Créer et exécuter un job de base

Ce document décrit les principes de base de la création de jobs par lot: créer et exécuter un job basé sur un script ou une image de conteneur ; et utiliser des variables prédéfinies et personnalisées. Pour en savoir plus sur la création et l'exécution de jobs, consultez Présentation de la création et de l'exécution de tâches

Avant de commencer

  • Si vous n'avez jamais utilisé Batch auparavant, consultez Premiers pas avec Batch et activez Batch en suivant la les conditions préalables pour les projets et les utilisateurs.

  • Pour obtenir les autorisations nécessaires à la création d'un job, demandez à votre administrateur de vous accorder le rôles IAM suivants:

    Pour en savoir plus sur l'attribution de rôles, consultez la section Gérer les accès.

    Vous pouvez également obtenir les autorisations requises via des rôles personnalisés ou d'autres rôles prédéfinis.

  • Chaque fois que vous créez un job, assurez-vous qu'il dispose d'une configuration réseau valide.
    • Si vous n'avez pas d'exigences réseau spécifiques pour votre charge de travail ou et que vous n'avez pas modifié le réseau par défaut de votre projet, aucune action n'est requise.
    • Sinon, vous devez configurer la mise en réseau lorsque vous créez un job. Découvrez comment configurer la mise en réseau pour un job avant de créer un job de base, afin que vous puissiez modifiez les exemples ci-dessous pour répondre à vos exigences de mise en réseau.
    Pour en savoir plus sur la configuration réseau d'une tâche, consultez la section Présentation de la mise en réseau par lot
  • Assurez-vous que chaque job dispose d'une VM valide de votre système d'exploitation.
    • Si vous n'avez pas d'exigences particulières concernant l'image d'OS de VM ou le disque de démarrage pour votre charge de travail ou projet spécifique, aucune action n'est requise.
    • Sinon, vous devez préparer une option d'environnement d'OS de VM valide. Avant de créer un job de base, autorisez la configuration par défaut pour l'environnement d'OS de VM ou apprenez à le personnaliser afin que vous puissiez modifier les exemples ci-dessous en fonction de vos besoins.
    Pour en savoir plus sur l'environnement d'OS de VM associé à un job, consultez la page Présentation de l'environnement d'OS de VM

Créer un job de base

Pour plus d'informations sur tous les champs que vous pouvez spécifier pour une tâche, consultez les documentation de référence Ressource REST projects.locations.jobs. Pour résumer, une tâche consiste en un tableau d'une ou plusieurs tâches. qui exécutent toutes une ou plusieurs exécutables, qui sont les scripts et/ou conteneurs exécutables pour votre job. Pour aborder les principes de base, cette section explique comment créer un exemple de tâche avec Un seul exécutable, qu'il s'agisse d'un script ou d'une image de conteneur:

  • Si vous souhaitez utiliser Batch pour écrire des jobs qui exécutent une image de conteneur, consultez la section Créer une tâche de conteneur.
  • Sinon, si vous ne savez pas si vous souhaitez utiliser des images de conteneurs ou si vous ne connaissez pas les conteneurs : créer une tâche de script ; est recommandé.

L'exemple de tâche pour les deux types de tâches contient un groupe de tâches avec une de quatre tâches. Chaque tâche imprime un message et son index à la requête de sortie et Cloud Logging. La définition de cette tâche spécifie parallélisme de 2, ce qui indique que le job doit s'exécuter sur 2 VM pour permettre 2 tâches à exécuter à la fois.

Créer un job de conteneur de base

Vous pouvez sélectionner ou créer une image de conteneur pour fournir le code et les dépendances pour que votre job s'exécute depuis n'importe quel environnement de calcul. Pour en savoir plus, consultez Utiliser des images de conteneurs Exécuter des conteneurs sur des instances de VM

Vous pouvez créer un job de conteneur de base à l'aide de la console Google Cloud, gcloud CLI, API Batch, Go, Java, Node.js, Python ou C++

Console

Pour créer un job de conteneur de base à l'aide de la console Google Cloud, procédez comme suit : suivantes:

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Liste des tâches.

    Accéder à la liste des jobs

  2. Cliquez sur Créer. La La page Créer un job par lot s'ouvre. Dans le volet de gauche, La page Job details (Informations sur le job) est sélectionnée.

  3. Configurez la page Détails de la tâche:

    1. (Facultatif) Dans le champ Job name (Nom du job), personnalisez le nom du job.

      Par exemple, saisissez example-basic-job.

    2. Configurez la section Détails de la tâche:

      1. Dans la fenêtre New runnable (Nouvel exécutable), ajoutez au moins un script. ou un conteneur pour l'exécution de ce job.

        Par exemple, pour ajouter un conteneur, procédez comme suit:

        1. Sélectionnez URL de l'image du conteneur (par défaut).

        2. Dans le champ URL de l'image du conteneur, saisissez l'URL d'une de conteneur à exécuter pour chaque tâche d'un projet.

          Par exemple, pour utiliser le conteneur Docker busybox image, saisissez l'image URL suivante:

          gcr.io/google-containers/busybox

        3. Facultatif: Pour remplacer l'ID de l'image de conteneur, ENTRYPOINT, saisissez une commande dans le Champ Point d'entrée.

          Par exemple, saisissez ce qui suit:

          /bin/sh

        4. Facultatif : Pour ignorer la commande CMD de l'image de conteneur, procédez comme suit : effectuer les opérations suivantes:

          1. Sélectionnez Remplacer la commande CMD de l'image de conteneur. . Une zone de texte s'affiche.

          2. Dans la zone de texte, saisissez une ou plusieurs commandes, en les séparant chaque commande par une nouvelle ligne.

            Par exemple, saisissez les commandes suivantes:

            -c
echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.

          3. Cliquez sur OK.

      2. Dans le champ Nombre de tâches, saisissez le nombre de tâches correspondantes. d'un projet. Cette valeur doit être un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches par groupe de tâches.

        Par exemple, saisissez 4.

      3. Dans le champ Parallélisme, saisissez le nombre de tâches à exécuter. simultanément. Le nombre ne peut pas être supérieur au nombre total de tâches. Il doit s'agir d'un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches parallèles par job.

        Par exemple, saisissez 2.

  4. Configurez la page Spécifications des ressources:

    1. Dans le volet de gauche, cliquez sur Spécifications de ressources. La page Spécifications des ressources s'ouvre.

    2. Dans la section Modèle de provisionnement de VM, sélectionnez l'un des les options suivantes modèle de provisionnement VM de ce job:

      • Si votre tâche peut résister à la préemption et que vous souhaitez des VM à prix réduit, sélectionnez Spot.

      • Sinon, sélectionnez Standard.

      Par exemple, sélectionnez Standard (par défaut).

    3. Sélectionnez le lieu de cette mission:

      1. Dans le champ Région, sélectionnez une région.

        Par exemple, sélectionnez us-central1 (Iowa) (par défaut).

      2. Dans le champ Zone, effectuez l'une des opérations suivantes:

        • Si vous souhaitez limiter l'exécution de ce job pour une zone spécifique, sélectionnez-en une.

        • Sinon, sélectionnez n'importe quelle option.

        Par exemple, sélectionnez toutes (par défaut).

    4. Sélectionnez l'une des options suivantes : familles de machines:

      • Pour les charges de travail courantes, cliquez sur Usage général.

      • Pour les charges de travail exigeantes en performances, cliquez sur Optimisé pour le calcul.

