Visão geral da criação e execução de jobs

Este documento explica o processo de execução e as opções de criação de jobs. Jobs em lote permitem executar cargas de trabalho de processamento Google Cloud. Para saber mais sobre os componentes de um job e os pré-requisitos para usar o Batch, consulte Primeiros passos com o Batch.

Como a criação e a execução de jobs funcionam

Para usar o Batch, crie um job que especifique sua carga de trabalho e os requisitos dela. Em seguida, o Batch o executa automaticamente.

Os detalhes de como a criação e a execução de jobs funcionam são descritos nas seções a seguir:

Ciclo de vida do job

Esta seção descreve o ciclo de vida de um job e as tarefas dele desde a criação até a exclusão.

Para cada carga de trabalho que você quer executar no Batch, você precisa seguinte processo básico:

  1. Criar um job: você define a carga de trabalho que quer executar especificando os trabalhos executáveis, as tarefas e outros requisitos. Os detalhes para criar um job são apresentados na seção Opções de criação de jobs deste documento.
  2. Monitorar e resolver problemas do job: quando você terminar de criar uma tarefa, o job é colocado em fila, programado e executado automaticamente nos do Google Cloud. É possível visualizar os detalhes de um job criado ou de qualquer tarefa dele para ver o estado atual. É possível cancelar um job, se necessário (Visualizar) para interrompê-lo ou impedir que ele não seja executado. Depois que um job estiver em execução ou concluído, também é possível monitorar e analisar o job usando registros. Se um job falhar, é possível resolver o problema Usar mensagens de erro, eventos de status ou registros para diagnosticar o problema antes de recriar o job.
  3. Excluir ou exportar o job: as informações de um job no Batch continuam disponíveis até que você ou o Google Cloud as excluam. O Google Cloud exclui automaticamente um job 60 dias após a conclusão. Antes disso, você pode excluir o job por conta própria ou, se precisar reter as informações, é possível exportar as informações do job Lote antes que o job seja excluído. As informações sobre um job armazenado em outros serviços do Google Cloud não são afetadas quando ele é excluído e têm políticas de retenção separadas. Por exemplo, os registros de um job são retidos e excluídos automaticamente de acordo com a política de retenção do Cloud Logging.

Depois de criar um job, ele passa pelos seguintes estados:

  1. Em fila (QUEUED): a solicitação de job foi aceita e está aguardando na fila. O job permanece na fila até que os recursos necessários estão disponíveis e os trabalhos anteriores foram avaliados.
  2. Programado (SCHEDULED): o job foi selecionado na fila comece a funcionar e os recursos sejam alocados.

  3. Em execução (RUNNING): os recursos do job foram criados com sucesso e as tarefas podem começar a ser executadas.

    Quando um job está em execução, cada uma das tarefas avança pelos seguintes estados:

    1. Pendente (PENDING): a tarefa está aguardando uma VM ser executada.
    2. Atribuída (ASSIGNED): a tarefa recebeu uma VM para ser executada.
    3. Em execução (RUNNING): a tarefa está sendo executada em uma VM.

    4. Uma tarefa é concluída em um dos seguintes estados:

      • Sucesso (SUCCEEDED): a tarefa teve sucesso porque cada um dos executáveis atendeu a uma das seguintes condições:

        • O executável succeeded (retornau um código de saída de zero).
        • O executável falha (retornou um código de saída diferente de zero), mas era um executável não crítico (você ativou). do executável campo ignoreExitStatus).
        • O runnable não foi concluído, mas era um runnable em segundo plano (você ativou o background do runnable).

      • Falha (FAILED): a tarefa falhou e parou de ser executada porque pelo menos um executável não atendeu às condições anteriores.

  4. Um job é concluído em um dos seguintes estados:

    • Com êxito (SUCCEEDED): o job teve sucesso porque todas as tarefas foram concluídas.
    • Falha (FAILED): o job falhou e parou de ser executado porque pelo menos uma das tarefas falhou.
    • Cancelado (CANCELLED): um usuário cancelou o job (prévia) antes de ele ser concluído ou cancelado.

Para mais informações, consulte estados de job e estados de tarefas na documentação de referência.

Enfileiramento e programação de jobs

Geralmente, os jobs têm mais chances de serem executados e concluídos antes menores e exigem apenas alguns recursos comuns. Para os jobs de exemplo na documentação do Batch, que geralmente são muito pequenos e usam recursos mínimos, eles podem ser concluídos em apenas alguns minutos.

Especificamente, o tempo que um job leva para terminar a fila e a programação varia para jobs diferentes e em momentos diferentes com base nos seguintes fatores:

  • Disponibilidade de recursos do job: a disponibilidade dos recursos necessários do job nos locais permitidos.

