Membuat dan menjalankan tugas dasar

Dokumen ini menjelaskan dasar-dasar pembuatan tugas Batch: cara membuat dan menjalankan tugas yang didasarkan pada skrip atau image container serta menggunakan variabel yang telah ditetapkan dan variabel kustom. Untuk mempelajari lebih lanjut cara membuat dan menjalankan tugas, lihat Ringkasan pembuatan dan eksekusi tugas.

Sebelum memulai

  • Jika belum pernah menggunakan Batch, baca Mulai menggunakan Batch dan aktifkan Batch dengan menyelesaikan prasyarat untuk project dan pengguna.

  • Untuk mendapatkan izin yang Anda perlukan guna membuat tugas, minta administrator untuk memberi Anda peran IAM berikut:

    Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang pemberian peran, lihat Mengelola akses.

    Anda mungkin juga bisa mendapatkan izin yang diperlukan melalui peran khusus atau peran bawaan lainnya.

  • Setiap kali Anda membuat tugas, pastikan tugas tersebut memiliki konfigurasi jaringan yang valid.
    • Jika tidak memiliki persyaratan jaringan tertentu untuk beban kerja atau project, dan belum mengubah jaringan default untuk project, Anda tidak perlu melakukan tindakan apa pun.
    • Jika tidak, Anda perlu mengonfigurasi jaringan saat membuat tugas. Pelajari cara mengonfigurasi jaringan untuk tugas sebelum membuat tugas dasar, sehingga Anda dapat mengubah contoh di bawah untuk memenuhi persyaratan jaringan.
    Untuk mengetahui informasi lebih lanjut mengenai konfigurasi jaringan untuk tugas, lihat Ringkasan jaringan batch.
  • Setiap kali Anda membuat tugas, pastikan tugas tersebut memiliki lingkungan sistem operasi (OS) VM yang valid.
    • Jika Anda tidak memiliki persyaratan image OS VM atau boot disk tertentu untuk workload atau project Anda, Anda tidak perlu melakukan tindakan apa pun.
    • Jika tidak, Anda perlu menyiapkan opsi lingkungan OS VM yang valid. Sebelum membuat tugas dasar, izinkan konfigurasi default untuk lingkungan OS VM atau pelajari cara menyesuaikan lingkungan OS VM sehingga Anda dapat mengubah contoh di bawah untuk memenuhi kebutuhan Anda.
    Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang lingkungan OS VM untuk suatu tugas, lihat Ringkasan lingkungan VM OS.

Membuat tugas dasar

Untuk informasi tentang semua kolom yang dapat Anda tentukan untuk tugas, lihat dokumentasi referensi untuk resource REST projects.locations.jobs. Singkatnya, tugas terdiri dari array dari satu atau beberapa tugas yang semuanya menjalankan satu atau beberapa runnable, yang merupakan skrip dan/atau container yang dapat dieksekusi untuk tugas Anda. Untuk membahas dasar-dasarnya, bagian ini menjelaskan cara membuat contoh tugas hanya dengan satu tugas yang dapat dijalankan, baik skrip atau image container:

  • Jika Anda ingin menggunakan Batch untuk menulis tugas yang menjalankan image container, lihat membuat tugas container.
  • Atau, jika Anda tidak yakin apakah ingin menggunakan image container atau tidak terbiasa dengan container, sebaiknya buat tugas skrip.

Contoh tugas untuk kedua jenis tugas berisi grup tugas dengan array 4 tugas. Setiap tugas akan mencetak pesan dan indeksnya ke output standar dan Cloud Logging. Definisi untuk tugas ini menentukan paralelisme 2, yang menunjukkan bahwa tugas harus dijalankan pada 2 VM untuk memungkinkan 2 tugas dijalankan sekaligus.

Membuat tugas container dasar

Anda dapat memilih atau membuat image container untuk menyediakan kode dan dependensi agar tugas dijalankan dari lingkungan komputasi apa pun. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca bagian Menangani image container dan Menjalankan container pada instance VM.