      • Pour les charges de travail exigeantes en mémoire, cliquez sur Mémoire optimisée.

      Par exemple, cliquez sur Usage général (option par défaut).

    5. Dans le champ Série, sélectionnez une série de machines pour les VM de ce job.

      Par exemple, si vous avez sélectionné Usage général pour le paramètre famille de machines, sélectionnez E2 (par défaut).

    6. Dans le champ Type de machine, sélectionnez un type de machine VM d'un job.

      Par exemple, si vous avez sélectionné E2 pour la série de machines, sélectionnez e2-medium (2 vCPU, 4 Go de mémoire) (par défaut).

    7. Configurez la quantité de ressources de VM requises pour chaque tâche:

      1. Dans le champ Cœurs, saisissez la quantité de vCPUs par tâche.

        Par exemple, saisissez 1 (valeur par défaut).

      2. Dans le champ Mémoire, saisissez la quantité de RAM (en Go) par tâche.

        Par exemple, saisissez 0.5 (valeur par défaut).

  5. Facultatif: Pour examiner la configuration du job, dans le volet de gauche, cliquez sur Aperçu.

  6. Cliquez sur Créer.

La page Informations sur la tâche affiche la tâche que vous avez créée.

gcloud

Pour créer un job de conteneur de base à l'aide de la gcloud CLI, procédez comme suit : suivantes:

  1. Créez un fichier JSON qui spécifie les détails de configuration de votre job. Pour exemple, pour créer un job de conteneur de base, créez un fichier JSON avec les contenus suivants. Pour en savoir plus sur tous les champs que vous pouvez pour une tâche, consultez la documentation de référence Ressource REST projects.locations.jobs.

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "container": {
                            CONTAINER
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": CORES,
                    "memoryMib": MEMORY
                },
                "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
            },
            "taskCount": TASK_COUNT,
            "parallelism": PARALLELISM
        }
    ]
}

    Remplacez les éléments suivants :

    • CONTAINER: conteneur l'exécution de chaque tâche.
    • CORES : facultatif. La quantité de en particulier les vCPUs, représentent généralement un demi-cœur physique, à allouer à chaque tâche en milliprocesseurs. Si le champ cpuMilli n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 2000 (deux processeurs virtuels).
    • MEMORY : facultatif. La quantité de mémoire à allouent à chaque tâche en Mo. Si le champ memoryMib n'est pas définie, la valeur est définie sur 2000 (2 Go).
    • MAX_RETRY_COUNT : facultatif. Le nombre maximal de nouvelles tentatives pour une tâche. La valeur doit être un nombre entier compris entre 0 et 10. Si le champ maxRetryCount n'est pas spécifié, la valeur est défini sur 0, ce qui signifie qu'il faut ne pas relancer la tâche. Pour en savoir plus sur le champ maxRetryCount, consultez Automatiser les nouvelles tentatives d'exécution de tâches.
    • MAX_RUN_DURATION : facultatif. La durée maximale une tâche est autorisée à s'exécuter avant d'être relancée ou d'échouer, au format suivant : une valeur en secondes suivie de s (par exemple, 3600s pour 1 heure. Si le champ maxRunDuration n'est pas spécifié, le est définie sur durée maximale d'exécution d'un job. Pour en savoir plus sur le champ maxRunDuration, consultez Limitez la durée d'exécution des tâches et des exécutables à l'aide de délais avant expiration.
    • TASK_COUNT : facultatif. Le nombre de tâches pour la tâche. Cette valeur doit être un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches par groupe de tâches. Si le champ taskCount n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 1.
    • PARALLELISM : facultatif. Le nombre de tâches le job s'exécute simultanément. Le nombre ne peut pas être supérieur au nombre de tâches. Il doit s'agir d'un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches parallèles par job. Si le Le champ parallelism n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 1.

  2. Créez une tâche à l'aide de la commande gcloud batch jobs submit.

    gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
  --location LOCATION \
  --config JSON_CONFIGURATION_FILE

    Remplacez les éléments suivants :

    • JOB_NAME: nom de la tâche.
    • LOCATION: emplacement du travail.
    • JSON_CONFIGURATION_FILE: chemin d'accès d'un fichier JSON contenant les détails de configuration du job.

Par exemple, pour créer un job qui exécute des tâches à l'aide du Image de conteneur Docker busybox:

  1. Dans le répertoire actuel, créez un fichier JSON nommé hello-world-container.json avec le contenu suivant:

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "container": {
                            "imageUri": "gcr.io/google-containers/busybox",
                            "entrypoint": "/bin/sh",
                            "commands": [
                                "-c",
                                "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                            ]
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                },
                "maxRetryCount": 2,
                "maxRunDuration": "3600s"
            },
            "taskCount": 4,
            "parallelism": 2
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
            }
        ]
    },
    "labels": {
        "department": "finance",
        "env": "testing"
    },
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

  2. Exécutez la commande suivante :

    gcloud batch jobs submit example-container-job \
  --location us-central1 \
  --config hello-world-container.json

API

Pour créer un job de conteneur de base à l'aide de l'API Batch, utilisez la méthode jobs.create. Pour en savoir plus sur tous les champs que vous pouvez spécifier pour une tâche, consultez les documentation de référence pour la ressource REST projects.locations.jobs.

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs?job_id=JOB_NAME

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "container": {
                            CONTAINER
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": CORES,
                    "memoryMib": MEMORY
                },
                "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
            },
            "taskCount": TASK_COUNT,
            "parallelism": PARALLELISM
        }
    ]
}

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID: le ID du projet de votre projet.
  • LOCATION: emplacement du travail.
  • JOB_NAME: nom de la tâche.
  • CONTAINER: conteneur l'exécution de chaque tâche.
  • CORES : facultatif. La quantité de en particulier les vCPUs, représentent généralement un demi-cœur physique, à allouer à chaque tâche dans milliCPU unités. Si le champ cpuMilli n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 2000 (deux processeurs virtuels).
  • MEMORY : facultatif. La quantité de mémoire à allouent à chaque tâche en Mo. Si le champ memoryMib n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 2000 (2 Go).
  • MAX_RETRY_COUNT : facultatif. Le nombre maximal de nouvelles tentatives pour une tâche. La valeur doit être un nombre entier compris entre 0 et 10. Si le champ maxRetryCount n'est pas spécifié, la valeur est défini sur 0, ce qui signifie qu'il faut ne pas relancer la tâche. Pour en savoir plus sur le champ maxRetryCount, consultez Automatisez les nouvelles tentatives d'exécution de tâches.
  • MAX_RUN_DURATION : facultatif. La durée maximale une tâche est autorisée à s'exécuter avant d'être relancée ou d'échouer, au format suivant : une valeur en secondes suivie de s (par exemple, 3600s pour 1 heure. Si le champ maxRunDuration n'est pas spécifié, la valeur est défini sur durée maximale d'exécution d'un job. Pour en savoir plus sur le champ maxRunDuration, consultez Limitez la durée d'exécution des tâches et des exécutables à l'aide de délais avant expiration.
  • TASK_COUNT : facultatif. Le nombre de tâches pour qui doit être un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches par groupe de tâches. Si le Le champ taskCount n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 1.
  • PARALLELISM : facultatif. Le nombre de tâches que s'exécute simultanément. Le nombre ne peut pas être supérieur au nombre de tâches. Il doit s'agir d'un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches parallèles par tâche. Si le Le champ parallelism n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 1.