    Em primeiro lugar, um job não pode ser executado se você especificar recursos que não são oferecidos nesse local. Quando isso acontece, o job falha com um erro de disponibilidade de zona.

    Em segundo lugar, um job tem mais chances de atrasar ou falhar os recursos necessários têm baixa capacidade em relação à demanda atual, devido à erros de disponibilidade de recursos. Como resultado, o job pode ser executado mais cedo quando você precisa de menos recursos, mais comuns, e não restringe a execução em nenhuma zona de uma região.

    Para mais informações sobre os recursos de um job, consulte Execução do job na este documento. Para mais informações sobre os locais especificar para um job do Batch e seus recursos, consulte Locais.

  • Prioridade do job: a prioridade de um job em relação às prioridades do outros jobs em seu projeto.

    É possível especificar a prioridade de um job incluindo a flag --priority da gcloud CLI ou o campo JSON priority. É possível definir a prioridade de um job como um número entre 0 (prioridade mais baixa) e 99 (prioridade mais alta). Definir uma prioridade pode ajudar um job a ser executado antes dos jobs de menor prioridade no projeto.

    Se você não configurar a prioridade de um job, o padrão será usar a prioridade mais baixa, 0. Se dois jobs em fila tiverem a mesma prioridade, o job que foi criado primeiro terá a prioridade mais alta.

  • Cotas e limites:os limites que seu projeto tem. para recursos e solicitações do Google Cloud.

    Um job não pode ser executado se exceder um limite ou a cota do projeto para qualquer um dos recursos ou solicitações necessários. Quando isso acontece, O lote pode atrasar um job e tentar novamente mais tarde. falhar no job e exibir um erro relacionado.

    Você pode ajudar a evitar atrasos e erros no seu job criando jobs que cumprir todos os limites relevantes e garantir que o projeto tenha a cota relevante. Para mais informações, consulte Cotas e limites de lote.

Execução do trabalho

O tempo que um job leva para ser executado pode variar com base na programação de tarefas e nos recursos do job.

Agendamento de tarefas

Quando um job é executado, as tarefas dele são agendadas de acordo com campo de política de programação (schedulingPolicy), que permite especificar uma das seguintes opções:

  • Assim que possível (AS_SOON_AS_POSSIBLE) (padrão): as tarefas são executadas assim que os recursos ficam disponíveis e podem ser executadas em paralelo. A quantidade de tarefas executadas por vez depende das tarefas paralelas por VM permitidas pelos recursos do job e outras opções de configuração, conforme explicado em Recursos do job neste documento.
  • Em ordem (IN_ORDER): as tarefas são executadas uma de cada vez, em ordem crescente ordem do índice.

Recursos do job

Cada job em lote é executado em um grupo gerenciado de instâncias regional (MIG), que é um grupo de uma ou mais instâncias de máquina virtual (VM) do Compute Engine correspondentes localizadas em uma das zonas incluídas. Cada VM tem um hardware dedicado Núcleos de CPU, especificamente CPUs virtuais (vCPUs)) e memória, o que afeta o desempenho job e um disco de inicialização, que armazena um código imagem de sistema operacional (SO) e instruções para executar o job.

Durante o tempo de execução de um job, o Batch cria e exclui os recursos que atendem às especificações. Ao criar um job, você configura os recursos dele especificando o seguinte:

  • Recursos de computação por tarefa: a menos que os valores padrão sejam suficientes, especifique os recursos de computação: vCPUs, memória e necessário) armazenamento extra em disco de inicialização, que é necessário para a execução de cada tarefa. Para mais informações, consulte os campos de recursos de computação por tarefa (computeResource).

  • Recursos de VM: opcionalmente, você também pode especificar as VMs do job, como o tipo de máquina e o SO, e outros recursos, como GPUs e volumes de armazenamento, usando os campos política de recursos de VM (instances[].policy) ou o campo alternativo instances[].instanceTemplate. Se você não definir esses campos, o lote vai selecionar VMs compatíveis e não vai adicionar outros recursos.

O número de VMs e de tarefas que podem ser executadas simultaneamente em cada VM varia para diferentes jobs com base na programação de tarefas e nos requisitos de hardware especificados. Se você especificar que as tarefas de um job serão executadas IN_ORDER, o job terá uma VM e executará apenas uma tarefa por vez. Caso contrário, Se as tarefas de um job executarem AS_SOON_AS_POSSIBLE, será possível estimar o número de VMs e o número de tarefas simultâneas usando a seguinte fórmula:

\[{vmsPerJob}=\frac{taskCount}{parallelTasksPerVm}\]

Essa fórmula tem os seguintes valores:

  • \({vmsPerJob}\): o número máximo de VMs para um job. A quantidade real de VMs criada para uma vaga pode ser menor do que isso. Por exemplo, se O Batch espera que seja mais rápido executar um job com menos recursos do que esperar por mais recursos. Esse valor também é limitado pelo de VMs simultâneas por limites de job.
  • \({taskCount}\): o número total de tarefas do job, que você define usando o campo contagem de tarefas (taskCount).

