【阅读原文】戳：Argo Workflows at KubeCon Europe 2025: 多元场景的云原生任务编排
Kubecon Europe 2025于4.1-4.4在London举办，作为Kubernetes和云原生领域的顶级盛会，吸引了超过12000人参与。Argo Project作为云原生领域的旗舰项目，也备受青睐，本文整理了Argo Workflows在KubeCon的关键演讲，主要包括：快速增长的多元化社区、统一编排AI/HPC任务、事件驱动的工作流、平台工程的基石、丰富的使用场景等。
快速增长的多元化社区
来自阿里云容器服务的田双坤作为Maintainer更新了社区的最新进展和Roadmap。社区持续在快速增长，Github Star从14.0K增长到了15.5K。新晋了5位Maintainer，来自全球四个不同的大洲，其中有两位是End User，显示了Argo Workflows多元化发展态势、开放的社区理念。在2024年，主要在用户体验和任务编排性能等领域做了增强，未来会在更多企业级能力，包括规模、生态集成（AI/Bigdata）、Tracing、安全等方面进行进一步增强。
统一编排AI/HPC任务
来自Giessen University的研究员Sebastian Beyvers，分享了题为One Engine To Rule Them All: Unifying Cloud Workloads With Argo Workflows的演讲。讲述了如何解决复杂的多环境、多任务类型、多工具采用的问题，通过迁移和集成的方法将Kubeflow、Airflow、Slurm等不同的云工作负载统一到云原生的Argo Workflows平台之上，达到统一的架构，高效的用户与开发体验，极大地提升了运维效率。Giessen University的实践表明，Argo Workflows可以用作统一的任务调度引擎，该演讲引起了用户的广泛关注，现场反响热烈。
事件驱动的工作流
来自Pipekit的Darko Janjić深入探讨了如何利用 Argo Events 构建事件驱动的工作流，提升整体的系统的鲁棒性、实时性。 事件驱动已经成为自动化的趋势，通过集成Argo Events可以构建自定义的事件过滤机制，筛选重要事件，并和CI/CD Pipeline平台、安全扫描平台、开发工具等集成，完成实时的故障隔离、问题处理等，有效的节省人工运维成本，减少故障恢复时间。
平台工程的基石
来自Upbound的Viktor Farcic和Diagrid的Mauricio Salatino，分享了The Past, the Present, and the Future of Platform Engineering的主题演讲。平台工程的火爆已经不言而喻，其中一个关键的元素就是自动化的Pipeline，演讲中比较了Argo Workflows和Tekton Pipeline的场景，Tekton Pipeline更擅长于CI/CD，而Argo Workflows不单局限于CI/CD，更以其卓越的在并行数据处理和MLOps方面相关的能力得到青睐，现场通过Demo展示了Argo Workfows在任务编排方面的能力。
丰富的使用场景
除此之外，多个场景下也见到了Argo Workflows的身影。 来自Akuity的Anjelica Ambrosio分享了在规模化的时序数据分析中使用Argo Workflows的优势、Bloomberg的Will Wang分享了在使用Argo Workflows构建大规模的机器学习Pipeline时遇到的Spec验证问题和解决方案、来自Neo4j的Chris Heisz & Luke Beamish分享了From Click To Chaos: Linking Argo Workflows and Backstage for Automated Testing的主题演讲，介绍了如何集成Argo Workflows去实现高效的混沌测试。
总结
Argo Workflows作为云原生的批量任务编排引擎，在AI/HPC、批量数据处理、平台工程、事件驱动、混沌测试等多个场景下持续受到关注，可以预见，随着社区的蓬勃发展和终端用户的更多输入，未来会有更强大的能力、更多的用户故事。
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参考：
Argo Workflows：
https://github.com/argoproj/argo-workflows
One Engine To Rule Them All: Unifying Cloud Workloads With Argo Workflows:
Automated Resilience: Using Argo Events for Real-Time Incident Remediation:
The Past, the Present, and the Future of Platform Engineering:
Scaling Time Series Analysis With Argo Workflows: Patterns and Practices:
https://www.youtube.com/watch?v=jXbapwPfB7Q&list=PLj6h78yzYM2N9MWCsU_4upn64NDtHGv6i&index=26
Are You Sure It Works? Double Check Your Workflow Spec With Validating Webhooks:
https://www.youtube.com/watch?v=h-WHhA-T4lE&list=PLj6h78yzYM2N9MWCsU_4upn64NDtHGv6i&index=27
From Click To Chaos: Linking Argo Workflows and Backstage for Automated Testing:
Serverless Argo Workflows：
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