Par exemple, pour créer un job qui exécute des tâches à l'aide du Image de conteneur Docker busybox utilisez la requête suivante:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/jobs?job_id=example-container-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "container": {
                            "imageUri": "gcr.io/google-containers/busybox",
                            "entrypoint": "/bin/sh",
                            "commands": [
                                "-c",
                                "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                            ]
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                },
                "maxRetryCount": 2,
                "maxRunDuration": "3600s"
            },
            "taskCount": 4,
            "parallelism": 2
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
            }
        ]
    },
    "labels": {
        "department": "finance",
        "env": "testing"
    },
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

où PROJECT_ID est le ID du projet de votre projet.

Go

Go

Pour en savoir plus, consultez les API Go par lot documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Batch, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	batch "cloud.google.com/go/batch/apiv1"
	"cloud.google.com/go/batch/apiv1/batchpb"
	durationpb "google.golang.org/protobuf/types/known/durationpb"
)

// Creates and runs a job that runs the specified container
func createContainerJob(w io.Writer, projectID, region, jobName string) error {
	// projectID := "your_project_id"
	// region := "us-central1"
	// jobName := "some-job"

	ctx := context.Background()
	batchClient, err := batch.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer batchClient.Close()

	container := &batchpb.Runnable_Container{
		ImageUri:   "gcr.io/google-containers/busybox",
		Commands:   []string{"-c", "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."},
		Entrypoint: "/bin/sh",
	}

	// We can specify what resources are requested by each task.
	resources := &batchpb.ComputeResource{
		// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
		CpuMilli:  2000,
		MemoryMib: 16,
	}

	taskSpec := &batchpb.TaskSpec{
		Runnables: []*batchpb.Runnable{{
			Executable: &batchpb.Runnable_Container_{Container: container},
		}},
		ComputeResource: resources,
		MaxRunDuration: &durationpb.Duration{
			Seconds: 3600,
		},
		MaxRetryCount: 2,
	}

	// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
	taskGroups := []*batchpb.TaskGroup{
		{
			TaskCount: 4,
			TaskSpec:  taskSpec,
		},
	}

	// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
	// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
	// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
	allocationPolicy := &batchpb.AllocationPolicy{
		Instances: []*batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate{{
			PolicyTemplate: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate_Policy{
				Policy: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicy{
					MachineType: "e2-standard-4",
				},
			},
		}},
	}

	// We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
	logsPolicy := &batchpb.LogsPolicy{
		Destination: batchpb.LogsPolicy_CLOUD_LOGGING,
	}

	jobLabels := map[string]string{"env": "testing", "type": "container"}

	// The job's parent is the region in which the job will run
	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, region)

	job := batchpb.Job{
		TaskGroups:       taskGroups,
		AllocationPolicy: allocationPolicy,
		Labels:           jobLabels,
		LogsPolicy:       logsPolicy,
	}

	req := &batchpb.CreateJobRequest{
		Parent: parent,
		JobId:  jobName,
		Job:    &job,
	}

	created_job, err := batchClient.CreateJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create job: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Job created: %v\n", created_job)

	return nil
}

Java

Java

Pour en savoir plus, consultez les API Java par lot documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Batch, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate;
import com.google.cloud.batch.v1.BatchServiceClient;
import com.google.cloud.batch.v1.ComputeResource;
import com.google.cloud.batch.v1.CreateJobRequest;
import com.google.cloud.batch.v1.Job;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy.Destination;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable.Container;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskGroup;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskSpec;
import com.google.protobuf.Duration;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateWithContainerNoMounting {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project ID or project number of the Cloud project you want to use.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";

    // Name of the region you want to use to run the job. Regions that are
    // available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
    String region = "europe-central2";

    // The name of the job that will be created.
    // It needs to be unique for each project and region pair.
    String jobName = "JOB_NAME";

    createContainerJob(projectId, region, jobName);
  }

  // This method shows how to create a sample Batch Job that will run a simple command inside a
  // container on Cloud Compute instances.
  public static void createContainerJob(String projectId, String region, String jobName)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the `batchServiceClient.close()` method on the client to safely
    // clean up any remaining background resources.
    try (BatchServiceClient batchServiceClient = BatchServiceClient.create()) {

      // Define what will be done as part of the job.
      Runnable runnable =
          Runnable.newBuilder()
              .setContainer(
                  Container.newBuilder()
                      .setImageUri("gcr.io/google-containers/busybox")
                      .setEntrypoint("/bin/sh")
                      .addCommands("-c")
                      .addCommands(
                          "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. "
                              + "This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.")
                      .build())
              .build();

      // We can specify what resources are requested by each task.
      ComputeResource computeResource =
          ComputeResource.newBuilder()
              // In milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
              .setCpuMilli(2000)
              // In MiB.
              .setMemoryMib(16)
              .build();

      TaskSpec task =
          TaskSpec.newBuilder()
              // Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
              .addRunnables(runnable)
              .setComputeResource(computeResource)
              .setMaxRetryCount(2)
              .setMaxRunDuration(Duration.newBuilder().setSeconds(3600).build())
              .build();

      // Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
      // Currently, it's possible to have only one task group.
      TaskGroup taskGroup = TaskGroup.newBuilder().setTaskCount(4).setTaskSpec(task).build();

      // Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
      // In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
      // Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
      InstancePolicy instancePolicy =
          InstancePolicy.newBuilder().setMachineType("e2-standard-4").build();

      AllocationPolicy allocationPolicy =
          AllocationPolicy.newBuilder()
              .addInstances(InstancePolicyOrTemplate.newBuilder().setPolicy(instancePolicy).build())
              .build();

      Job job =
          Job.newBuilder()
              .addTaskGroups(taskGroup)
              .setAllocationPolicy(allocationPolicy)
              .putLabels("env", "testing")
              .putLabels("type", "container")
              // We use Cloud Logging as it's an out of the box available option.
              .setLogsPolicy(
                  LogsPolicy.newBuilder().setDestination(Destination.CLOUD_LOGGING).build())
              .build();

      CreateJobRequest createJobRequest =
          CreateJobRequest.newBuilder()
              // The job's parent is the region in which the job will run.
              .setParent(String.format("projects/%s/locations/%s", projectId, region))
              .setJob(job)
              .setJobId(jobName)
              .build();

      Job result =
          batchServiceClient
              .createJobCallable()
              .futureCall(createJobRequest)
              .get(5, TimeUnit.MINUTES);

      System.out.printf("Successfully created the job: %s", result.getName());
    }
  }
}

Node.js

Node.js

Pour en savoir plus, consultez les API Node.js par lot documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Batch, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

/**
 * TODO(developer): Uncomment and replace these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
/**
 * The region you want to the job to run in. The regions that support Batch are listed here:
 * https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
 */
// const region = 'us-central-1';
/**
 * The name of the job that will be created.
 * It needs to be unique for each project and region pair.
 */
// const jobName = 'YOUR_JOB_NAME';

// Imports the Batch library
const batchLib = require('@google-cloud/batch');
const batch = batchLib.protos.google.cloud.batch.v1;

// Instantiates a client
const batchClient = new batchLib.v1.BatchServiceClient();

// Define what will be done as part of the job.
const task = new batch.TaskSpec();
const runnable = new batch.Runnable();
runnable.container = new batch.Runnable.Container();
runnable.container.imageUri = 'gcr.io/google-containers/busybox';
runnable.container.entrypoint = '/bin/sh';
runnable.container.commands = [
  '-c',
  'echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.',
];
task.runnables = [runnable];

