus-exporter-disk-usage-ds.yaml

│ ├── prometheus-exporter-kube-state-dep.yaml

│ ├── prometheus-exporter-kube-state-svc.yaml

│ ├── prometheus-sa.yml

│ └── prometheus-svc.yaml

├── monitoring-cfg

│ ├── grafana-configmap.yaml

│ └── grafana-import-dash-batch.yaml

├── monitoring-cr

│ └── prometheus-cr.yml

├── sock-shop-db

│ ├── carts-db-dep.yaml

│ ├── carts-db-svc.yaml

│ ├── catalogue-db-dep.yaml

│ ├── catalogue-db-svc.yaml

│ ├── orders-db-dep.yaml

│ ├── orders-db-svc.yaml

│ ├── session-db-dep.yaml

│ ├── session-db-svc.yaml

│ ├── user-db-dep.yaml

│ └── user-db-svc.yaml

├── sock-shop-persist-db

│ ├── carts-db-ss.yaml

│ ├── carts-db-svc.yaml

│ ├── catalogue-db-dep.yaml

│ ├── catalogue-db-svc.yaml

│ ├── orders-db-ss.yaml

│ ├── orders-db-svc.yaml

│ ├── session-db-dep.yaml

│ ├── session-db-svc.yaml

│ ├── user-db-ss.yaml

│ └── user-db-svc.yaml

├── sock-shop-usvc

│ ├── carts-dep.yaml

│ ├── carts-svc.yml

│ ├── front-end-dep.yaml

│ ├── front-end-svc.yaml

│ ├── orders-dep.yaml

│ ├── orders-svc.yaml

│ ├── queue-master-dep.yaml

│ ├── queue-master-svc.yaml

│ ├── rabbitmq-dep.yaml

│ ├── rabbitmq-svc.yaml

│ ├── shipping-dep.yaml

│ └── shipping-svc.yaml

├── sock-shop-zipkin-usvc

│ ├── catalogue-dep.yaml

│ ├── catalogue-svc.yaml

│ ├── payment-dep.yaml

│ ├── payment-svc.yaml

│ ├── user-dep.yaml

│ └── user-svc.yaml

└── zipkin

├── zipkin-cron-dep.yml

├── zipkin-dep.yaml

├── zipkin-mysql-dep.yaml

├── zipkin-mysql-svc.yaml

└── zipkin-svc.yaml

10 directories, 63 files

工作流目录内容：工作流程目录包含所有基于Argo的工作流程配置，这些配置使用上面的Kubernetes规范文件。workflows/

├── logging-workflow.yaml

├── monitoring-workflow.yaml

├── sock-shop-persist-workflow.yaml

└── sock-shop-workflow.yaml

0 directories, 4 files查看上面的日志记录工作流示例：Logging Workflow Configuration同样，所有特定的工作流程都使用特定的Kubernetes资源来无缝部署应用程序，如下面的工作流程所示。日志Logging WorkFlowArgo CLI querying Logging WorkFlow如上所示，日志记录工作流创建ElasticSearch：部署和服务，Kibana：部署和服务，Fluentd：服务帐户，守护程序。监控Monitoring WorkFlowArgo CLI querying Monitoring WorkFlow如上所示，监视工作流为正在运行的Prometheus和Grafana堆栈创建所需的资源。Kubernetes Resources deployed by Argo WorkFlow engineSock-ShopSock-Shop WorFlow Execution如上所示，此工作流构成了多应用程序/模板工作流，其中Zipkin与具有依赖要求的袜子商店一起部署。Sock-Shop Argo WorkFlow ExecutionSock-Shop deployed on KubernetesApplication Tracing Components有了这个完整的应用程序，就可以在线进行日志记录，监视和跟踪。将根据提供的配置创建所有必需的服务。Kubernetes Services for the Components created above通过将工作流引擎的丰富功能集与原生工件管理，准入控制，“fixtures”，对DinD（Docker-in-Docker）的内置支持和策略相结合，Argo在诸如传统CI之类的场景中具有极其重要的意义。 CD管道，具有顺序和并行步骤以及相关性的复杂作业，根据策略体系结构协调分布式应用程序的部署并触发基于时间/事件的工作流。PS: 本文属于翻译，原文编辑于 2020-05-05 16:04工作流云原生（Cloud Native）工作流引擎赞同 17添加评论分享喜欢收藏申请转载文章被以下专栏收录kubernetes solutionsKubernetes及其周边生

逃离德黑兰 (豆瓣)

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2023年度报告

逃离德黑兰 Argo

(2012)

导演: 本·阿弗莱克

编剧: 克里斯·特里奥 / 约书亚·比尔曼 / 托尼·门德兹

主演: 本·阿弗莱克 / 布莱恩·克兰斯顿 / 凯尔·钱德勒 / 约翰·古德曼 / 克里·杜瓦尔 / 艾伦·阿金 / 罗利·科奇瑞恩 / 克里斯托弗·邓汉 / 维克多·加博 / 凯瑞·碧许 / 泰特·多诺万 / 克里斯·梅西纳

类型: 剧情 / 惊悚 / 历史

官方网站: argothemovie.warnerbros.com

制片国家/地区: 美国

语言: 英语 / 波斯语 / 阿拉伯语

上映日期: 2012-08-31(特柳赖德电影节) / 2012-10-12(美国)

片长: 120分钟 / 129分钟(加长版)

