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Migrar do Cloud Life Sciences para o Batch

Nesta página, descrevemos como migrar do Cloud Life Sciences para o Batch.

Em 17 de julho de 2023, o Google Cloud anunciou que o Cloud Life Sciences, que estava na versão Beta, foi descontinuado. O serviço não estará mais disponível no Google Cloud após 8 de julho de 2025. No entanto, o Batch tem disponibilidade geral e é um sucessor abrangente compatível com todos os casos de uso do Cloud Life Sciences.

Saiba mais sobre o Batch, o Cloud Life Sciences e as etapas de lançamento de produtos.

Cloud Life Sciences versus Batch

A migração do Cloud Life Sciences para o Batch envolve principalmente entender como você pode usá-lo para as cargas de trabalho que você executa atualmente por meio da execução de pipelines do Cloud Life Sciences.

Para entender como é possível executar as cargas de trabalho do Cloud Life Sciences no Batch, consulte todas as seções a seguir:

Overview
Operações básicas
Permissões e papéis do IAM
Atributos correspondentes

Visão geral

Um pipeline do Cloud Life Sciences descreve uma sequência de ações (contêineres) a serem executadas e o ambiente em que os contêineres serão executados.

Um job em lote descreve uma matriz de uma ou mais tarefas e o ambiente onde elas serão executadas. Você define a carga de trabalho de um job como uma sequência de um ou mais executáveis (contêineres e/ou scripts) a serem executados. Cada tarefa de um job representa uma execução da sequência de executáveis.

Os pipelines do Cloud Life Sciences podem ser expressos como jobs em lote de tarefa única.

Por exemplo, os exemplos a seguir descrevem um pipeline simples do Cloud Life Sciences e o job em lote equivalente dele:

Pipeline do Cloud Life Sciences	Job em lote
{ "actions": [ { "imageUri": "bash", "commands": [ "-c", "echo Hello, world!" ] } ] }	{ "taskGroups" : [{ "taskSpec" : { "runnables" : [{ "container":{ "imageUri": "bash", "commands": [ "-c", "echo Hello, world!" ] } }] } }] }

Pipeline do Cloud Life Sciences

Job em lote

  {
    "actions": [
      {
        "imageUri": "bash",
        "commands": [
          "-c",
          "echo Hello, world!"
        ]
      }
    ]
  }

    {
      "taskGroups" : [{
        "taskSpec" : {
          "runnables" : [{
            "container":{
              "imageUri": "bash",
              "commands": [
                "-c",
                "echo Hello, world!"
              ]
            }
          }]
        }
      }]
    }

Os jobs em lote de várias tarefas são semelhantes aos pipelines copiados do Cloud Life Sciences.

Ao contrário do Cloud Life Sciences, o Batch permite programar automaticamente várias execuções da carga de trabalho. Indique o número de vezes que você quer executar a sequência de executáveis para um job definindo o número de tarefas. Quando um job tiver várias tarefas, especifique como você quer que cada execução varie, referenciando o índice da tarefa nos executáveis. Além disso, é possível configurar as programações relativas para as tarefas de um job, por exemplo, para permitir que várias tarefas sejam executadas em paralelo ou exigir que as tarefas sejam executadas em ordem sequencial e uma de cada vez. O Batch gerencia a programação das tarefas do job: quando uma tarefa termina, o job inicia automaticamente a próxima, se houver.

Por exemplo, consulte o job do Batch a seguir. Este job de exemplo tem 100 tarefas executadas em 10 instâncias de máquina virtual (VM) do Compute Engine. Portanto, há aproximadamente 10 tarefas em execução em paralelo a qualquer momento. Cada tarefa neste job de exemplo executa apenas um executável: um script que exibe uma mensagem e o índice da tarefa, que é definido pela variável de ambiente predefinida BATCH_TASK_INDEX.