// We can specify what resources are requested by each task.
const resources = new batch.ComputeResource();
resources.cpuMilli = 2000; // in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
resources.memoryMib = 16;
task.computeResource = resources;

task.maxRetryCount = 2;
task.maxRunDuration = {seconds: 3600};

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup();
group.taskCount = 4;
group.taskSpec = task;

// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy();
const policy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy();
policy.machineType = 'e2-standard-4';
const instances = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate();
instances.policy = policy;
allocationPolicy.instances = [instances];

const job = new batch.Job();
job.name = jobName;
job.taskGroups = [group];
job.allocationPolicy = allocationPolicy;
job.labels = {env: 'testing', type: 'container'};
// We use Cloud Logging as it's an option available out of the box
job.logsPolicy = new batch.LogsPolicy();
job.logsPolicy.destination = batch.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING;

// The job's parent is the project and region in which the job will run
const parent = `projects/${projectId}/locations/${region}`;

async function callCreateJob() {
  // Construct request
  const request = {
    parent,
    jobId: jobName,
    job,
  };

  // Run request
  const response = await batchClient.createJob(request);
  console.log(response);
}

callCreateJob();

Python

Python

Pour en savoir plus, consultez les API Python par lot documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Batch, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

from google.cloud import batch_v1


def create_container_job(project_id: str, region: str, job_name: str) -> batch_v1.Job:
    """
    This method shows how to create a sample Batch Job that will run
    a simple command inside a container on Cloud Compute instances.

    Args:
        project_id: project ID or project number of the Cloud project you want to use.
        region: name of the region you want to use to run the job. Regions that are
            available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
        job_name: the name of the job that will be created.
            It needs to be unique for each project and region pair.

    Returns:
        A job object representing the job created.
    """
    client = batch_v1.BatchServiceClient()

    # Define what will be done as part of the job.
    runnable = batch_v1.Runnable()
    runnable.container = batch_v1.Runnable.Container()
    runnable.container.image_uri = "gcr.io/google-containers/busybox"
    runnable.container.entrypoint = "/bin/sh"
    runnable.container.commands = [
        "-c",
        "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.",
    ]

    # Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
    task = batch_v1.TaskSpec()
    task.runnables = [runnable]

    # We can specify what resources are requested by each task.
    resources = batch_v1.ComputeResource()
    resources.cpu_milli = 2000  # in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
    resources.memory_mib = 16  # in MiB
    task.compute_resource = resources

    task.max_retry_count = 2
    task.max_run_duration = "3600s"

    # Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
    # Currently, it's possible to have only one task group.
    group = batch_v1.TaskGroup()
    group.task_count = 4
    group.task_spec = task

    # Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
    # In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
    # Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
    policy = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicy()
    policy.machine_type = "e2-standard-4"
    instances = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate()
    instances.policy = policy
    allocation_policy = batch_v1.AllocationPolicy()
    allocation_policy.instances = [instances]

    job = batch_v1.Job()
    job.task_groups = [group]
    job.allocation_policy = allocation_policy
    job.labels = {"env": "testing", "type": "container"}
    # We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
    job.logs_policy = batch_v1.LogsPolicy()
    job.logs_policy.destination = batch_v1.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING

    create_request = batch_v1.CreateJobRequest()
    create_request.job = job
    create_request.job_id = job_name
    # The job's parent is the region in which the job will run
    create_request.parent = f"projects/{project_id}/locations/{region}"

    return client.create_job(create_request)

C++

C++

Pour en savoir plus, consultez les API C++ par lot documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Batch, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

#include "google/cloud/batch/v1/batch_client.h"

  [](std::string const& project_id, std::string const& location_id,
     std::string const& job_id) {
    // Initialize the request; start with the fields that depend on the sample
    // input.
    google::cloud::batch::v1::CreateJobRequest request;
    request.set_parent("projects/" + project_id + "/locations/" + location_id);
    request.set_job_id(job_id);
    // Most of the job description is fixed in this example; use a string to
    // initialize it.
    auto constexpr kText = R"pb(
      task_groups {
        task_count: 4
        task_spec {
          compute_resource { cpu_milli: 500 memory_mib: 16 }
          max_retry_count: 2
          max_run_duration { seconds: 3600 }
          runnables {
            container {
              image_uri: "gcr.io/google-containers/busybox"
              entrypoint: "/bin/sh"
              commands: "-c"
              commands: "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
            }
          }
        }
      }
      allocation_policy {
        instances {
          policy { machine_type: "e2-standard-4" provisioning_model: STANDARD }
        }
      }
      labels { key: "env" value: "testing" }
      labels { key: "type" value: "container" }
      logs_policy { destination: CLOUD_LOGGING }
    )pb";
    auto* job = request.mutable_job();
    if (!google::protobuf::TextFormat::ParseFromString(kText, job)) {
      throw std::runtime_error("Error parsing Job description");
    }
    // Create a client and issue the request.
    auto client = google::cloud::batch_v1::BatchServiceClient(
        google::cloud::batch_v1::MakeBatchServiceConnection());
    auto response = client.CreateJob(request);
    if (!response) throw std::move(response).status();
    std::cout << "Job : " << response->DebugString() << "\n";
  }

Créer une tâche de script de base

Vous pouvez créer un job de script de base à l'aide de la console Google Cloud, gcloud CLI, API Batch, Go, Java, Node.js, Python ou C++.

Console

Pour créer une tâche de script de base à l'aide de la console Google Cloud, procédez comme suit : suivantes:

  1. Dans la console Google Cloud, accédez à la page Liste des tâches.

    Accéder à la liste des jobs

  2. Cliquez sur Créer. La La page Créer un job par lot s'ouvre. Dans le volet de gauche, La page Job details (Informations sur le job) est sélectionnée.

  3. Configurez la page Détails de la tâche:

    1. (Facultatif) Dans le champ Job name (Nom du job), personnalisez le nom du job.

      Par exemple, saisissez example-basic-job.

    2. Configurez la section Détails de la tâche:

      1. Dans la fenêtre New runnable (Nouvel exécutable), ajoutez au moins un script. ou un conteneur pour l'exécution de ce job.

        Par exemple, pour ajouter un script, procédez comme suit:

        1. Sélectionnez Script. Une zone de texte s'affiche.

        2. Dans la zone de texte, saisissez le script que vous souhaitez exécuter chaque tâche de ce job.

          Par exemple, saisissez le script suivant:

          echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.

        3. Cliquez sur OK.

      2. Dans le champ Nombre de tâches, saisissez le nombre de tâches pour ce travail. La valeur doit être un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches par groupe de tâches.

        Par exemple, saisissez 4.

      3. Dans le champ Parallélisme, saisissez le nombre de tâches à exécuter. simultanément. Le nombre ne peut pas être supérieur au nombre total de tâches. Il doit s'agir d'un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches parallèles par job.

        Par exemple, saisissez 2.

  4. Configurez la page Spécifications des ressources:

    1. Dans le volet de gauche, cliquez sur Spécifications de ressources. La page Spécifications des ressources s'ouvre.

    2. Dans la section Modèle de provisionnement de VM, sélectionnez l'un des les options suivantes modèle de provisionnement VM de ce job:

      • Si votre tâche peut résister à la préemption et que vous souhaitez des VM à prix réduit, sélectionnez Spot.

      • Sinon, sélectionnez Standard.

      Par exemple, sélectionnez Standard (par défaut).