又名: ARGO - 救参任务(港) / 亚果出任务(台) / 逃离伊朗

IMDb: tt1024648

豆瓣评分

引用

8.3

297020人评价

5星

31.7%

4星

51.2%

3星

15.6%

2星

1.2%

1星

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ARGO-HYTOS——流体技术领域的强大品牌

作为零件和系统供应商，在移动式工作机械和机械工程方面，ARGO-HYTOS是世界市场领导者供应链中不可或缺的组成部分。ARGO-HYTOS已组建了国际性生产销售公司网，提供全球成功客户习惯的全面支持。客户在哪儿，我们就在哪儿，针对他们提供附加值和专业技术。随着时间的推移，现代技术难题越来越复杂，找到以丰富经验为支撑、能够提供集成方案的系统合作伙伴至关重要。拥有丰富的经验，他们才能够在项目中发挥作用，提供流体动力技术解决方案。

The ARGO-HYTOS Group is a global supplier of hydraulic system solutions. With around 1,600 employees and more than 75 years of experience in fluid & motion control and filtration, ARGO-HYTOS continues to set new standards in the hydraulics industry. Especially in mobile hydraulics the company has become an innovation leader.

We view ourselves as an international partner implementing innovative and individually designed system solutions together with our customers. The basis for this is a wide modular product range which can be flexibly expanded to customized solutions. Thereby we draw on our entire wealth of know-how and give new impetus to modern fluid power technology, time and again. ARGO-HYTOS owns a number of patents and in many cases has set new standards in its industry.

The ARGO-HYTOS Group owns production companies in Germany, the Czech Republic, India, China, Poland, Brazil as well as in the USA and is also represented through numerous international sales entities worldwide. In August 2022, ARGO-HYTOS has become part of the Voith Turbo division within the Voith Group.

ARGO-HYTOS aims to make a substantial contribution to improve customer products and sustainably ensure significant customer benefit.

Updated 10/2022

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Argo全球海洋观测网

编辑：中国Argo实时资料中心时间

：2003-06-19 11:09:00 访问次数：

1、引言

Argo全球海洋观测网建设是由美国等国家大气、海洋科学家于1998年推出的一个大型海洋观测计划。旨在快速、准确、大范围收集全球海洋上层的海水温、盐度剖面资料，以提高气候预报的精度，有效防御全球日益严重的气候灾害（如飓风、龙卷风、冰暴、洪水和干旱等）给人类造成的威胁。

ARG0是英文"Arroy for Real-time Geostrophic 0ceanography(地转海洋学实时观测阵)"的缩写，通俗称"Argo全球海洋观测网"。

2、Argo全球海洋观测网的特点

Argo计划构想用3年时间（2000年-2002年）在全球大洋中每隔3个经纬度布放一个卫星跟踪浮标，总计为3000年，组成一个庞大的Argo全球海洋观测网（图1）。

Argo全球海洋观测网所利用的PALACE（自律式拉格朗日环流剖面观测）浮标（图2）的设计寿命为4-5年，最大测量深度为2000米（图3、5），每隔10天发送一组剖面实时观测资料，每年可获得多达10万个剖面（0-2000米水深）的测量资料（温度、盐度和海流）。

Argo全球海洋观测网的基本特点有：

A.观测海区：全球各大洋

B.浮标类型：PALACE（自律式拉格朗日环流剖面观测浮标）

C.浮标数量3000个

D.浮标投资：12-15万元/个

E.浮标维护：无

F. 浮标寿命：4-5年（不易受到人为损坏)

G. 观测剖面深度：0-2000米

H. 观测要素：海水温度、盐度和海流

I. 数据传输方式：ArgoS卫星实时传送

由此可见，PALACE浮标具有成本低、使用寿命长（3-5年）、无须日常维护和不易受到人为损坏等优点，故受到世界各沿海国家海洋、大气科学家的青睐，被雀为"海洋观测手段的一场革命"，实现了长期、自动、实时和连续获取大范围、深层海洋资料的能力。

值得指出的是，PALACE浮标测量的海洋剖面资料，必需经ArgoS卫星地面站（设在法国和美国）接收、解码方可达到使用者手中，故用PALACE浮标对近海或科学目的以外海域的观测，其资料尚缺乏保密性。反之，利用该技术可获得敏感海域或调查船无法接近的任意海域的海洋剖面资料。

3、Argo全球海洋观测网建设进展

Argo全球海洋观测网建设计划尽管发起还不到2年，但发展速度惊人。到目前为止，该组织已召开过两次国际会议。第三次Argo科学组会议将于2001年3月在加拿大召开。

据2000年3月在英国举行的Argo第二次科学组会议提供的一份报告称，参加该观测网的成员国已有十余个，已经落实的PALACE浮标有280个，未来3年各成员国计划施放的PALACE浮标已达2270个。

由于Argo全球海洋观测网的独特优势和世界上各沿海国的积极响应，Argo计划也已成为全球气候观测系统（GCOS）、全球大洋观测系统（GOOS）、全球气候变异与观测试验（CLIVAR）和全球海洋资料同化试验（GODAE）等大型国际观测和研究计划的重要组成部分。并得到了今年在法国巴黎召开的国际海委会会议认可，成为一个由世界众多沿海国推动的大型国际观测计划。

