创建并运行示例作业

了解如何在 Batch 中创建和运行示例视频转码作业。

如需在 Google Cloud 控制台中直接遵循有关此任务的分步指导，请点击操作演示：

准备工作

登录您的 Google Cloud 帐号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个帐号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

安装 Google Cloud CLI。

如需初始化 gcloud CLI，请运行以下命令：

gcloud init

创建或选择 Google Cloud 项目。

创建 Google Cloud 项目：
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
选择您创建的 Google Cloud 项目：
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```

确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

Enable the Batch, Compute Engine, Logging and Cloud Storage APIs:

gcloud services enable batch.googleapis.com compute.googleapis.com logging.googleapis.com storage.googleapis.com

安装 Google Cloud CLI。

如需初始化 gcloud CLI，请运行以下命令：

gcloud init

创建或选择 Google Cloud 项目。

创建 Google Cloud 项目：
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
选择您创建的 Google Cloud 项目：
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```

确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

Enable the Batch, Compute Engine, Logging and Cloud Storage APIs:

gcloud services enable batch.googleapis.com compute.googleapis.com logging.googleapis.com storage.googleapis.com

确保您和作业的服务帐号拥有完成本教程所需的权限。本教程使用作业的默认服务帐号，即 Compute Engine 默认服务帐号。
注意：如果是新建项目，则无需执行此步骤：
- 作为项目创建者，系统会自动为您授予 Owner (roles/owner) IAM 角色，该角色已拥有本教程所需的所有权限。
- 在新项目中，系统会自动向 Compute Engine 默认服务帐号授予 Editor 角色 (roles/editor)，该角色已具备本教程所需的所有权限。
- 如需获取完成本教程所需的权限，请让管理员向您授予以下 IAM 角色：
  - 如需创建、查看和删除作业，请执行以下操作：
    - 项目的 Batch Job Editor (roles/batch.jobsEditor)
    - Compute Engine 默认服务帐号的 Service Account User (roles/iam.serviceAccountUser)
  - 如需创建、查看和删除 Cloud Storage 存储分区，请执行以下操作：项目的 Storage Admin (roles/storage.admin)
  - 如需查看作业的日志，请执行以下操作：项目的日志查看器 (roles/logging.viewer)
  如需详细了解如何授予角色，请参阅管理访问权限。
  
  您也可以通过自定义角色或其他预定义角色来获取所需的权限。
- 为确保 Compute Engine 默认服务帐号具有完成本教程的必要权限，请让管理员向 Compute Engine 默认服务帐号授予以下 IAM 角色：
  - 项目的批处理代理报告程序 (roles/batch.agentReporter)
  - 如需允许作业访问 Cloud Storage 存储分区，请执行以下操作：项目的 Storage Admin (roles/storage.admin)
  - 如需允许作业在 Logging 中生成日志，请执行以下操作：项目的 Logs Writer (roles/logging.logWriter)

将批量 Git 代码库克隆到当前目录中：

git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/batch-samples.git

转到 transcoding 目录：
```
cd batch-samples/transcoding/
```

准备作业输入

创建 Cloud Storage 存储桶，请运行以下命令：
```
gcloud storage buckets create gs://BUCKET_NAME
```
将 BUCKET_NAME 替换为存储桶的全局唯一名称。

注意：请勿在 Cloud Storage 存储桶名称中包含敏感信息。存储桶名称是全局性的，并会公开显示。
输出类似于以下内容：
```
Creating gs://BUCKET_NAME/...
```

将 transcode.sh 脚本和包含视频文件的文件夹复制到您的 Cloud Storage 存储桶：

gcloud storage cp -R transcode.sh input gs://BUCKET_NAME

输出类似于以下内容：

Copying file://transcode.sh to gs://BUCKET_NAME/transcode.sh
Copying file://input/video-2.mp4 to gs://BUCKET_NAME/input/video-2.mp4
Copying file://input/video-1.mp4 to gs://BUCKET_NAME/input/video-1.mp4
Copying file://input/video-0.mp4 to gs://BUCKET_NAME/input/video-0.mp4
  Completed files 4/4 | 37.5MiB/37.5MiB