    3. Sélectionnez le lieu de cette mission:

      1. Dans le champ Région, sélectionnez une région.

        Par exemple, sélectionnez us-central1 (Iowa) (par défaut).

      2. Dans le champ Zone, effectuez l'une des opérations suivantes:

        • Si vous souhaitez que ce job ne s'exécute pas dans un une zone spécifique uniquement, sélectionnez une zone.

        • Sinon, sélectionnez n'importe quelle option.

        Par exemple, sélectionnez toutes (par défaut).

    4. Sélectionnez l'une des options suivantes : familles de machines:

      • Pour les charges de travail courantes, cliquez sur Usage général.

      • Pour les charges de travail exigeantes en performances, cliquez sur Optimisé pour le calcul.

      • Pour les charges de travail exigeantes en mémoire, cliquez sur Mémoire optimisée.

      Par exemple, cliquez sur Usage général (option par défaut).

    5. Dans le champ Série, sélectionnez une série de machines pour les VM de ce job.

      Par exemple, si vous avez sélectionné Usage général pour le paramètre famille de machines, sélectionnez E2 (par défaut).

    6. Dans le champ Type de machine, sélectionnez un type de machine VM d'un job.

      Par exemple, si vous avez sélectionné E2 pour la série de machines, sélectionnez e2-medium (2 vCPU, 4 Go de mémoire) (par défaut).

    7. Configurez la quantité de ressources de VM requises pour chaque tâche:

      1. Dans le champ Cœurs, saisissez la quantité de vCPUs par tâche.

        Par exemple, saisissez 1 (valeur par défaut).

      2. Dans le champ Mémoire, saisissez la quantité de RAM (en Go) par tâche.

        Par exemple, saisissez 0.5 (valeur par défaut).

  5. Facultatif: Pour examiner la configuration du job, dans le volet de gauche, cliquez sur Aperçu.

  6. Cliquez sur Créer.

La page Informations sur la tâche affiche la tâche que vous avez créée.

gcloud

Pour créer un job de script de base à l'aide de gcloud CLI, procédez comme suit : suivantes:

  1. Créez un fichier JSON qui spécifie les détails de configuration de votre job. Pour exemple, pour créer un job de script de base, créez un fichier JSON avec les contenus suivants. Pour en savoir plus sur tous les champs que vous pouvez pour une tâche, consultez la documentation de référence Ressource REST projects.locations.jobs.

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            SCRIPT
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": CORES,
                    "memoryMib": MEMORY
                },
                "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
            },
            "taskCount": TASK_COUNT,
            "parallelism": PARALLELISM
        }
    ]
}

    Remplacez les éléments suivants :

    • SCRIPT: le script l'exécution de chaque tâche.
    • CORES : facultatif. La quantité de en particulier les vCPUs, représentent généralement un demi-cœur physique, à allouer à chaque tâche en milliprocesseurs. Si le champ cpuMilli n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 2000 (deux processeurs virtuels).
    • MEMORY : facultatif. La quantité de mémoire à allouent à chaque tâche en Mo. Si le champ memoryMib n'est pas définie, la valeur est définie sur 2000 (2 Go).
    • MAX_RETRY_COUNT : facultatif. Le nombre maximal de nouvelles tentatives pour une tâche. La valeur doit être un nombre entier compris entre 0 et 10. Si le champ maxRetryCount n'est pas spécifié, la valeur est défini sur 0, ce qui signifie qu'il faut ne pas relancer la tâche. Pour en savoir plus sur le champ maxRetryCount, consultez Automatiser les nouvelles tentatives d'exécution de tâches.
    • MAX_RUN_DURATION : facultatif. La durée maximale une tâche est autorisée à s'exécuter avant d'être relancée ou d'échouer, au format suivant : une valeur en secondes suivie de s (par exemple, 3600s pour 1 heure. Si le champ maxRunDuration n'est pas spécifié, le est définie sur durée maximale d'exécution d'un job. Pour en savoir plus sur le champ maxRunDuration, consultez Limitez la durée d'exécution des tâches et des exécutables à l'aide de délais avant expiration.
    • TASK_COUNT : facultatif. Le nombre de tâches pour la tâche. Cette valeur doit être un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches par groupe de tâches. Si le champ taskCount n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 1.
    • PARALLELISM : facultatif. Le nombre de tâches le job s'exécute simultanément. Le nombre ne peut pas être supérieur au nombre de tâches. Il doit s'agir d'un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches parallèles par job. Si le Le champ parallelism n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 1.

  2. Créez une tâche à l'aide de la commande gcloud batch jobs submit.

    gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
  --location LOCATION \
  --config JSON_CONFIGURATION_FILE

    Remplacez les éléments suivants :

    • JOB_NAME: nom de la tâche.
    • LOCATION: emplacement du travail.
    • JSON_CONFIGURATION_FILE: chemin d'accès d'un fichier JSON contenant les détails de configuration du job.

Par exemple, pour créer une tâche qui exécute des tâches à l'aide d'un script:

  1. Dans le répertoire actuel, créez un fichier JSON nommé hello-world-script.json avec le contenu suivant:

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                },
                "maxRetryCount": 2,
                "maxRunDuration": "3600s"
            },
            "taskCount": 4,
            "parallelism": 2
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
            }
        ]
    },
    "labels": {
        "department": "finance",
        "env": "testing"
    },
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

  2. Exécutez la commande suivante :

    gcloud batch jobs submit example-script-job \
  --location us-central1 \
  --config hello-world-script.json

API

Pour créer une tâche de script de base à l'aide de l'API Batch, utilisez la méthode Méthode jobs.create. Pour en savoir plus sur tous les champs que vous pouvez spécifier pour une tâche, consultez les documentation de référence pour la ressource REST projects.locations.jobs.

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs?job_id=JOB_NAME

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            SCRIPT
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": CORES,
                    "memoryMib": MEMORY
                },
                "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
            },
            "taskCount": TASK_COUNT,
            "parallelism": PARALLELISM
        }
    ]
}

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID: le ID du projet de votre projet.
  • LOCATION: emplacement du travail.
  • JOB_NAME: nom de la tâche.
  • SCRIPT: le script l'exécution de chaque tâche.
  • CORES : facultatif. La quantité de en particulier les vCPUs, représentent généralement un demi-cœur physique, à allouer à chaque tâche dans milliCPU unités. Si le champ cpuMilli n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 2000 (deux processeurs virtuels).
  • MEMORY : facultatif. La quantité de mémoire à allouent à chaque tâche en Mo. Si le champ memoryMib n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 2000 (2 Go).
  • MAX_RETRY_COUNT : facultatif. Le nombre maximal de nouvelles tentatives pour une tâche. La valeur doit être un nombre entier compris entre 0 et 10. Si le champ maxRetryCount n'est pas spécifié, la valeur est défini sur 0, ce qui signifie qu'il faut ne pas relancer la tâche. Pour en savoir plus sur le champ maxRetryCount, consultez Automatisez les nouvelles tentatives d'exécution de tâches.
  • MAX_RUN_DURATION : facultatif. La durée maximale Une tâche est autorisée à s'exécuter avant d'être relancée ou d'échouer, au format suivant : une valeur en secondes suivie de s (par exemple, 3600s pour 1 heure. Si le champ maxRunDuration n'est pas spécifié, la valeur est défini sur durée maximale d'exécution d'un job. Pour en savoir plus sur le champ maxRunDuration, consultez Limitez la durée d'exécution des tâches et des exécutables à l'aide de délais avant expiration.
  • TASK_COUNT : facultatif. Le nombre de tâches pour d'un projet. Cette valeur doit être un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches par groupe de tâches. Si le Le champ taskCount n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 1.
  • PARALLELISM : facultatif. Le nombre de tâches que s'exécute simultanément. Le nombre ne peut pas être supérieur au nombre de tâches. Il doit s'agir d'un nombre entier compris entre 1 et la limite de tâches parallèles par tâche. Si le Le champ parallelism n'est pas spécifié, la valeur est définie sur 1.