Argo全球海洋观测网

成员国

已落实浮标数（个）

未来3个计划施放的浮标数（个）

澳大利亚

加拿大

150

欧共体

法国

150

德国

150

日本

300

南朝鲜

英国

150

美国

195

1125

合计

280

2270

美国政府许诺美国科学家将拨款1200万美元承担Argo全球海洋观测网中三分之一PALACE浮标（约1000个）的布放任务。

2000年6－10月间，澳大利亚和美国已率先在东印度洋（9个）和东太平洋（12个）施放了21个PALACE浮标，从而正式拉开了Argo全球海洋观测网建设的序幕。

4、Argo全球海洋观测网与中国

4.1中国加入Argo计划的重要性和必要性

Argo全球海洋观测网建设的原则遵循国际惯例，即共同参与、资料共享。1994年国际上曾在热带太平洋海域建成第一个TAO（热带大气海洋）观测网（拥有69个锚碇ATLAS浮标），当时因我国大陆未参与施放长期观测浮标，而无法及时获得该观测网发布的实时观测资料，从而使我国海洋和气象学家失去了一次旨在深刻认识和了解发生在热带太平洋的El Nino和La Nina现象以及ENSO对中国大陆气候如何造成影响等问题的机会。而在未来3年内建成的Argo全球海洋观测网，无论从观测浮标的数量、观测覆盖区域，还是观测资料的代表性和应用价值，均明显优于TAO观测网，且其观测资料具有不可估量的科学价值。

其次，我国正在开展或即将开展的几个大型调查研究项目，如：我国重大气候灾害的形成机理和预测研究（973项目）、中国近海环流形成变异机理、数值预测方法及对环流影响的研究（973项目）和南海季风试验（国家攀登计划项目）等，均要求收集南海、西北太平洋、赤道海域，乃至整个太平洋和全球海洋中的第一手资料。

美国海军海洋局于2000年1－6月间，利用C－130飞机已在我国南海（图4）投放了5个PALACE浮标（由于它不属于Argo全球海洋观测网的组成部份，故我们一时还无法获得其详细资料），以收集0－1000m水深内的海水温、盐度和海流资料。

此外，由于PALACE浮标可在水下长时间随海水流动而漂移，并连续工作，故可方便地获取漂移沿程的大量海洋环境要素资料，对沿海国的权益亦会构成一定的威胁。

综上所述，我国迫切需要掌握、并应用这一技术，以便为我国的海洋开发、海洋研究和捍卫国家权益服务。

4.2措施与建议

4.2.1为了尽可能快地使我国科学家掌握和应用该技术，以及有效地控制在我国近洋海域不受其他国家施放这一技术，建议在0-30°N、125-140°E之间的西北太平洋海域由我国出资布放 80-100个左右PALACE浮标（按国际Argo计划的布点要求计算，即大约间隔3个经纬度布放一个浮标）。这一海域频临我国南海和东海，又是我国大气、海洋科学家关注的西太平洋暖池（与El Nino和La Nina现象有关）和台风的发源地，也是流经我国东海的著名黑潮的起源海域，故具有十分重要的战略地位和科学意义。

4.2.2在中国申请加入国际Argo计划组织的同时，应尽快考虑：

成立中国Argo工作协调小组；

参加国际Argo科学组会议；

制订中国Argo观测计划；

建立中国Argo资料中心。

以便组织和协调各涉海调查研究部门和项目齐心协力参与中国Argo计划的制订和实施，跟踪和参与国际Argo计划的执行进程和组织实施，使中国海洋和大气科学家能充分共享Argo全球海洋观测网资料，为中国重大气候灾害、中国近海环流研究以及其它重大科技项目提供基础资料。

4.2.3 望国家有关部门和领导对此给予必要的重视，争取中国不失时机地成为Argo全球海洋观测网中的一员，使之能发挥一个参与国的作用，督促制订相关国际法准则，有效控制Argo计划对别国权益的侵害。更重要的是，加入Argo计划组织，也是我国了解全球海洋、实施全球战略的一个极好机会。