{
  "taskGroups" : [{
    "taskSpec" : {
      "runnables" : [{
        "script":{
          "text": "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}."
        }
      }]
    },
    "taskCount": 100,
    "parallelism": 10
  }]
}

Às vezes, Workflows que envolvem a criação e o monitoramento de vários pipelines semelhantes do Cloud Life Sciences podem ser simplificados aproveitando a programação integrada do Batch.

Operações básicas

Nesta seção, descrevemos as operações básicas no Cloud Life Sciences e no Batch.

A tabela a seguir resume as opções básicas de operações para o Cloud Life Sciences e o Batch.

Operação básica	Opções do Cloud Life Sciences	Opções de lote
Executar uma carga de trabalho.	Executar um pipeline.	Criar e executar um job.
Confira todas as cargas de trabalho.	Listar operações de longa duração.	Confira uma lista dos seus jobs.
Visualize os detalhes e o status de uma carga de trabalho.	Receba detalhes de uma operação de longa duração. Pesquise uma operação de longa duração.	Visualizar os detalhes de um job. Veja uma lista de tarefas de um job. Veja os detalhes de uma tarefa.
Interrompa e remova uma carga de trabalho.	Cancelar uma operação de longa duração.	Excluir e cancelar um job. Verificar o status de uma solicitação de exclusão de job.

As operações básicas do Cloud Life Sciences e do Batch têm algumas diferenças importantes.

Em primeiro lugar, os recursos de operação de longa duração não desempenham o mesmo papel no Batch que têm no Cloud Life Sciences. Os recursos de operação de longa duração (LROs, na sigla em inglês) no Cloud Life Sciences são o principal recurso usado para listar e visualizar seus pipelines. No entanto, recursos de operação de longa duração no Batch e em outras APIs do Google Cloud são usados apenas para monitorar o status de uma solicitação que leva muito tempo para ser concluída. Especificamente no Batch, a única solicitação que retorna um recurso de operação de longa duração é a exclusão de um job. Para mais informações sobre recursos de operação de longa duração para o Batch, consulte a documentação de referência da API Batch para o recurso REST projects.locations.operations. Em vez de usar recursos de operação de longa duração, o Batch tem recursos de job que podem ser visualizados e excluídos das cargas de trabalho.

Em segundo lugar, a visualização dos detalhes de uma carga de trabalho no Batch envolve operações diferentes do Cloud Life Sciences. Você pode ver os detalhes e o status de um job. No entanto, cada uma das tarefas de um job também tem os próprios detalhes e status, que podem ser consultados ao visualizar a lista de tarefas e os detalhes de uma tarefa.

Para ajudar você a entender melhor as operações básicas do Cloud Life Sciences em comparação com o Batch, as seções a seguir fornecem exemplos de comandos da Google Cloud CLI e caminhos de solicitações de API para algumas dessas operações básicas.

Exemplos de comandos da CLI gcloud

Para CLI gcloud, os comandos do Cloud Life Sciences começam com gcloud beta lifesciences e os comandos em lote começam com gcloud batch. Por exemplo, consulte os comandos da CLI gcloud a seguir.