Anda dapat membuat tugas container dasar menggunakan Konsol Google Cloud, gcloud CLI, Batch API, Go, Java, Node.js, Python, atau C++.

Konsol

Untuk membuat tugas container dasar menggunakan Konsol Google Cloud, lakukan hal berikut:

  1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Job list.

    Buka Daftar tugas

  2. Klik Create. Halaman Buat tugas batch akan terbuka. Di panel kiri, halaman Detail pekerjaan dipilih.

  3. Mengonfigurasi halaman Detail pekerjaan:

    1. Opsional: Di kolom Job name, sesuaikan nama pekerjaan.

      Misalnya, masukkan example-basic-job.

    2. Konfigurasikan bagian Task details:

      1. Di jendela New runnable, tambahkan minimal satu skrip atau container untuk menjalankan tugas ini.

        Misalnya, untuk menambahkan satu penampung, lakukan langkah berikut:

        1. Pilih Container image URL (default).

        2. Di kolom Container image URL, masukkan URL untuk image container yang ingin Anda jalankan untuk setiap tugas dalam tugas ini.

          Misalnya, untuk menggunakan image container Docker busybox, masukkan URL berikut:

          gcr.io/google-containers/busybox

        3. Opsional: Untuk mengganti perintah ENTRYPOINT image container, masukkan perintah di kolom Titik entri.

          Misalnya, masukkan:

          /bin/sh

        4. Opsional: Untuk mengganti perintah CMD image container, lakukan langkah berikut:

          1. Centang kotak Ganti perintah CMD image container. Kotak teks akan muncul.

          2. Di kotak teks, masukkan satu atau beberapa perintah, dengan memisahkan setiap perintah dengan baris baru.

            Misalnya, masukkan perintah berikut:

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

          3. Klik Done.

      2. Di kolom Task count, masukkan jumlah tugas untuk tugas ini. Nilai harus berupa bilangan bulat antara 1 dan batas tugas per grup tugas.

        Misalnya, masukkan 4.

      3. Di kolom Paralelisme, masukkan jumlah tugas yang akan dijalankan secara serentak. Jumlahnya tidak boleh lebih besar dari jumlah total tugas dan harus berupa bilangan bulat antara 1 dan tugas paralel per batas tugas.

        Misalnya, masukkan 2.

  4. Konfigurasikan halaman ResourceSpecification:

    1. Di panel kiri, klik Resource dimensions. Halaman Resource dimensions akan terbuka.

    2. Di bagian Model penyediaan VM, pilih salah satu opsi berikut untuk model penyediaan untuk VM tugas ini:

      • Jika tugas Anda dapat menahan preemption dan Anda menginginkan VM diskon, pilih Spot.

      • Jika tidak, pilih Standar.

      Misalnya, pilih Standar (default).

    3. Pilih lokasi pekerjaan ini:

      1. Di kolom Region, pilih region.

        Misalnya, pilih us-central1 (Iowa) (default).

      2. Di kolom Zone, lakukan salah satu hal berikut:

        • Jika Anda ingin membatasi tugas ini untuk dijalankan di zona tertentu saja, pilih sebuah zona.

        • Jika tidak, pilih salah satu.

        Misalnya, pilih any (default).

    4. Pilih salah satu kelompok mesin berikut:

      • Untuk workload umum, klik Tujuan umum.

      • Untuk beban kerja yang membutuhkan performa intensif, klik Komputasi yang dioptimalkan.

      • Untuk beban kerja yang menggunakan banyak memori, klik MemoryOptimized.

      Misalnya, klik Tujuan umum (default).

    5. Di kolom Series, pilih machine series, untuk VM tugas ini.

      Misalnya, jika Anda memilih General destination untuk kelompok mesin, pilih E2 (default).

    6. Di kolom Machine type, pilih jenis mesin untuk VM tugas ini.

      Misalnya, jika Anda memilih E2 untuk seri mesin, pilih e2-medium (2 vCPU, 4 GB memory) (default).