上一篇：认识和预测气候变化的全球海洋观测计划

下一篇：热带太平洋海域的 Argo 浮标计划

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廿年磨一剑：中国Argo

作者：中国Argo实时资料中心团队

供稿：自然资源部杭州全球海洋Argo系统野外科学观测研究站

发布日期：2022-02-07

阅读：3743

特别说明：文章转载自“自然资源部杭州全球海洋Argo系统野外科学观测研究站”官网。新闻链接：http://www.argo.org.cn/index.php?m=content&c=index&a=show&catid=7&id=1023广阔海洋（占地球面积的71%）中大范围、准同步和深层次调查资料的匮乏，一直制约着海洋科学的发展，特别是成为海洋和天气/气候业务化预测预报技术发展的瓶颈。而20世纪90年代问世的自动剖面浮标，以及在2000年启动的国际Argo计划，给海洋和大气科学家带来了一次难得的历史机遇，有望使人类深入了解和掌握大尺度实时海洋变化、提高海洋和天气预报精度、有效应对全球日益加剧的海洋和天气灾害。一、中国Argo计划实施背景早在上世纪80年代末，为了研究发生在热带太平洋上的厄尔尼诺现象，美国海洋与大气管理局（NOAA）在赤道太平洋海域布设了69个锚碇浮标，建立了一个“热带大气海洋观测阵（TAO）”。尽管这是人类有史以来在海洋上建立的规模最大的一个定点观测阵，但设置的浮标观测点数量有限，观测层次相当稀疏，观测数据还不能全部实现实时传输，况且维护经费十分昂贵，难以像陆地上的气象观测站那样长期维持。此后，于上世纪90年代初，在一群志同道合科学家的共同努力下，又实施了一个名为“世界海洋环流试验（WOCE）”的项目，设计了20000个观测站点，采用船只巡航观测的方式，对全球海洋进行了首次全面调查。该项试验前后花费8年时间（1990－1998年），动用了大量船只，获得了一批0－1000/2000米水深范围内的温、盐度剖面数据，但依然未能覆盖全球海洋。尽管如此，通过TAO和WOCE获得的大量温、盐度和海流资料，不仅使科学家直观揭示了表层海流的强度和方向、以及由海洋热储存引起的海平面上升等，而且用于全球气候研究的海洋模式也得到了改进，并成功开发了有能力提前一年预报发生在热带太平洋上的厄尔尼诺事件的模型。更重要的是，这些成就向人们展示了对全球海洋进行持续和系统观测的重要意义和实用价值。世界海洋环流试验调查站位在WOCE项目即将结束的1998年，一个国际科学家团队通过评估全球海洋观测史上发生的多次重大事件，特别是TAO和WOCE项目给人们留下的宝贵财富（新颖的观测技术和观测理念、引人注目的观测数据及其收获的创新成果），结合刚刚问世的新型海洋观测技术（自动剖面浮标）及其相关的基础设施（如卫星定位和通讯）和数据处理技术（如数据同化、质量控制等），在充分论证的基础上，提出了一个在全球海洋上建立“实时海洋观测网”的设计方案，即国际Argo计划。该计划起初设想用3－5年时间，在全球海洋上投放大量（约3000个）价廉（约2万美元/个）的自动剖面浮标，构建一个能实时观测海洋的立体网络，以便帮助人们加深对海洋过程的了解，揭示海－气相互作用的机理，提供建模初始场，从而有能力提高对较长周期天气预报和短期气候预测的水平。该方案一经提出，就得到了1999年世界海洋观测大会的充分肯定；同年，获得了在法国巴黎召开的国际政府间海洋学委员会(IOC)会议的认可，还专门通过了一项决议（IOC XX-6），以支持国际Argo计划在全球海洋中的实施。Argo计划初始设计（3000个Argo浮标理想分布）国际Argo计划及其Argo实时海洋观测网，不仅得到了众多沿海国家的热烈响应和大力支持，而且也成了全球气候观测系统（GCOS）、全球海洋观测系统（GOOS）、全球气候变异与观测试验（CLIVAR）和全球海洋资料同化试验（GODAE）等大型国际观测和研究计划的重要组成部分。国际Argo计划不负众望，于2007年在众多（约40个）沿海国的积极参与和推动下，实现了初期提出的目标，一个在全球大洋无冰覆盖的公共水域由3000个活跃浮标组成的“核心Argo（Core-Argo）”海洋观测网正式宣告建成，这也是人类历史上建成的唯一一个全球海洋立体观测系统。2013年，在建成“Core-Argo”的基础上，随着剖面浮标技术的不断创新发展，该计划又提出继续向有冰覆盖的两极海区、赤道、西边界流区和重要边缘海（包括日本海、地中海、黑海、墨西哥湾和南中国海等）拓展，建成至少由4000个剖面浮标组成的“全球Argo”海洋观测网，并派生出了“生物地球化学Argo（BGC-Argo）”和“深海Argo（Deep-Argo）”两个子计划。2018年，全球海洋中的活跃浮标数量迅速增加到了约4000个。2019年，国际Argo指导团队（AST）又提出了一份“Argo2020愿景”规划，即从2020年起实施一个加强版的Argo计划，维持一个由4700个活跃浮标组成的真正意义上的全球性、全海深和多学科（包括物理海洋和生物地球化学）的海洋观测网。而且，新版Argo计划还会把Core-Argo、BGC-Argo和Deep-Argo等子计划收集的物理和生物地球化学环境要素资料统一集成在一个综合的Argo数据管理系统中，继续给予广大用户最便捷、最实用的利用Argo数据的无障碍环境（免费共享），进一步促进Argo资料在科研教育、海洋资源开发、蓝色经济发展和气候变化适应等科学和社会领域的广泛应用。Argo2020愿景规划过去20年里，随着布放浮标数量及其活跃浮标数量的逐年增加，收集的观测剖面数量也在不断增加，到2012年10月，Argo观测网就收集到了100万条剖面。过了仅仅6年（至2018年9月），收集的温、盐度剖面总数已经达到了200万条。之后，每年都在以约14万条剖面的数量快速增长。截至2021年12月，该观测网已经获得了超过250万条全球海洋0-2000米水深范围内的物理环境要素（温、盐度）和部分生化环境要素（溶解氧、叶绿素和pH等）剖面，比过去100年由海洋调查船从全球深海大洋中获得的温、盐度剖面（约50万条0-1000米水深范围和20万条0-2000米水深范围）都要多得多。