Average throughput: 48.4MiB/s

创建作业

在您选择的文本编辑器中，打开 job.json 配置文件。

将 remotePath 字段的值设置为您的 Cloud Storage 存储桶的名称：

{
  "taskGroups": [
    {
      "taskSpec": {
        "runnables": [
          {
            "script": {
              "text": "bash /mnt/share/transcode.sh"
            }
          }
        ],
        "computeResource": {
          "cpuMilli": 2000,
          "memoryMib": 2048
        },
        "volumes": [
          {
            "gcs": {
              "remotePath": "BUCKET_NAME"
            },
            "mountPath": "/mnt/share"
          }
        ],
        "maxRetryCount": 2,
        "maxRunDuration": "600s"
      },
      "taskCount": 3,
      "parallelism": 3
    }
  ],
  "allocationPolicy": {
    "instances": [
      {
        "policy": {
          "machineType": "n2d-standard-4",
          "provisioningModel": "SPOT"
        }
      }
    ]
  },
  "labels": {
    "department": "creative",
    "env": "testing"
  },
  "logsPolicy": {
    "destination": "CLOUD_LOGGING"
  }
}

保存更改并关闭文本编辑器。
创建 transcode 作业：
```
gcloud batch jobs submit transcode \
    --config=job.json \
    --location=us-central1
```
输出类似于以下内容：
```
Job transcode-7a1654ca-211c-40e8-b0fb-8a00 was successfully submitted.
...
```
该作业并发运行 3 个任务。每个任务都会运行 transcode.sh 脚本，该脚本会对 3 个视频文件中的一个进行编码，并将其上传到 Cloud Storage 存储桶。

监控作业

在 Google Cloud 控制台中，转到作业列表页面。

转到作业列表
在作业名称列中，点击转码。

作业详情页面随即打开。
点击事件标签页。

在事件列表部分中，您可以监控 transcode 作业的状态。作业完成排队、调度和运行所需的时间因多种因素而异。对于此示例，作业预计会在大约 5 分钟内完成。
可选：如需更新页面，请点击刷新。

在继续下一步之前，请确保作业状态设置为成功。如果作业失败，请改为参阅问题排查。

查看经过编码的视频

在 Google Cloud 控制台中，前往存储分区页面。

转到“存储分区”
在名称列中，点击 BUCKET_NAME。

此时会打开存储分区详情页面。
在名称列中，点击 output/，然后点击某个经过编码的视频文件。

对象详情页面随即会打开。
如需查看经过编码的视频，请点击预览，然后点击播放。

清理

为避免因本页面中使用的资源导致您的 Google Cloud 账号产生费用，请删除包含这些资源的 Google Cloud 项目。

删除项目

若要避免产生费用，最简单的方法是删除您在本教程中使用的项目。

删除 Google Cloud 项目：

gcloud projects delete PROJECT_ID

删除各个资源

如果您想继续使用当前项目，请删除本教程中使用的单个资源。

删除作业

批处理作业运行完毕后，删除 transcode 作业：

gcloud batch jobs delete transcode \
    --location=us-central1

输出类似于以下内容：

Job projects/example-project/locations/us-central1/jobs/transcode deletion is in progress

删除作业也会删除该作业的详细信息和历史记录。作业的日志会在 Cloud Logging 日志保留期限结束时自动删除。

删除存储桶

如果您不再需要本教程中使用的 Cloud Storage 存储桶及其内容，请删除该存储桶：

gcloud storage rm gs://BUCKET_NAME \
    --recursive

输出类似于以下内容：

Removing objects:
Removing gs://BUCKET_NAME/input/video-0.mp4#1694788495332395...
Removing gs://BUCKET_NAME/input/video-2.mp4#1694788495296173...
Removing gs://BUCKET_NAME/input/video-1.mp4#1694788495228839...
Removing gs://BUCKET_NAME/output/video-0.mp4#1694788495332395...
Removing gs://BUCKET_NAME/output/video-2.mp4#1694788495296173...
Removing gs://BUCKET_NAME/output/video-1.mp4#1694788495228839...
Removing gs://BUCKET_NAME/transcode.sh#1694788495039427...
  Completed 4/4
Removing Buckets:
Removing gs://BUCKET_NAME/...
  Completed 1/1

删除 Git 代码库

如果您不再需要在本教程中克隆的 Batch git 代码库，可以将其删除：

cd ../../ && rm -rf batch-samples

后续步骤

了解如何开始使用 Batch。
详细了解作业创建和执行。