    7. Konfigurasikan jumlah resource VM yang diperlukan untuk setiap tugas:

      1. Di kolom Cores, masukkan jumlah vCPUs per tugas.

        Misalnya, masukkan 1 (default).

      2. Di kolom Memory, masukkan jumlah RAM dalam GB per tugas.

        Misalnya, masukkan 0.5 (default).

  5. Opsional: Untuk meninjau konfigurasi tugas, di panel kiri, klik Preview.

  6. Klik Create.

Laman Detail pekerjaan menampilkan pekerjaan yang Anda buat.

gcloud

Untuk membuat tugas container dasar menggunakan gcloud CLI, lakukan hal berikut:

  1. Buat file JSON yang menentukan detail konfigurasi tugas Anda. Misalnya, untuk membuat tugas penampung dasar, buat file JSON dengan konten berikut. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang semua kolom yang dapat Anda tentukan untuk tugas, baca dokumentasi referensi untuk resource 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
        }
    ]
}

    Ganti kode berikut:

    • CONTAINER: container yang dijalankan setiap tugas.
    • CORES: Opsional. Jumlah core, khususnya vCPUs, yang biasanya mewakili setengah core fisik, untuk dialokasikan ke setiap tugas dalam unit milidetik. Jika kolom cpuMilli tidak ditentukan, nilainya akan ditetapkan ke 2000 (2 vCPU).
    • MEMORY: Opsional. Jumlah memori yang dialokasikan untuk setiap tugas dalam MB. Jika kolom memoryMib tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 2000 (2 GB).
    • MAX_RETRY_COUNT: Opsional. Jumlah maksimum percobaan ulang untuk tugas. Nilai harus berupa bilangan bulat antara 0 dan 10. Jika kolom maxRetryCount tidak ditentukan, nilai akan ditetapkan ke 0, yang berarti tidak akan mencoba kembali tugas tersebut.
    • MAX_RUN_DURATION: Opsional. Waktu maksimum tugas diizinkan untuk berjalan sebelum dicoba lagi atau gagal, yang diformat sebagai nilai dalam detik yang diikuti dengan s. Jika kolom maxRunDuration tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 604800s (7 hari), yang merupakan nilai maksimum.
    • TASK_COUNT: Opsional. Jumlah tugas untuk pekerjaan tersebut. Nilai harus berupa bilangan bulat antara 1 dan batas tugas per grup tugas. Jika kolom taskCount tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 1.
    • PARALLELISM: Opsional. Jumlah tugas yang dijalankan secara serentak. Jumlahnya tidak boleh lebih dari jumlah tugas dan harus berupa bilangan bulat antara 1 dan tugas paralel per batas tugas. Jika kolom parallelism tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 1.

  2. Buat tugas menggunakan perintah gcloud batch jobs submit.

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

    Ganti kode berikut:

    • JOB_NAME: nama tugas.
    • LOCATION: lokasi tugas.
    • JSON_CONFIGURATION_FILE: jalur untuk file JSON dengan detail konfigurasi tugas.

Misalnya, untuk membuat tugas yang menjalankan tugas menggunakan image container Docker busybox:

  1. Buat file JSON di direktori saat ini bernama hello-world-container.json dengan konten berikut:

    {
    "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. Jalankan perintah berikut:

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

API

Untuk membuat tugas penampung dasar menggunakan Batch API, gunakan metode jobs.create. Untuk informasi selengkapnya tentang semua kolom yang dapat Anda tentukan untuk tugas, lihat dokumentasi referensi untuk resource 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
        }
    ]
}

Ganti kode berikut:

  • PROJECT_ID: project ID project Anda.
  • LOCATION: lokasi tugas.
  • JOB_NAME: nama tugas.
  • CONTAINER: container yang dijalankan setiap tugas.
  • CORES: Opsional. Jumlah core—khususnya vCPUs, yang biasanya mewakili setengah core fisik—untuk dialokasikan ke setiap tugas dalam unit milidetik. Jika kolom cpuMilli tidak ditentukan, nilainya akan ditetapkan ke 2000 (2 vCPU).
  • MEMORY: Opsional. Jumlah memori yang dialokasikan untuk setiap tugas dalam MB. Jika kolom memoryMib tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 2000 (2 GB).
  • MAX_RETRY_COUNT: Opsional. Jumlah maksimum percobaan ulang untuk sebuah tugas. Nilai harus berupa bilangan bulat antara 0 dan 10. Jika kolom maxRetryCount tidak ditentukan, nilai akan ditetapkan ke 0, yang berarti tidak akan mencoba lagi tugas tersebut.
  • MAX_RUN_DURATION: Opsional. Waktu maksimum tugas diizinkan untuk berjalan sebelum dicoba lagi atau gagal, yang diformat sebagai nilai dalam detik yang diikuti dengan s. Jika kolom maxRunDuration tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 604800s (7 hari), yang merupakan nilai maksimum.
  • TASK_COUNT: Opsional. Jumlah tugas untuk tugas, yang harus berupa bilangan bulat antara 1 dan batas tugas per grup tugas. Jika kolom taskCount tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 1.
  • PARALLELISM: Opsional. Jumlah tugas yang dijalankan tugas secara serentak. Jumlah tidak boleh lebih dari jumlah tugas dan harus berupa bilangan bulat antara 1 dan tugas paralel per batas tugas. Jika kolom parallelism tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 1.

Misalnya, untuk membuat tugas yang menjalankan tugas menggunakan image container Docker busybox, gunakan permintaan berikut:

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"
    }
}

dengan PROJECT_ID adalah project ID project Anda.

Go

Go

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Batch Go.

Untuk mengautentikasi ke Batch, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

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

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Batch Java.

Untuk mengautentikasi ke Batch, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

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

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Batch Node.js.

Untuk mengautentikasi ke Batch, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

/**
 * 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

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Batch Python.

Untuk mengautentikasi ke Batch, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

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++

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Batch C++.

Untuk mengautentikasi ke Batch, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

#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";
  }

Membuat tugas skrip dasar

Anda dapat membuat tugas skrip dasar menggunakan Konsol Google Cloud, gcloud CLI, Batch API, Go, Java, Node.js, Python, atau C++.

Konsol

Untuk membuat tugas skrip dasar menggunakan Konsol Google Cloud, lakukan hal berikut:

  1. Di konsol Google Cloud, buka halaman Job list.

    Buka Daftar tugas

  2. Klik Create. Halaman Buat tugas batch akan terbuka. Di panel kiri, halaman Detail pekerjaan dipilih.

  3. Mengonfigurasi halaman Detail pekerjaan:

    1. Opsional: Di kolom Job name, sesuaikan nama pekerjaan.

      Misalnya, masukkan example-basic-job.

    2. Konfigurasikan bagian Task details:

      1. Di jendela New runnable, tambahkan minimal satu skrip atau container untuk menjalankan tugas ini.

        Misalnya, untuk menambahkan satu skrip, lakukan hal berikut:

        1. Pilih Skrip. Kotak teks akan muncul.

        2. Di kotak teks, masukkan skrip yang ingin Anda jalankan untuk setiap tugas dalam tugas ini.

          Misalnya, masukkan skrip berikut:

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

        3. Klik Done.

      2. Di kolom Task count, masukkan jumlah tugas untuk tugas ini. Nilai harus berupa bilangan bulat antara 1 dan batas tugas per grup tugas.

        Misalnya, masukkan 4.

      3. Di kolom Paralelisme, masukkan jumlah tugas yang akan dijalankan secara serentak. Jumlahnya tidak boleh lebih besar dari jumlah total tugas dan harus berupa bilangan bulat antara 1 dan tugas paralel per batas tugas.

        Misalnya, masukkan 2.