得益于国际Argo计划倡导的数据免费共享策略，任何机构、组织、团体和个人，都可以无条件免费共享由全球Argo实时海洋观测网收集的全部数据及其由Argo团队研制的衍生数据产品。已经有越来越多沿海国家的海洋与大气研究机构，如美国国家环境预报中心（NCEP）、英国Hadley气候中心、澳大利亚气象局（BMRC）、日本气象厅和中国国家海洋环境预报中心等，都把Argo资料同化进入海洋与气候耦合模型中，并投入业务预报运行，显著提升了对短期天气和长期气候的预测预报水平。过去20年里，AST还组织举办了6次国际Argo科学研讨会（ASW），检阅了Argo资料及其衍生数据产品在基础研究应用中取得的创新成果，并吸引了更多的自然科学家投身到该新颖的海洋观测研究领域。据不完全统计，到目前为止，各国科学家利用Argo数据在国际学术刊物上公开发表的科学论文数量已经超过5000篇。Argo资料在提高业务化预测预报水平和揭示海洋的物理特性方面取得了令人难以置信的成就。那些在20年前还只是设想的许多科学目标，如今几乎都已成为现实。作为第一个全球尺度的立体海洋观测系统，Argo计划彻底改变了人们对海洋环流及其与气候关系的认知。 Argo实时海洋观测网，不仅体现了“海洋观测技术的一场革命”，而且还是一个成本较低而又清洁的全球海洋观测系统。Argo计划，堪称人类海洋观测史上参与国家最多、持续时间最长、成效最显著和最为成功的一个全球海洋合作项目。我国于2001年经国务院批准，申请加入国际Argo计划，并着手制订中国Argo计划，部署建设中国Argo区域海洋观测网。这是我国海洋领域本世纪初参与的首个国际大科学计划。二、中国Ａrgo计划实施成效中国Argo计划的组织实施及其Argo区域海洋观测网的建设运维，长期受到国家科技和海洋管理部门的重视和支持。最早可追溯自1998-2003年间由中国科学院大气物理研究所黄荣辉院士担任首席科学家的国家重点基础研究发展规划项目。该项目于2000年曾委派国家海洋环境预报中心巢纪平院士（团长）组成中国海洋考察代表团，前往美国进行为期10天的技术考察，对国际Argo计划及其美国国家Argo计划的组织实施和进展情况做了较为深入的了解。回国后立即向国家科技和海洋主管部门呈报了“关于Argo全球海洋观测网建设进展情况的考察报告”，建议国家有关部门投入资金，尽早研究和考虑加入Argo全球海洋观测网，以便有权利共享全球海洋中的剖面浮标观测资料。科技部基础研究司迅即通过正在实施的《我国重大气候和天气灾害形成机理和预测理论的研究》项目中的“西太平洋暖池变化监测”专题，追加调查研究经费，在西太平洋暖池海域布放两个自动剖面浮标。与此同时，由原国土资源部上报的《关于我国加入Argo全球海洋观测网计划的请示》，正式获国务院批复。从2002年开始，科技部基础研究司和国际合作司等主管部门又先后通过国家重点基础研究发展规划前期研究专项、国家大型科学观测试验、国际科技合作重点项目计划、国家海洋公益性行业科研专项、国家重点基础研究发展规划、国家科技基础性工作专项和国家重点实验室仪器申报专项等多个项目，滚动支持中国Argo计划实施及其Argo区域海洋观测网建设。经过20年不懈努力，截至2021年，我国累计投资布放了近550个浮标，并开展涉及浮标观测信息解码、资料质量控制、数据交换共享和数据产品制作等技术方法、体系的研制和Argo资料及其衍生数据产品的业务和基础应用研究等，取得了一批重要的调查研究成果。我国在参与国际Argo计划的过程中，不仅认真履行了国际Argo计划成员国应尽的责任和义务，在大型国际海洋合作调查研究计划中占得了一席之地，也为我国科学家赢得了同步共享全球海洋Argo资料的难得机遇，并在该领域填补了多项国内空白，部分创新成果还进入了国际先进行列。我国Argo计划浮标布放位置（至2021年底，不同符号代表不同型号浮标）我国Argo计划及其Argo区域海洋观测网建设，从刚开始的跟跑（全部引进国外研制的剖面浮标、参与各大洋区域的观测网布设、并利用国外卫星为浮标定位及传输数据等），发展到目前在某些方面开始与一些发达国家并跑（如小批量布放国产剖面浮标、倡导南海乃至“两洋一海”Argo区域观测网建设、利用北斗卫星导航系统为国产浮标定位及传输观测数据、自主研制全球海洋Argo网格数据集并提供国际共享等）。中国Argo计划及其建设的Argo区域海洋观测网，已经成为国际Argo计划及其全球Argo实时海洋观测网中的重要组成部分。（一）围绕国际Argo计划组织实施及其Argo实时海洋观测网建设运维，我国Ａrgo计划开展的主要工作及其做出的重要贡献１、积极响应国际Ａrgo计划倡议。1999年在杭州举行的中美海洋与渔业科技合作联合工作组第十四次会议上，双方通过了一个新的合作项目——“西太平洋和印度洋海洋观测（Argo计划）”；2000年我国即派遣海洋考察代表团赴美考察；2001年正式加入该计划，并着手制订中国Argo计划及部署Argo区域海洋观测网建设。我国成为世界上继美、德、日、澳、法、加、韩、英等国后，第九个加入国际Argo计划的沿海国家。2018年7月在巴黎召开的第51届政府间海洋学委员会（IOC）执委会扩大会议上，我国IOC代表团再次郑重承诺，作为Argo计划的成员，中国愿重申我们支持该项目及其未来的计划：我们将会继续积极参与其中，并做出我们对Argo计划的贡献；在未来，中国将加强与IOC相关成员国在Argo浮标布放、数据处理及其产品制作等方面的合作。同时，在带有新参数的浮标布放、数据处理和技术协同等能力拓展方面也会优先合作。２、构建Argo区域海洋观测网。按照国际Argo计划及其Argo实时海洋观测网建设方案，我国Argo计划承诺在邻近的西北太平洋和印度洋等海域构建Argo区域海洋观测网。在过去20年里，累计投放了近550个自动剖面浮标，维持了一个由80－100个（最多时曾达到204个）活跃浮标组成的区域海洋观测网，成为全球Argo实时海洋观测网的重要组成部分。从2018年起，我国还在西北太平洋开始构建BGC-Argo海洋观测网，以及投放深海型（>4000米深度）剖面浮标，是少数几个有能力同时支持三个子计划（Core Argo、BGC-Argo和Deep-Argo）实施及其观测网建设的成员国。