由PaddleFlow总览可知，PaddleFlow分成存储，调度，工作流三部分。
工作流，即Pipeline部分，主要功能如下：
- 制定工作流定义规范。通过yaml规范或者DSL规范支持以有向无环图（DAG）的形式定义多个节点间的运行参数，以及运行关系。
- 支持工作流，工作流任务管理。通过命令行（CLI），python SDK等形式，支持工作流的增删查改，以及工作流任务的管理，实现工作流定义的复用。
总体架构如下：
工作流(Pipeline)：项目中运行的静态信息通过工作流来进行描述。
步骤(Step)：一个工作流的基本调度单位，一个工作流可以包含多个步骤。
运行(Run)： 一个工作流的一次运行称为一个Run。
作业(Job)： 一个节点的一次运行，叫做一个作业。
队列(Queue)：资源分配的最小单元，队列可以授权给用户进行使用。
资源套餐(Flavour)：作业运行的资源单位，套餐中指定了作业运行时可使用的cpu/mem/gpu等资源信息。
共享存储(FS)：目前PF运行时可以指定共享存储，Job运行时会直接挂载共享存储到容器中。