Argo工作流不向WorkflowTemplate传递输入参数

Argo工作流是一个开源的容器原生工作流引擎，用于编排和执行基于容器的任务。它提供了一种声明性的方式来定义、运行和管理工作流，可以在云环境中自动化和编排各种任务。

Argo工作流的主要特点包括：

1. 声明性：Argo工作流使用YAML文件来定义工作流，使得工作流的编排和管理更加简单和可维护。
2. 可扩展性：Argo工作流支持并行和串行任务，可以根据需要进行任务的并发执行或者按照特定的顺序执行。
3. 可靠性：Argo工作流具有自动重试和失败处理机制，可以确保任务的可靠执行。
4. 可视化：Argo工作流提供了一个用户界面，可以可视化地查看和监控工作流的执行状态。

Argo工作流适用于各种场景，包括但不限于：

1. 机器学习和数据分析：可以使用Argo工作流来编排和管理机器学习模型的训练和推理任务，以及数据分析任务的执行。
2. 容器编排：可以使用Argo工作流来编排和管理容器化应用程序的部署和升级过程。
3. 自动化任务：可以使用Argo工作流来自动化各种任务，如数据处理、报表生成、定时任务等。

腾讯云提供了一系列与Argo工作流相关的产品和服务，包括：

1. 云原生应用引擎TKE：腾讯云原生应用引擎TKE是一个托管Kubernetes集群的服务，可以方便地部署和管理Argo工作流。
2. 云原生应用编排引擎KEDA：腾讯云原生应用编排引擎KEDA可以与Argo工作流集成，实现自动化的弹性伸缩和任务调度。
3. 云原生应用监控服务CMQ：腾讯云原生应用监控服务CMQ可以用于监控和报警Argo工作流的执行状态和性能指标。

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