不同时期我国Argo区域海洋观测网内浮标分布（红色点）３、建立Argo实时资料中心。按照国际Ａrgo资料管理组的要求，建立了国家Argo资料中心。研制完成的针对不同类型剖面浮标的数据接收与解码、校正处理与质量控制和数据交换与共享服务系统，并业务化运行，满足了国际Argo计划提出的数据质量控制及其交换共享要求，成为国际Argo组织认可的11个国家Argo资料中心之一。４、践行Argo数据免费共享策略。按照国际Argo指导组和资料管理组的统一要求，Argo数据须在收集后的24小时内提供全球海洋和气象业务中心使用，并向社会公众免费开放。我国Argo计划通过设立“中国Argo实时资料中心”网站，在线发布经质量控制后的Argo数据，供国内外用户免费下载，并通过世界气象组织（WMO）的全球通信系统（GTS），及时向WMO成员国分发共享由我国Argo计划布放的浮标观测资料。５、主动承担成员国责任与义务。我国从2003年起，主动承办了多次国际Argo会议（AST-5，2003杭州； ADMT-7，2006天津；ASW-3和AST-10，2009杭州；ADMT-17，2016天津；生物地球化学Argo技术与应用国际研讨会，2017杭州；AST-20，2019 杭州）；从2007年起，主动资助国际Argo信息中心（AIC）协调费，从最初1万美元/年提高到2017年后的1.5万美元/年，以支持国际Argo计划的日常运行；先后有7名海洋科学家在4个国际Argo组织中任职。认真履行了Argo成员国应尽的职责和义务，赢得国际Argo组织的赞誉。我国承办第三届国际Argo科学研讨会（2009年3月于杭州）（二）通过组织实施Argo计划以及建设Argo区域海洋观测网，我国海洋科学领域取得了许多重要收获和亮点1、创建我国首个Argo实时海洋观测网。过去20年里，我国Argo计划在西太平洋、北印度洋和南海（即“两洋一海”）等海域布放了近550个剖面浮标，维持了一个由约80－100个活跃浮标组成的区域海洋观测网，建成了我国首个Argo实时海洋观测网，形成了我国对深海大洋长期监测的能力，填补了国内在该海洋调查研究领域内的空白。２、创建我国首个Argo实时资料中心。为组织实施Argo计划及其建设维护Argo区域海洋观测网，Argo实时资料中心及其创新科技队伍应运而生。他们不但在短期内探索、成功研制满足国际Argo组织要求的数据接收与解码、校正处理与质量控制系统，还在国际上率先提出了利用船载温盐深（CTD）仪观测的现场剖面资料校正Argo资料的技术和方法，并结合高质量历史观测资料，有效提高了Argo资料的质量，可以较好地满足国际Argo计划提出的观测精度要求，成为国际上9个有能力向全球Argo资料中心提交经实时/延时质量控制资料的国家之一；同时，为配合西北太平洋BGC-Argo区域海洋观测网建设，还开发成功针对生物地球化学参数的数据接收与处理系统，实现了与现有“Core-Argo”资料接收、处理系统的整合，使得我国成为国际上少数几个具备业务化接收和处理多参数BGC-Argo浮标观测数据能力的国家之一。中国Argo实时资料中心Argo浮标数据系统３、启动“南海Argo区域海洋观测网”建设。2016年在南海布放了首批10个利用北斗卫星定位、通讯的国产剖面浮标（HM2000型），正式拉开了由我国主导建设“南海Argo区域海洋观测网”的序幕。观测网全部采用了国产剖面浮标，实现了建立区域自主观测网的能力，开创了参与建设和维护南海观测网的新局面，并得到了国际Argo组织的重视和支持，提升了我国在该领域的国际影响力。2016年9月在南海布放国产HM2000型浮标 4、促成首型国产剖面浮标进入国际Argo大家庭。我国Argo实时资料中心长期不遗余力组织实施国内外剖面浮标海上比测试验、提出的技术改进措施和方案，帮助浮标研制单位及时对照国际Argo组织规定的浮标技术性能、信息和数据输出格式要求等，实现了“无条件满足（国际Argo计划规定的各项标准）”与“无差距对接（国外Argo浮标数据）”，促成国产HM2000型剖面浮标（主要利用北斗导航系统定位和传输观测数据）率先获得了国际Argo组织的认证，实现了我国海洋观测仪器设备用于国际大型海上合作调查计划“零”的突破。全球Argo观测网内不同型号浮标分布（HM2000型浮标位列其中） 5、创建“北斗剖面浮标数据服务中心（中国杭州）”。针对国产剖面浮标批量布放建立的北斗剖面浮标数据服务中心，具备了大批量接收、处理和分级分发北斗剖面浮标观测数据的能力，并实现业务化运行，不仅填补了国内空白，而且成为世界上三个（美国马里兰、法国图卢兹、中国杭州）为全球Argo实时海洋观测网提供剖面浮标观测数据服务的国际平台之一；同时，也标志着我国北斗卫星导航系统（BDS）已正式成为服务于全球Argo实时海洋观测网中信息和数据传输的三大卫星（ARGOS/ARGOS-3、IRIDIUM、BEIDOU）系统之一。6、在国际上公开发布我国全球海洋Argo网格数据集。研制完成一批Argo资料及衍生数据产品（集），数据产品覆盖全球海洋填补了国内该领域研究的空白，满足了国内Argo用户的基本需求；其中2017年版《全球海洋Argo网格资料集（BOA_Argo）》，首次公布在国际Argo官方网站上，之后每年更新并及时发布。该资料集的特点不同于其他为了追求长时间序列而同化数据质量参差不齐的各种海洋观测资料的产品，BOA_Argo只采用高质量的Argo数据，更好反映海洋的真实变化。这是我国科学家在国际上公开发布的首款全球海洋Argo网格数据集，也是继美国、日本、法国、英国和澳大利亚后第六个公开发布类似数据产品的国家。国际Argo官方网站公布各国Argo数据产品 7、树立了我国海洋科学资料开放共享的典范。从2003年起，除了在设立的“中国Argo实时资料中心”网站上在线发布经质量控制后的Argo数据及其研制的衍生数据产品，供国内外用户免费共享外，还制作成Argo资料数据光盘，不定期地向国内用户免费分发，使得我国科学家能与世界各国同步获得来自全球Argo实时海洋观测网的物理海洋和生化环境资料及其各种衍生数据产品。