  • \({parallelTasksPerVM}\): o número máximo de tarefas que podem ser executadas em uma VM. ao mesmo tempo.

    Esse valor é determinado pelas condições a seguir critérios:

    • O valor mínimo é 1 tarefa.

    • O valor máximo é o menor de 20 tarefas e, se definido, o valor do campo máximo de tarefas paralelas por job (parallelism).

    • Se o máximo de tarefas paralelas por campo de VM (taskCountPerNode) for definido, esse valor será usado.

      Caso contrário, se taskCountPerNode não estiver definido, o lote decidirá um valor dividindo o número total de recursos de computação, especificamente vCPUs, por VM na quantidade necessária para cada tarefa:

      \[{parallelTasksPerVm}=\frac{vcpusPerVm}{vcpusPerTask}\]

      Esta fórmula tem os seguintes valores:

      • \({vcpusPerVm}\): o número total de vCPUs por VM, que é é determinado pelo tipo de máquina das VMs do job.

      • \({vcpusPerTask}\): o número de vCPUs por tarefa, que é determinado pela conversão das unidades do campo vCPUs por tarefa (cpuMilli).

Opções de criação de jobs

Criar e executar um job básico explica os básicos, incluindo como definir um executável usando um script ou imagem de contêiner e como configurar variáveis de ambiente predefinidas e personalizadas.

Depois de entender os fundamentos da criação de jobs, considere criar um job que use uma ou mais das seguintes opções de configuração:

  • Controlar o acesso de um job:

  • Configure outras opções para um job:

    • Configurar a comunicação de tarefas usando uma biblioteca MPI explica como configurar um job com tarefas interdependentes que se comunicam entre si em diferentes VMs usando uma interface de transmissão de mensagens (MPI, na sigla em inglês). Um caso de uso comum para MPI é a computação de alto desempenho (HPC) acoplada.

    • Personalize os recursos em que um job é executado:

      • Definir recursos de job usando um modelo de instância de VM explica como especificar um modelo de VM do Compute Engine para definir os recursos de um job ao criar um. Esta é uma alternativa à especificação direta dos recursos de um job usando o campo instances[].policy.

      • O artigo Usar GPUs em um job explica como definir um job que usa uma ou mais unidades de processamento gráfico (GPUs). Uso comum os casos de jobs que usam GPUs incluem o processamento intensivo de dados e de machine learning (ML).

      • Usar volumes de armazenamento para um job explica como definir um job que pode acessar um ou mais volumes de armazenamento externo. As opções de armazenamento incluem discos permanentes novos ou atuais, novos SSDs locais, buckets atuais do Cloud Storage e um sistema de arquivos de rede (NFS) como um compartilhamento de arquivos do Filestore.

      • Visão geral do ambiente do SO da VM fornece uma visão geral de quando e como você pode personalizar ambiente de sistema operacional (SO) da VM para um job, incluindo o imagem do SO da VM e discos de inicialização.

    • Otimize vários aspectos de um job:

      • Melhore o monitoramento e a análise:

      • Automatizar novas tentativas de tarefas explica como fazer novas tentativas automaticamente das tarefas de um job após todas ou determinadas falhas. Novas tentativas automatizadas podem reduzir o atrito na solução de problemas e o ambiente de execução geral necessária para trabalhos com erros temporários. Por exemplo, use novas tentativas automáticas para um job executado em VMs spot, que oferecem descontos significativos, mas podem não estar sempre disponíveis e podem ser interrompidas a qualquer momento.

      • Colocalizar VMs para reduzir a latência explica como reduzir a latência de rede entre as VMs de um job exigindo que elas estejam localizadas fisicamente próximas umas das outras. Esse benefício de desempenho pode ser especialmente útil para trabalhos comunicações de rede frequentes entre VMs, como tarefas se comunicam usando bibliotecas MPI.

      • Garantir a disponibilidade de recursos usando reservas de VM explica como configurar um job que podem ser executadas em VMs reservadas. Como usar recursos de reserva As VMs podem ajudar a minimizar o tempo de agendamento de um job, evitar erros de disponibilidade de recursos e para otimizar os custos.

      • Usar streaming de imagens explica como melhorar o tempo de inicialização do job com o streaming do contêiner imagens do Artifact Registry.

  • Use outros serviços para criar e executar jobs:

A seguir