  4. Konfigurasikan halaman ResourceSpecification:

    1. Di panel kiri, klik Resource dimensions. Halaman Resource dimensions akan terbuka.

    2. Di bagian Model penyediaan VM, pilih salah satu opsi berikut untuk model penyediaan untuk VM tugas ini:

      • Jika tugas Anda dapat menahan preemption dan Anda menginginkan VM diskon, pilih Spot.

      • Jika tidak, pilih Standar.

      Misalnya, pilih Standar (default).

    3. Pilih lokasi pekerjaan ini:

      1. Di kolom Region, pilih region.

        Misalnya, pilih us-central1 (Iowa) (default).

      2. Di kolom Zone, lakukan salah satu hal berikut:

        • Jika Anda ingin membatasi tugas ini untuk dijalankan di zona tertentu saja, pilih sebuah zona.

        • Jika tidak, pilih salah satu.

        Misalnya, pilih any (default).

    4. Pilih salah satu kelompok mesin berikut:

      • Untuk workload umum, klik Tujuan umum.

      • Untuk beban kerja yang membutuhkan performa intensif, klik Komputasi yang dioptimalkan.

      • Untuk beban kerja yang menggunakan banyak memori, klik MemoryOptimized.

      Misalnya, klik Tujuan umum (default).

    5. Di kolom Series, pilih machine series, untuk VM tugas ini.

      Misalnya, jika Anda memilih General destination untuk kelompok mesin, pilih E2 (default).

    6. Di kolom Machine type, pilih jenis mesin untuk VM tugas ini.

      Misalnya, jika Anda memilih E2 untuk seri mesin, pilih e2-medium (2 vCPU, 4 GB memory) (default).

    7. Konfigurasikan jumlah resource VM yang diperlukan untuk setiap tugas:

      1. Di kolom Cores, masukkan jumlah vCPUs per tugas.

        Misalnya, masukkan 1 (default).

      2. Di kolom Memory, masukkan jumlah RAM dalam GB per tugas.

        Misalnya, masukkan 0.5 (default).

  5. Opsional: Untuk meninjau konfigurasi tugas, di panel kiri, klik Preview.

  6. Klik Create.

Laman Detail pekerjaan menampilkan pekerjaan yang Anda buat.

gcloud

Untuk membuat tugas skrip dasar menggunakan gcloud CLI, lakukan hal berikut:

  1. Buat file JSON yang menentukan detail konfigurasi tugas Anda. Misalnya, untuk membuat tugas skrip dasar, buat file JSON dengan konten berikut. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang semua kolom yang dapat Anda tentukan untuk tugas, baca dokumentasi referensi untuk resource 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
        }
    ]
}

    Ganti kode berikut:

    • SCRIPT: skrip yang dijalankan oleh setiap tugas.
    • CORES: Opsional. Jumlah core, khususnya vCPUs, yang biasanya mewakili setengah core fisik, untuk dialokasikan ke setiap tugas dalam unit milidetik. Jika kolom cpuMilli tidak ditentukan, nilainya akan ditetapkan ke 2000 (2 vCPU).
    • MEMORY: Opsional. Jumlah memori yang dialokasikan untuk setiap tugas dalam MB. Jika kolom memoryMib tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 2000 (2 GB).
    • MAX_RETRY_COUNT: Opsional. Jumlah maksimum percobaan ulang untuk tugas. Nilai harus berupa bilangan bulat antara 0 dan 10. Jika kolom maxRetryCount tidak ditentukan, nilai akan ditetapkan ke 0, yang berarti tidak akan mencoba kembali tugas tersebut.
    • MAX_RUN_DURATION: Opsional. Waktu maksimum tugas diizinkan untuk berjalan sebelum dicoba lagi atau gagal, yang diformat sebagai nilai dalam detik yang diikuti dengan s. Jika kolom maxRunDuration tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 604800s (7 hari), yang merupakan nilai maksimum.
    • TASK_COUNT: Opsional. Jumlah tugas untuk pekerjaan tersebut. Nilai harus berupa bilangan bulat antara 1 dan batas tugas per grup tugas. Jika kolom taskCount tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 1.
    • PARALLELISM: Opsional. Jumlah tugas yang dijalankan secara serentak. Jumlahnya tidak boleh lebih dari jumlah tugas dan harus berupa bilangan bulat antara 1 dan tugas paralel per batas tugas. Jika kolom parallelism tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 1.

