《Distributed Machine Learning Patterns》一书详细介绍了如何构建可扩展和高可靠性的机器学习系统。内容涵盖数据摄取、分布式训练、模型服务等方面，以及如何利用Kubernetes、TensorFlow、Kubeflow和Argo Workflows实现任务自动化。通过该书，读者将掌握关键概念与实际案例，并学会在大规模集群上管理和监控机器学习任务。本书适合具备基础机器学习知识的数据分析师、数据科学家和软件工程师。

Argo Workflows是一个开源的工作流编排引擎,专为Kubernetes环境设计。它支持定义多步骤工作流,可通过任务序列或有向无环图(DAG)建模。该引擎轻量灵活,易于使用和扩展,适用于机器学习、数据处理、基础设施自动化和CI/CD等多种场景。Argo Workflows以其强大的功能和广泛的应用,成为Kubernetes生态系统中最受欢迎的工作流执行引擎之一。