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这是干什么的？
一个开源的、面向容器的工作流引擎，专为 Kubernetes 打造：它负责编排并行任务，工作流的每一步都作为一个容器来运行。它是 CNCF 毕业项目。
一个开源的、面向容器的工作流引擎，专为 Kubernetes 打造：它负责编排并行任务，工作流的每一步都作为一个容器来运行。它是 CNCF 毕业项目。那它实际跑在哪里——我的电脑上还是集群里？在你的集群里：Argo 以 Kubernetes CRD 的形式实现，并提供网页界面、REST API 服务（支持 HTTP 和 gRPC）以及命令行工具来操作它。
在你的集群里：Argo 以 Kubernetes CRD 的形式实现，并提供网页界面、REST API 服务（支持 HTTP 和 gRPC）以及命令行工具来操作它。最快看到它跑起来的方法是什么？跟着文档里的 Quickstart 走，或者不用安装任何东西，直接通过交互式培训材料或演示环境来体验。
跟着文档里的 Quickstart 走，或者不用安装任何东西，直接通过交互式培训材料或演示环境来体验。用之前我需要先准备什么？一个 Kubernetes 集群——Argo 部署到集群里，把你的步骤作为容器运行，所以除了命令行工具之外，你自己的电脑上不用装任何东西。
一个 Kubernetes 集群——Argo 部署到集群里，把你的步骤作为容器运行，所以除了命令行工具之外，你自己的电脑上不用装任何东西。团队一般用它来做什么？机器学习流水线、数据和批处理、基础设施自动化以及 CI/CD。目前有 200 多家组织正式在使用它，Kubeflow Pipelines 和 Netflix Metaflow 这类项目也是基于它构建的。
机器学习流水线、数据和批处理、基础设施自动化以及 CI/CD。目前有 200 多家组织正式在使用它，Kubeflow Pipelines 和 Netflix Metaflow 这类项目也是基于它构建的。我会被绑定在某个特定的云或操作系统上吗？不会——它与云无关，可以在任何 Kubernetes 集群上运行，工作流步骤甚至可以用 Windows 容器。
不会——它与云无关，可以在任何 Kubernetes 集群上运行，工作流步骤甚至可以用 Windows 容器。工作流该怎么描述？可以描述成一系列步骤，或者用一个 DAG（有向无环图）来表达任务之间的依赖关系——每一步都是一个容器。引擎还支持循环、参数化、条件判断，以及在步骤和工作流两个层级上设置重试和超时。
可以描述成一系列步骤，或者用一个 DAG（有向无环图）来表达任务之间的依赖关系——每一步都是一个容器。引擎还支持循环、参数化、条件判断，以及在步骤和工作流两个层级上设置重试和超时。有 SDK 吗，还是所有东西都得通过 API 来接？官方为 Java、Golang、Python 和 TypeScript 提供了客户端和 SDK——Python 用户可以用 Hera SDK，TypeScript 客户端则叫 Juno。
官方为 Java、Golang、Python 和 TypeScript 提供了客户端和 SDK——Python 用户可以用 Hera SDK，TypeScript 客户端则叫 Juno。步骤之间怎么传递数据？通过步骤级别的输入和输出——也就是 artifact（制品）和参数。Artifact 可以存储在 S3、GCS、Azure Blob Storage、Artifactory、阿里云 OSS、Git、HTTP、raw，或自定义插件中。
通过步骤级别的输入和输出——也就是 artifact（制品）和参数。Artifact 可以存储在 S3、GCS、Azure Blob Storage、Artifactory、阿里云 OSS、Git、HTTP、raw，或自定义插件中。工作流可以定时运行或自动触发吗？可以：工作流可以用 cron 定时调度，也可以通过 webhook 触发，运行结束时还会通过 exit hook 来处理通知和清理工作。
可以：工作流可以用 cron 定时调度，也可以通过 webhook 触发，运行结束时还会通过 exit hook 来处理通知和清理工作。What are similar projects?airflow, argo-cd, kubesphere, meshery, evenfire, taipy, helm, containerd
airflow, argo-cd, kubesphere, meshery, evenfire, taipy, helm, containerdWhich topics is it in?argo, pipelines, dag, gitops, batch-processing, workflow-engine, k8s, cncf, mlops, data-engineering, ci-cd, cloud-native
argo, pipelines, dag, gitops, batch-processing, workflow-engine, k8s, cncf, mlops, data-engineering, ci-cd, cloud-native