是否有计划在Knative中实现多容器工作流？

核心痛点 #

在EDA（事件驱动架构）场景中，容器化微服务的复用性优势很突出，但和单体应用比起来，跨Pod的网络通信、数据共享成本要高得多——不仅服务调用会产生额外延迟，跨Pod的数据传输也会消耗更多集群网络资源。

优化思路 #

针对这个问题，一个理想的解决方案是将组成工作流的多个微服务容器部署在同一个K8s Pod中：

• 为每个容器注入专属的工作流配置，满足不同服务的个性化运行需求
• 通过emptyDir卷（可选择挂载到本地RAM或节点存储）实现容器间的本地数据共享，彻底消除跨Pod的数据传输开销

现状与期望 #

目前Argo Workflows已经实现了这种单Pod多容器的工作流运行模式，能够显著提升工作流的执行速度，同时更高效地利用K8s集群资源。我们期待Knative也能尽快支持该特性，进一步优化事件驱动架构下的工作流运行效率。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Martin Golding