  2. Buat tugas menggunakan perintah gcloud batch jobs submit.

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

    Ganti kode berikut:

    • JOB_NAME: nama tugas.
    • LOCATION: lokasi tugas.
    • JSON_CONFIGURATION_FILE: jalur untuk file JSON dengan detail konfigurasi tugas.

Misalnya, untuk membuat tugas yang menjalankan tugas menggunakan skrip:

  1. Buat file JSON di direktori saat ini bernama hello-world-script.json dengan konten berikut:

    {
    "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. Jalankan perintah berikut:

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

API

Untuk membuat tugas skrip dasar menggunakan Batch API, gunakan metode jobs.create. Untuk informasi selengkapnya tentang semua kolom yang dapat Anda tentukan untuk tugas, lihat dokumentasi referensi untuk resource 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
        }
    ]
}

Ganti kode berikut:

  • PROJECT_ID: project ID project Anda.
  • LOCATION: lokasi tugas.
  • JOB_NAME: nama tugas.
  • SCRIPT: skrip yang dijalankan oleh setiap tugas.
  • CORES: Opsional. Jumlah core—khususnya vCPUs, yang biasanya mewakili setengah core fisik—untuk dialokasikan ke setiap tugas dalam unit milidetik. Jika kolom cpuMilli tidak ditentukan, nilainya akan ditetapkan ke 2000 (2 vCPU).
  • MEMORY: Opsional. Jumlah memori yang dialokasikan untuk setiap tugas dalam MB. Jika kolom memoryMib tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 2000 (2 GB).
  • MAX_RETRY_COUNT: Opsional. Jumlah maksimum percobaan ulang untuk sebuah tugas. Nilai harus berupa bilangan bulat antara 0 dan 10. Jika kolom maxRetryCount tidak ditentukan, nilai akan ditetapkan ke 0, yang berarti tidak akan mencoba lagi tugas tersebut.
  • MAX_RUN_DURATION: Opsional. Waktu maksimum tugas diizinkan untuk berjalan sebelum dicoba lagi atau gagal, yang diformat sebagai nilai dalam detik yang diikuti dengan s. Jika kolom maxRunDuration tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 604800s (7 hari), yang merupakan nilai maksimum.
  • TASK_COUNT: Opsional. Jumlah tugas untuk pekerjaan tersebut. Nilai harus berupa bilangan bulat antara 1 dan batas tugas per grup tugas. Jika kolom taskCount tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 1.
  • PARALLELISM: Opsional. Jumlah tugas yang dijalankan tugas secara serentak. Jumlah tidak boleh lebih dari jumlah tugas dan harus berupa bilangan bulat antara 1 dan tugas paralel per batas tugas. Jika kolom parallelism tidak ditentukan, nilai ditetapkan ke 1.

Misalnya, untuk membuat tugas yang menjalankan tugas menggunakan skrip, gunakan permintaan berikut:

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"
    }
}

dengan PROJECT_ID adalah project ID project Anda.

Go

Go

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Batch Go.

Untuk mengautentikasi ke Batch, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

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

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Batch Java.

Untuk mengautentikasi ke Batch, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

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

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Batch Node.js.

Untuk mengautentikasi ke Batch, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

/**
 * 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

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Batch Python.

Untuk mengautentikasi ke Batch, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

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++

Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Dokumentasi referensi API Batch C++.

Untuk mengautentikasi ke Batch, siapkan Kredensial Default Aplikasi. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, baca Menyiapkan autentikasi untuk lingkungan pengembangan lokal. 