8、推动了我国海洋和大气科学发展。Argo资料及其衍生数据产品在我国海洋和天气/气候科学领域的基础研究及业务预测预报中的推广应用，有力地支持了国家重大基础研究计划和全球气候变化专项项目，以及一批由国家自然科学基金委员会和国家部属教育、科研院所开放实验室等部门和单位资助的与全球气候变化和深海大洋研究有关的项目，进一步提高了我国科学家对暖池、ENSO和西边界流等海洋和气候现象的认知水平；改进和完善的海－气耦合模式，提高了对海洋和天气（特别是台风和暴雨等灾害性天气）气候的预测预报水平，对促进行业科技进步发挥了重要作用。国际Argo计划办公室的一份统计资料表明，1998年以来世界上近60个国家的科学家在全球35种主要学术刊物（包括JGR、GRL、JPO、JC等）上累计发表了5000余篇与Argo相关的学术论文，其中由我国学者发表的论文数量就达910篇，仅次于美国（约1408篇），排名世界第二。Argo资料已经成为我国海洋科研、海洋教育、海洋管理，以及海洋交通运输和海洋渔业等资源开发领域的基础和应用研究中不可或缺的重要数据源。9、取得了显著的经济和社会效益。20年间，我国积极参与国际Argo计划并建设Argo实时海洋观测网，累计投入调查资金约1亿元（不含研究经费），布放浮标近550个，总计获得了约75000条0-2000米水深范围内的温、盐度剖面（含部分溶解氧、叶绿素a、硝酸盐和pH值等剖面）。如果按常规船载CTD仪测量一条剖面费用约5万元估算，需投入调查经费约37.5亿元，Argo实时海洋观测网的构建取得了十分显著的经济效益；同时，我国又收集并共享了其他Argo成员国布放的浮标观测剖面约250万条，不仅获取了大量全球海洋珍贵的观测资料，更为国家节省了巨额调查资金。同时，随着国际Argo计划的长期维持及其Argo实时海洋观测网建设的不断完善，每年还能获得不少于14万条观测剖面，不仅可直接用于业务化海洋和天气/气候预测预报，更可为国家安全提供大量基础信息，对减轻气候异常（如台风、厄尔尼诺、干旱和洪水等）给沿海地区造成的严重经济损失和人员伤亡，以及防灾减灾、国防建设、维护海洋权益和应对全球气候变化等，都有着十分重要的科学和现实意义，具有不可估量的经济和社会效益。　　三、Argo成果获得国内外充分肯定中国Argo计划及其Argo区域海洋观测网建设所取得的丰硕成果，得到了国家和行业主管部门的充分肯定，并获得了多项国家级和省部级奖励，其中由中国气象科学研究院、自然资源部第二海洋研究所（原国家海洋局第二海洋研究所，以下简称海洋二所）、中国科学院大气物理研究所、国家气候中心和南京信息工程大学等5个主要单位共同完成的“Argo大洋观测与资料同化及其对我国短期气候预测的改进”项目成果，荣获由国务院颁发的（2012年度）国家科学技术进步二等奖；由海洋二所、国家海洋环境预报中心和国家海洋局南海预报中心等单位共同完成的“西北太平洋Argo剖面浮标观测及其应用研究”项目成果，获2012年度海洋科学技术二等奖；由海洋二所牵头，中国气象科学研究院、中国科学院大气物理研究所和国家气候中心等单位共同合作完成的“我国Argo大洋观测系统及其资料同化与短期气候预测”项目成果，获得首届（2011年度）海洋工程科学技术一等奖；由海洋二所牵头，中国气象科学研究院、国家海洋信息中心、中国科学院南海海洋研究所、国家海洋环境预报中心、自然资源部第一海洋研究所（原国家海洋局第一海洋研究所）和国家海洋技术中心等单位共同参与完成的国家基础研究重大项目前期研究专项“我国新一代海洋实时观测系统（Argo）—大洋观测网试验”项目成果，荣获2007年度海洋创新成果二等奖。此外，由海洋二所承办的“第十次国际Argo科学组会议暨第三届国际Argo科学研讨会”，曾被列为第十一届中国杭州西湖国际博览会的重要活动，2010年1月获得中共杭州市市委、市政府授予的“项目组织奖”。我国作为国际Argo计划及其Argo指导团队的成员国，还与其他成员国共同分享了来自国际或者国际区域组织的嘉奖。其中：2018年10月，在日本横滨举行的北太平洋海洋科学组织(PICES)年会上，国际Argo指导团队(AST)通过长期海洋监测和数据管理，以及在北太平洋海洋科学领域所取得的显著成就，荣获第11届PICES海洋监测服务奖(POMA)；2021年12月，Argo计划获得国际电气和电子工程师协会（IEEE）颁发的企业创新奖，表彰其在海洋和气候科学技术领域具有全球影响的大规模自主海洋学观测方面的创新。国际Argo指导组联合主席Toshio Suga代表Argo计划接受PICES POMA奖展望未来，一个包含了多学科的国际Argo计划或称OneArgo计划已经开始呈现在公众的面前。为响应联合国海洋科学促进可持续发展十年（简称“海洋十年”）计划提出的可持续发展目标，由包括中国在内的19个国家、36名AST及执委会成员共同提交的“OneArgo”行动方案，最近已获批成为“海洋十年”的行动计划之一。OneArgo的目标是把“Core-Argo”转变为一个真正具有全球影响力的海洋观测网，推动科学家们把研究问题的视角从区域转向全球。收集的更长时间序列和更大范围的海洋环境要素资料，使得科研人员有能力探索和研究从季节到年代际的海洋和天气/气候问题。除了厄尔尼诺和拉尼娜现象，还有那些与ENSO事件相似的异常现象，如太平洋年代际振荡（PDO）、北大西洋振荡（NAO）、北极振荡（AO）和南极绕极波（ACW）等，也已进入科学家们的研究视野。源源不断的Argo数据流，不仅会把科学家们的研究热点从上层带到中层和深层海洋，还会从当前的物理海洋学拓展到生物地球化学，甚至从自然科学领域延伸到社会科学领域。除了提供常规的业务和基础研究应用外，该观测网还会支持重要的即时预报和预测服务、科学和政策评估等，有助于拯救生命，避免财产损失，告知公众和政府对环境变异性和变化的反应，以及对海洋资源的可持续管理和海洋健康的保护等，同样也能为实现联合国“海洋十年”计划提出的“构建我们所需要的科学、打造我们所希望的海洋”愿景做出重要的贡献。中国Argo实时资料中心团队组织实施我国首个浮标布放专门航次（2002年12月-2003年1月）