Par exemple, pour créer un job qui exécute des tâches à l'aide d'un script, utilisez la requête suivante:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/jobs?job_id=example-script-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                },
                "maxRetryCount": 2,
                "maxRunDuration": "3600s"
            },
            "taskCount": 4,
            "parallelism": 2
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
            }
        ]
    },
    "labels": {
        "department": "finance",
        "env": "testing"
    },
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

où PROJECT_ID est le ID du projet de votre projet.

Go

Go

Pour en savoir plus, consultez les API Go par lot documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Batch, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	batch "cloud.google.com/go/batch/apiv1"
	"cloud.google.com/go/batch/apiv1/batchpb"
	durationpb "google.golang.org/protobuf/types/known/durationpb"
)

// Creates and runs a job that executes the specified script
func createScriptJob(w io.Writer, projectID, region, jobName string) error {
	// projectID := "your_project_id"
	// region := "us-central1"
	// jobName := "some-job"

	ctx := context.Background()
	batchClient, err := batch.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer batchClient.Close()

	// Define what will be done as part of the job.
	command := &batchpb.Runnable_Script_Text{
		Text: "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.",
	}
	// You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a script that's
	// already on the VM that will be running the job.
	// Using runnable.script.text and runnable.script.path is mutually exclusive.
	// command := &batchpb.Runnable_Script_Path{
	// 	Path: "/tmp/test.sh",
	// }

	// We can specify what resources are requested by each task.
	resources := &batchpb.ComputeResource{
		// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
		CpuMilli:  2000,
		MemoryMib: 16,
	}

	taskSpec := &batchpb.TaskSpec{
		Runnables: []*batchpb.Runnable{{
			Executable: &batchpb.Runnable_Script_{
				Script: &batchpb.Runnable_Script{Command: command},
			},
		}},
		ComputeResource: resources,
		MaxRunDuration: &durationpb.Duration{
			Seconds: 3600,
		},
		MaxRetryCount: 2,
	}

	// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
	taskGroups := []*batchpb.TaskGroup{
		{
			TaskCount: 4,
			TaskSpec:  taskSpec,
		},
	}

	// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
	// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
	// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
	allocationPolicy := &batchpb.AllocationPolicy{
		Instances: []*batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate{{
			PolicyTemplate: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate_Policy{
				Policy: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicy{
					MachineType: "e2-standard-4",
				},
			},
		}},
	}

	// We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
	logsPolicy := &batchpb.LogsPolicy{
		Destination: batchpb.LogsPolicy_CLOUD_LOGGING,
	}

	jobLabels := map[string]string{"env": "testing", "type": "script"}

	// The job's parent is the region in which the job will run
	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, region)

	job := batchpb.Job{
		TaskGroups:       taskGroups,
		AllocationPolicy: allocationPolicy,
		Labels:           jobLabels,
		LogsPolicy:       logsPolicy,
	}

	req := &batchpb.CreateJobRequest{
		Parent: parent,
		JobId:  jobName,
		Job:    &job,
	}

	created_job, err := batchClient.CreateJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create job: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Job created: %v\n", created_job)

	return nil
}

Java

Java

Pour en savoir plus, consultez les API Java par lot documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Batch, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate;
import com.google.cloud.batch.v1.BatchServiceClient;
import com.google.cloud.batch.v1.ComputeResource;
import com.google.cloud.batch.v1.CreateJobRequest;
import com.google.cloud.batch.v1.Job;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy.Destination;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable.Script;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskGroup;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskSpec;
import com.google.protobuf.Duration;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateWithScriptNoMounting {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project ID or project number of the Cloud project you want to use.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";

    // Name of the region you want to use to run the job. Regions that are
    // available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
    String region = "europe-central2";

    // The name of the job that will be created.
    // It needs to be unique for each project and region pair.
    String jobName = "JOB_NAME";

    createScriptJob(projectId, region, jobName);
  }

  // This method shows how to create a sample Batch Job that will run
  // a simple command on Cloud Compute instances.
  public static void createScriptJob(String projectId, String region, String jobName)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the `batchServiceClient.close()` method on the client to safely
    // clean up any remaining background resources.
    try (BatchServiceClient batchServiceClient = BatchServiceClient.create()) {

      // Define what will be done as part of the job.
      Runnable runnable =
          Runnable.newBuilder()
              .setScript(
                  Script.newBuilder()
                      .setText(
                          "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. "
                              + "This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.")
                      // You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a
                      // script that's already on the VM that will be running the job.
                      // Using setText() and setPath() is mutually exclusive.
                      // .setPath("/tmp/test.sh")
                      .build())
              .build();

      // We can specify what resources are requested by each task.
      ComputeResource computeResource =
          ComputeResource.newBuilder()
              // In milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
              .setCpuMilli(2000)
              // In MiB.
              .setMemoryMib(16)
              .build();

      TaskSpec task =
          TaskSpec.newBuilder()
              // Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
              .addRunnables(runnable)
              .setComputeResource(computeResource)
              .setMaxRetryCount(2)
              .setMaxRunDuration(Duration.newBuilder().setSeconds(3600).build())
              .build();

      // Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
      // Currently, it's possible to have only one task group.
      TaskGroup taskGroup = TaskGroup.newBuilder().setTaskCount(4).setTaskSpec(task).build();

      // Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
      // In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
      // Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
      InstancePolicy instancePolicy =
          InstancePolicy.newBuilder().setMachineType("e2-standard-4").build();

      AllocationPolicy allocationPolicy =
          AllocationPolicy.newBuilder()
              .addInstances(InstancePolicyOrTemplate.newBuilder().setPolicy(instancePolicy).build())
              .build();

      Job job =
          Job.newBuilder()
              .addTaskGroups(taskGroup)
              .setAllocationPolicy(allocationPolicy)
              .putLabels("env", "testing")
              .putLabels("type", "script")
              // We use Cloud Logging as it's an out of the box available option.
              .setLogsPolicy(
                  LogsPolicy.newBuilder().setDestination(Destination.CLOUD_LOGGING).build())
              .build();

      CreateJobRequest createJobRequest =
          CreateJobRequest.newBuilder()
              // The job's parent is the region in which the job will run.
              .setParent(String.format("projects/%s/locations/%s", projectId, region))
              .setJob(job)
              .setJobId(jobName)
              .build();

      Job result =
          batchServiceClient
              .createJobCallable()
              .futureCall(createJobRequest)
              .get(5, TimeUnit.MINUTES);

      System.out.printf("Successfully created the job: %s", result.getName());
    }
  }
}

Node.js

Node.js

Pour en savoir plus, consultez les API Node.js par lot documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Batch, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

/**
 * TODO(developer): Uncomment and replace these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
/**
 * The region you want to the job to run in. The regions that support Batch are listed here:
 * https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
 */
// const region = 'us-central-1';
/**
 * The name of the job that will be created.
 * It needs to be unique for each project and region pair.
 */
// const jobName = 'YOUR_JOB_NAME';