#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";
  }

Menggunakan variabel lingkungan

Gunakan variabel lingkungan saat Anda menulis image atau skrip container yang ingin dijalankan oleh tugas. Anda dapat menggunakan variabel lingkungan apa pun yang telah ditentukan untuk semua tugas Batch dan variabel lingkungan kustom yang Anda tentukan saat membuat tugas.

Menggunakan variabel lingkungan yang telah ditetapkan

Secara default, runnable dalam tugas Anda dapat menggunakan variabel lingkungan standar berikut:

  • BATCH_TASK_COUNT: jumlah tugas dalam grup tugas.
  • BATCH_TASK_INDEX: nomor indeks tugas dalam grup tugas. Penomoran indeks dimulai pada 0.
  • BATCH_HOSTS_FILE: Opsional. Jalur ke file yang mencantumkan semua instance VM yang sedang berjalan dalam grup tugas. Untuk menggunakan variabel lingkungan ini, kolom requireHostsFile diperlukan dan harus disetel ke benar (true).

Untuk menunjukkan cara menggunakan variabel lingkungan yang telah ditetapkan sebelumnya, lihat contoh runnable sebelumnya di Membuat tugas dasar dalam dokumen ini.

Menentukan dan menggunakan variabel lingkungan kustom

Selain itu, Anda dapat menentukan satu atau beberapa variabel lingkungan kustom dalam tugas.

Anda menentukan setiap variabel dalam lingkungan tertentu berdasarkan cakupan datanya yang diinginkan:

Di lingkungan yang dipilih, Anda menentukan nama dan nilai setiap variabel menggunakan salah satu subkolom lingkungan berikut:

Anda dapat menentukan dan menggunakan variabel lingkungan kustom untuk tugas Anda menggunakan gcloud CLI atau Batch API. Contoh berikut menjelaskan cara membuat dua tugas yang menentukan dan menggunakan variabel standar. Contoh tugas pertama memiliki variabel untuk runnable tertentu. Contoh tugas kedua memiliki variabel array, yang memiliki nilai berbeda untuk setiap tugas.

gcloud

Jika Anda ingin menentukan tugas yang meneruskan variabel lingkungan ke runnable yang dijalankan setiap tugas, lihat contoh untuk Menentukan dan menggunakan variabel lingkungan untuk runnable. Atau, jika Anda ingin menentukan tugas yang meneruskan daftar variabel lingkungan ke tugas yang berbeda berdasarkan indeks tugas, lihat contoh cara Menentukan dan menggunakan variabel lingkungan untuk setiap tugas.

Menentukan dan menggunakan variabel lingkungan untuk runnable

Untuk membuat tugas yang meneruskan variabel lingkungan ke runnable menggunakan gcloud CLI, gunakan perintah gcloud batch jobs submit dan tentukan variabel lingkungan di file konfigurasi tugas.

Misalnya, untuk membuat tugas skrip yang menentukan variabel lingkungan dan meneruskannya ke skrip 3 tugas, buat permintaan berikut:

  1. Buat file JSON di direktori saat ini bernama hello-world-environment-variables.json dengan konten berikut:

    {
    "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"
                }
            }
        ]
    }
}

    Ganti kode berikut:

    • VARIABLE_NAME: nama variabel lingkungan yang diteruskan ke setiap tugas. Berdasarkan konvensi, nama variabel lingkungan dikapitalisasi.
    • VARIABLE_VALUE: Opsional. Nilai variabel lingkungan yang diteruskan ke setiap tugas.

  2. Jalankan perintah berikut:

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

Menentukan dan menggunakan variabel lingkungan untuk setiap tugas

Untuk membuat tugas yang meneruskan variabel lingkungan ke tugas berdasarkan indeks tugas menggunakan gcloud CLI, gunakan perintah gcloud batch jobs submit dan tentukan kolom array taskEnvironments di file konfigurasi tugas.