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阿尔戈ARGODLC售价及内容一览阿尔戈DLC多少钱

阿尔戈ARGODLC售价及内容一览Argo可免费玩，但如果支持项目，可以购买完全可选的“Argo支持者包”。工作室作为表达感谢，Argo支持者的包装会有一些很酷的奖励。支持者包包括内容为MVP屏幕设置13个独家动画。捆绑23件独特的服装项目，包括面部和头饰，背包(这些物品纯粹是化妆品，不提供任何游戏的好处)。排行榜中突出显示的名称。访问将专门用于Argo支持者的高级服务器。可控车辆在Argo的情景编辑。售价ARGO支持者包售价为36元。玩家想要购买的话，可以从下方商店进入购买。

2017-06-23 13:53:34

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阿尔戈配置要求高吗

阿尔戈ARGO配置要求最低配置:操作系统: Windows 7 SP1 / 8 / 10(64位)处理器: Intel 双核 2.4 GHz 或 AMD 双核 Athlon 2.5 GHz内存: 4 GB RAM图形: NVIDIA GeForce 9800GT / AMD Radeon HD 5670 / Intel HD 显卡 4000(VRAM 为 512 MB)DirectX 版本: 10网络: 宽带互联网连接存储空间: 需要 20 GB 可用空间声卡: DirectX®-兼容主板推荐配置:操作系统: Windows 7 SP1 / 8 / 10(64位)处理器: Intel Core i5-4460 或 AMD FX 4300 或性能更优的处理器内存: 6 GB RAM图形: NVIDIA GeF

2017-06-23 13:43:59

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免费多人战术FPS游戏《阿尔戈》发行日期公布

波西米亚互动日前公布消息，其开发的全新战术FPS多人游戏《阿尔戈》（Argo）将于6月22日登陆Steam平台，游戏采用免费形式，包含多种多人游戏模式、全新武器装备解锁系统、排行榜、关卡编辑器等等。在游戏中，玩家将扮演佣兵角色，参与到两个相互敌对的势力作战中去，并被部署到Malden岛。玩家可以在这里进行5v5的战斗，每次战斗结束后可以根据表现获得经验，用以解锁新武器、武器附件和装备等等。这款游戏将在Steam和波西米亚商店中免费提供，并且没有微交易机制。不过那些想要支持开发的玩家还有机会购买完整的《阿尔戈》支持包，其中带有全新14种专享MVP画面、22种独特道具、并在3D编辑器里使用载具、进入高级Argo支持服务器的资格、以及排行榜上姓名高亮等福利。

2017-06-01 06:59:50

阿尔戈

Argo

发售：2017-06-22

官网：点击进入

语言：英文

类型：第一人称射击

发行：Bohemia Interactive

平台：PC

9.9

已有1人评分

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《阿尔戈(Argo)》是由Bohemia Interactive制作发行的一款免费多人战术FPS游戏，游戏采用免费形式，包含多种多人游戏模式、全新武器装备解锁系统、排行榜、关卡编辑器等等。

在游戏中，玩家将扮演佣兵角色，参与到两个相互敌对的势力作战中去，并被部署到Malden岛。玩家可以在这里进行5v5的战斗，每次战斗结束后可以根据表现获得经验，用以解锁新武器、武器附件和装备等等。

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