// Imports the Batch library
const batchLib = require('@google-cloud/batch');
const batch = batchLib.protos.google.cloud.batch.v1;

// Instantiates a client
const batchClient = new batchLib.v1.BatchServiceClient();

// Define what will be done as part of the job.
const task = new batch.TaskSpec();
const runnable = new batch.Runnable();
runnable.script = new batch.Runnable.Script();
runnable.script.text =
  'echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.';
// You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a script that's
// already on the VM that will be running the job. Using runnable.script.text and runnable.script.path is mutually
// exclusive.
// runnable.script.path = '/tmp/test.sh'
task.runnables = [runnable];

// We can specify what resources are requested by each task.
const resources = new batch.ComputeResource();
resources.cpuMilli = 2000; // in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
resources.memoryMib = 16;
task.computeResource = resources;

task.maxRetryCount = 2;
task.maxRunDuration = {seconds: 3600};

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup();
group.taskCount = 4;
group.taskSpec = task;

// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy();
const policy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy();
policy.machineType = 'e2-standard-4';
const instances = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate();
instances.policy = policy;
allocationPolicy.instances = [instances];

const job = new batch.Job();
job.name = jobName;
job.taskGroups = [group];
job.allocationPolicy = allocationPolicy;
job.labels = {env: 'testing', type: 'script'};
// We use Cloud Logging as it's an option available out of the box
job.logsPolicy = new batch.LogsPolicy();
job.logsPolicy.destination = batch.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING;

// The job's parent is the project and region in which the job will run
const parent = `projects/${projectId}/locations/${region}`;

async function callCreateJob() {
  // Construct request
  const request = {
    parent,
    jobId: jobName,
    job,
  };

  // Run request
  const response = await batchClient.createJob(request);
  console.log(response);
}

callCreateJob();

Python

Python

Pour en savoir plus, consultez les API Python par lot documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Batch, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

from google.cloud import batch_v1


def create_script_job(project_id: str, region: str, job_name: str) -> batch_v1.Job:
    """
    This method shows how to create a sample Batch Job that will run
    a simple command on Cloud Compute instances.

    Args:
        project_id: project ID or project number of the Cloud project you want to use.
        region: name of the region you want to use to run the job. Regions that are
            available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
        job_name: the name of the job that will be created.
            It needs to be unique for each project and region pair.

    Returns:
        A job object representing the job created.
    """
    client = batch_v1.BatchServiceClient()

    # Define what will be done as part of the job.
    task = batch_v1.TaskSpec()
    runnable = batch_v1.Runnable()
    runnable.script = batch_v1.Runnable.Script()
    runnable.script.text = "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
    # You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a script that's
    # already on the VM that will be running the job. Using runnable.script.text and runnable.script.path is mutually
    # exclusive.
    # runnable.script.path = '/tmp/test.sh'
    task.runnables = [runnable]

    # We can specify what resources are requested by each task.
    resources = batch_v1.ComputeResource()
    resources.cpu_milli = 2000  # in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
    resources.memory_mib = 16
    task.compute_resource = resources

    task.max_retry_count = 2
    task.max_run_duration = "3600s"

    # Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
    # Currently, it's possible to have only one task group.
    group = batch_v1.TaskGroup()
    group.task_count = 4
    group.task_spec = task

    # Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
    # In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
    # Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
    allocation_policy = batch_v1.AllocationPolicy()
    policy = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicy()
    policy.machine_type = "e2-standard-4"
    instances = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate()
    instances.policy = policy
    allocation_policy.instances = [instances]

    job = batch_v1.Job()
    job.task_groups = [group]
    job.allocation_policy = allocation_policy
    job.labels = {"env": "testing", "type": "script"}
    # We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
    job.logs_policy = batch_v1.LogsPolicy()
    job.logs_policy.destination = batch_v1.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING

    create_request = batch_v1.CreateJobRequest()
    create_request.job = job
    create_request.job_id = job_name
    # The job's parent is the region in which the job will run
    create_request.parent = f"projects/{project_id}/locations/{region}"

    return client.create_job(create_request)

C++

C++

Pour en savoir plus, consultez les API C++ par lot documentation de référence.

Pour vous authentifier auprès de Batch, configurez les identifiants par défaut de l'application. Pour en savoir plus, consultez Configurer l'authentification pour un environnement de développement local. 

#include "google/cloud/batch/v1/batch_client.h"

  [](std::string const& project_id, std::string const& location_id,
     std::string const& job_id) {
    // Initialize the request; start with the fields that depend on the sample
    // input.
    google::cloud::batch::v1::CreateJobRequest request;
    request.set_parent("projects/" + project_id + "/locations/" + location_id);
    request.set_job_id(job_id);
    // Most of the job description is fixed in this example; use a string to
    // initialize it.
    auto constexpr kText = R"pb(
      task_groups {
        task_count: 4
        task_spec {
          compute_resource { cpu_milli: 500 memory_mib: 16 }
          max_retry_count: 2
          max_run_duration { seconds: 3600 }
          runnables {
            script {
              text: "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
            }
          }
        }
      }
      allocation_policy {
        instances {
          policy { machine_type: "e2-standard-4" provisioning_model: STANDARD }
        }
      }
      labels { key: "env" value: "testing" }
      labels { key: "type" value: "script" }
      logs_policy { destination: CLOUD_LOGGING }
    )pb";
    auto* job = request.mutable_job();
    if (!google::protobuf::TextFormat::ParseFromString(kText, job)) {
      throw std::runtime_error("Error parsing Job description");
    }
    // Create a client and issue the request.
    auto client = google::cloud::batch_v1::BatchServiceClient(
        google::cloud::batch_v1::MakeBatchServiceConnection());
    auto response = client.CreateJob(request);
    if (!response) throw std::move(response).status();
    std::cout << "Job : " << response->DebugString() << "\n";
  }

Utiliser des variables d'environnement

Utiliser des variables d'environnement lorsque vous écrivez une image de conteneur ou un script que vous voulez exécuter par une tâche. Vous pouvez utiliser n'importe quelle variable d'environnement Les jobs par lot et les variables d'environnement personnalisées que vous définissez lors de la création du job.

Utiliser des variables d'environnement prédéfinies

Par défaut, les exécutables de votre job peuvent utiliser les éléments suivants : variables d'environnement prédéfinies:

  • BATCH_TASK_COUNT: nombre total de tâches dans ce groupe de tâches.
  • BATCH_TASK_INDEX: numéro d'index de cette tâche dans le groupe de tâches. L'index de la première tâche est 0 et est incrémenté pour chaque tâche supplémentaire.
  • BATCH_HOSTS_FILE: chemin d'accès à un fichier listant toutes les VM en cours d'exécution instances de ce groupe de tâches. Pour utiliser cette variable d'environnement, Champ requireHostsFile doit être défini sur true.
  • BATCH_TASK_RETRY_ATTEMPT: le nombre de fois où cette tâche a déjà été tentée. La valeur est 0 lors de la première tentative d'une tâche et est incrémenté à chaque nouvelle tentative suivante. Le nombre total de tentatives autorisées pour une tâche est déterminé par la valeur de Le champ maxRetryCount, qui indique 0 s'il n'est pas défini. Pour en savoir plus sur les tentatives, consultez Automatiser les nouvelles tentatives d'exécution de tâches.

Pour obtenir un exemple d'utilisation des variables d'environnement prédéfinies, consultez la Exemples d'exécutables précédents dans Créer un job de base dans ce document.