Misalnya, untuk membuat tugas yang menyertakan array 3 variabel lingkungan dengan nama yang cocok dan nilai yang berbeda, serta meneruskan variabel lingkungan ke skrip tugas yang indeksnya cocok dengan indeks variabel lingkungan dalam array:

  1. Buat file JSON di direktori saat ini bernama hello-world-task-environment-variables.json dengan konten berikut:

    {
    "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"
                }
            }
        ]
    }
}

    Ganti kode berikut:

    • TASK_VARIABLE_NAME: nama variabel lingkungan tugas yang diteruskan ke tugas dengan indeks yang cocok. Berdasarkan konvensi, nama variabel lingkungan ditulis dengan huruf besar.
    • TASK_VARIABLE_VALUE_0: nilai variabel lingkungan yang diteruskan ke tugas pertama, dengan BATCH_TASK_INDEX sama dengan 0.
    • TASK_VARIABLE_VALUE_1: nilai variabel lingkungan yang diteruskan ke tugas kedua, dengan BATCH_TASK_INDEX sama dengan 1.
    • TASK_VARIABLE_VALUE_2: nilai variabel lingkungan yang diteruskan ke tugas ketiga, dengan BATCH_TASK_INDEX sama dengan 2.

  2. Jalankan perintah berikut:

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

API

Jika Anda ingin menentukan tugas yang meneruskan variabel lingkungan ke runnable yang dijalankan setiap tugas, lihat contoh untuk Menentukan dan menggunakan variabel lingkungan untuk runnable. Atau, jika Anda ingin menentukan tugas yang meneruskan daftar variabel lingkungan ke tugas yang berbeda berdasarkan indeks tugas, lihat contoh cara Menentukan dan menggunakan variabel lingkungan untuk setiap tugas.

Menentukan dan menggunakan variabel lingkungan untuk runnable

Untuk membuat tugas yang meneruskan variabel lingkungan ke runnable menggunakan Batch API, gunakan perintah gcloud batch jobs submit dan tentukan variabel lingkungan di kolom environment.

Misalnya, untuk membuat tugas yang menyertakan variabel lingkungan dan meneruskannya ke skrip 3 tugas, buat permintaan berikut:

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"
                }
            }
        ]
    }
}

Ganti kode berikut:

  • PROJECT_ID: project ID project Anda.
  • VARIABLE_NAME: nama variabel environment yang diteruskan ke setiap tugas. Berdasarkan konvensi, nama variabel lingkungan dikapitalisasi.
  • VARIABLE_VALUE: nilai variabel lingkungan yang diteruskan ke setiap tugas.

Menentukan dan menggunakan variabel lingkungan untuk setiap tugas

Untuk membuat tugas yang meneruskan variabel lingkungan ke tugas berdasarkan indeks tugas menggunakan Batch API, gunakan metode jobs.create dan tentukan variabel lingkungan di kolom array taskEnvironments.

Misalnya, untuk membuat tugas yang menyertakan array 3 variabel lingkungan dengan nama yang cocok dan nilai yang berbeda, serta meneruskan variabel lingkungan ke skrip 3 tugas berdasarkan indeksnya, buat permintaan berikut:

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" }
            }
        ]
    }
}

Ganti kode berikut:

  • PROJECT_ID: project ID project Anda.
  • TASK_VARIABLE_NAME: nama variabel lingkungan yang diteruskan ke tugas dengan indeks yang cocok. Berdasarkan konvensi, nama variabel lingkungan dikapitalisasi.
  • TASK_VARIABLE_VALUE_0: nilai variabel lingkungan yang diteruskan ke tugas pertama, dengan BATCH_TASK_INDEX sama dengan 0.
  • TASK_VARIABLE_VALUE_1: nilai variabel lingkungan yang diteruskan ke tugas kedua, dengan BATCH_TASK_INDEX sama dengan 1.
  • TASK_VARIABLE_VALUE_2: nilai variabel lingkungan yang diteruskan ke tugas ketiga, dengan BATCH_TASK_INDEX sama dengan 2.

Langkah selanjutnya