Définir et utiliser des variables d'environnement personnalisées

Vous pouvez éventuellement définir une ou plusieurs variables d'environnement personnalisées dans un job.

Vous définissez chaque variable dans un environnement spécifique en fonction du champ d'application souhaité. de ses données:

Dans l'environnement sélectionné, vous devez définir le nom et la ou les valeurs de chaque à l'aide de l'un des sous-champs d'environnement suivants:

Vous pouvez définir et utiliser des variables d'environnement personnalisées à l'aide de gcloud CLI ou de l'API Batch. Les exemples suivants expliquent comment créer deux tâches qui définissent et utilisez des variables standards. Le premier exemple de tâche comporte une variable pour un exécutable spécifique. Le deuxième exemple de job comporte une variable de tableau qui a une valeur différente pour chaque tâche.

gcloud

Pour définir une tâche qui transmet une variable d'environnement à un exécutable que chaque tâche s'exécute, consultez l'exemple pour savoir comment Définissez et utilisez une variable d'environnement pour un exécutable. Sinon, si vous souhaitez définir un job qui transmet une liste d'environnements variables à différentes tâches en fonction de l'index des tâches, consultez l'exemple Définir et utiliser une variable d'environnement pour chaque tâche

Définir et utiliser une variable d'environnement pour un exécutable

Pour créer une tâche qui transmet des variables d'environnement à un exécutable à l'aide du gcloud CLI, utilisez la Commande gcloud batch jobs submit et spécifiez les variables d'environnement dans le fichier de configuration du job.

Par exemple, pour créer une tâche de script qui définit une variable d'environnement, et le transmet aux scripts de 3 tâches, exécutez la requête suivante:

  1. Dans le répertoire actuel, créez un fichier JSON nommé hello-world-environment-variables.json avec le contenu suivant:

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello ${VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        },
                        "environment": {
                            "variables": {
                                "VARIABLE_NAME": "VARIABLE_VALUE"
                            }
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                }
            },
            "taskCount": 3,
            "parallelism": 1
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "machineType": "e2-standard-4"
                }
            }
        ]
    }
}

    Remplacez les éléments suivants :

    • VARIABLE_NAME: nom du variable d'environnement transmis à chaque tâche. Par convention, les variable d'environnement en majuscules.
    • VARIABLE_VALUE : facultatif. La valeur du paramètre variable d'environnement transmise à chaque tâche.

  2. Exécutez la commande suivante :

    gcloud batch jobs submit example-environment-variables-job \
  --location us-central1 \
  --config hello-world-environment-variables.json

Définir et utiliser une variable d'environnement pour chaque tâche

Créer une tâche qui transmet des variables d'environnement à une tâche en fonction de la tâche à l'aide de la gcloud CLI, utilisez la Commande gcloud batch jobs submit et spécifiez le champ de tableau taskEnvironments dans la configuration du job .

Par exemple, pour créer un job incluant un tableau de 3 environnements avec des noms correspondants et des valeurs différentes, puis transmet variables d'environnement aux scripts des tâches dont les index correspondent aux "Variables d'environnement" index du tableau:

  1. Dans le répertoire actuel, créez un fichier JSON nommé hello-world-task-environment-variables.json avec ce qui suit contenus:

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello ${TASK_VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        },
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                }
            },
            "taskCount": 3,
            "taskEnvironments": [
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_0"
                    }
                },
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_1"
                    }
                },
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_2"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "machineType": "e2-standard-4"
                }
            }
        ]
    }
}

    Remplacez les éléments suivants :

    • TASK_VARIABLE_NAME: nom du variables d'environnement de tâche transmis aux tâches avec des index correspondants. Par les noms des variable d'environnement en majuscules.
    • TASK_VARIABLE_VALUE_0: la valeur de la transmise à la première tâche, pour laquelle BATCH_TASK_INDEX est égal à 0.
    • TASK_VARIABLE_VALUE_1: la valeur de la transmise à la deuxième tâche, pour laquelle BATCH_TASK_INDEX est égal à 1.
    • TASK_VARIABLE_VALUE_2: la valeur de la transmise à la troisième tâche, pour laquelle BATCH_TASK_INDEX est égal à 2.

  2. Exécutez la commande suivante :

    gcloud batch jobs submit example-task-environment-variables-job \
  --location us-central1 \
  --config hello-world-task-environment-variables.json

API

Pour définir une tâche qui transmet une variable d'environnement à un exécutable que chaque tâche s'exécute, consultez l'exemple pour savoir comment Définissez et utilisez une variable d'environnement pour un exécutable. Sinon, si vous souhaitez définir un job qui transmet une liste d'environnements variables à différentes tâches en fonction de l'index des tâches, consultez l'exemple Définir et utiliser une variable d'environnement pour chaque tâche

Définir et utiliser une variable d'environnement pour un exécutable

Pour créer une tâche qui transmet des variables d'environnement à un exécutable à l'aide de l'API Batch, utilisez la Commande gcloud batch jobs submit et spécifiez les variables d'environnement dans le champ environment.

Par exemple, pour créer une tâche qui inclut une variable d'environnement et le transmet aux scripts de 3 tâches, envoyez la requête suivante:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/<var>PROJECT_ID</var>/locations/us-central1/jobs?job_id=example-environment-variables-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello ${VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        },
                        "environment": {
                            "variables": {
                                "VARIABLE_NAME": "VARIABLE_VALUE"
                            }
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                }
            },
            "taskCount": 3,
            "parallelism": 1
        }

    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "machineType": "e2-standard-4"
                }
            }
        ]
    }
}

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID: le ID du projet de votre projet.
  • VARIABLE_NAME: nom du environnement transmise à chaque tâche. Par convention, les noms des variable d'environnement sont en majuscules ;
  • VARIABLE_VALUE: valeur de l'environnement transmise à chaque tâche.

Définir et utiliser une variable d'environnement pour chaque tâche

Créer une tâche qui transmet des variables d'environnement à une tâche en fonction de la tâche à l'aide de l'API Batch, utilisez la méthode jobs.create et spécifiez les variables d'environnement dans le champ de tableau taskEnvironments.

Par exemple, pour créer un job incluant un tableau de 3 environnements avec des noms correspondants et des valeurs différentes, puis transmet variables d'environnement aux scripts de 3 tâches en fonction de leurs index, envoyez la requête suivante:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/<var>PROJECT_ID</var>/locations/us-central1/jobs?job_id=example-task-environment-variables-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello ${TASK_VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        },
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                }
            },
            "taskCount": 3,
            "taskEnvironments": [
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_0"
                    }
                },
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_1"
                    }
                },
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_2"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
            }
        ]
    }
}

Remplacez les éléments suivants :

  • PROJECT_ID: le ID du projet de votre projet.
  • TASK_VARIABLE_NAME: nom de l'environnement transmises aux tâches avec des index correspondants. Par convention, les noms des variable d'environnement en majuscules.
  • TASK_VARIABLE_VALUE_0: la valeur de la transmise à la première tâche, pour laquelle BATCH_TASK_INDEX est égal à 0.
  • TASK_VARIABLE_VALUE_1: la valeur de la transmise à la deuxième tâche, pour laquelle BATCH_TASK_INDEX est égal à 1.
  • TASK_VARIABLE_VALUE_2: la valeur de la transmise à la troisième tâche, pour laquelle BATCH_TASK_INDEX est égal à 2.

Étape suivante