Exemplos de comandos da CLI gcloud do Cloud Life Sciences:
- Execute um pipeline:
```
gcloud beta lifesciences pipelines run \
  --project=PROJECT_ID \
  --regions=LOCATION \
  --pipeline-file=JSON_CONFIGURATION_FILE
```
- Veja detalhes de uma operação de longa duração:
```
gcloud beta lifesciences operations describe OPERATION_ID
```
Substitua:
- PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
- LOCATION: o local do pipeline.
- JSON_CONFIGURATION_FILE: o arquivo de configuração JSON para o pipeline.
- OPERATION_ID: o identificador da operação de longa duração, que foi retornado pela solicitação para executar o pipeline.
Exemplos de comandos da CLI gcloud em lote:
- Crie e execute um job:
```
gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
  --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
  --config=JSON_CONFIGURATION_FILE
```
- Visualizar os detalhes de uma tarefa:
```
gcloud batch jobs describe JOB_NAME \
  --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
```
- Para ver a lista de tarefas de um job:
```
gcloud batch tasks list \
  --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
  --job=JOB_NAME
```
- Visualizar os detalhes de uma tarefa:
```
gcloud batch tasks describe TASK_INDEX \
  --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
  --job=JOB_NAME \
  --task_group=TASK_GROUP
```
- Excluir e cancelar um job:
```
gcloud batch jobs delete JOB_NAME \
  --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION
```
Substitua:
- JOB_NAME: o nome do job.
- PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
- LOCATION: o local do job.
- JSON_CONFIGURATION_FILE: o caminho para um arquivo JSON com os detalhes de configuração do job.
- TASK_INDEX: o índice da tarefa com os detalhes que você quer acessar. Em um grupo de tarefas, o índice de tarefas começa em 0 para a primeira tarefa e aumenta em 1 a cada tarefa extra. Por exemplo, um grupo de tarefas que contém quatro tarefas tem os índices 0, 1, 2 e 3.
- TASK_GROUP_NAME: o nome do grupo de tarefas de que você quer ver os detalhes. O valor precisa ser definido como group0.

Exemplos de caminhos de solicitação de API

Para APIs, o Cloud Life Sciences usa caminhos de solicitação lifesciences.googleapis.com, e o Batch usa caminhos de solicitação batch.googleapis.com. Por exemplo, consulte os caminhos de solicitação de API a seguir. Ao contrário do Cloud Life Sciences, o Batch não tem uma API RPC, ele tem apenas uma API REST.

Caminhos de solicitação da API de exemplo do Cloud Life Sciences:
- Execute um pipeline:
```
POST https://lifesciences.googleapis.com/v2beta/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelines:run
```
- Veja detalhes de uma operação de longa duração:
```
GET https://lifesciences.googleapis.com/v2beta/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID
```
Substitua:
- PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
- LOCATION: o local do pipeline.
- OPERATION_ID: o identificador da operação de longa duração, que foi retornado pela solicitação para executar o pipeline.
Exemplos de caminhos de solicitação de API em lote:
- Crie e execute um job:
```
POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs?job_id=JOB_NAME
```
- Visualizar os detalhes de uma tarefa:
```
GET https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs/JOB_NAME
```
- Para ver a lista de tarefas de um job:
```
GET https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs/JOB_NAME/taskGroups/TASK_GROUP/tasks
```
- Excluir um job
```
DELETE https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs/JOB_NAME
```
- Verifique o status da solicitação de exclusão do job:
```
GET https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID
```
Substitua:
- PROJECT_ID: o ID do seu projeto.
- LOCATION: o local do job.
- JOB_NAME: o nome do job.
- TASK_GROUP_NAME: o nome do grupo de tarefas de que você quer ver os detalhes. O valor precisa ser definido como group0.
- OPERATION_ID: o identificador da operação de longa duração, que foi retornado pela solicitação para excluir o job.

Permissões e papéis do IAM

Nesta seção, resumimos as diferenças nos papéis e permissões de Identity and Access Management do Cloud Life Sciences e do Batch. Para mais informações sobre papéis e as permissões, consulte a referência de papéis básicos e predefinidos do IAM.

Na tabela a seguir, descrevemos os papéis predefinidos e as permissões necessárias para os usuários do Cloud Life Sciences.

Papéis do Cloud Life Sciences Permissões

Papéis do Cloud Life Sciences	Permissões
Qualquer um dos seguintes: Administrador do Cloud Life Sciences (`roles/lifesciences.admin`) no projeto Editor do Cloud Life Sciences (`roles/lifesciences.editor`) no projeto Executor de fluxos de trabalho do Cloud Life Sciences (`roles/lifesciences.workflowsRunner`) no projeto	`lifesciences.workflows.run` `lifesciences.operations.cancel` `lifesciences.operations.get` `lifesciences.operations.list`
Leitor do Cloud Life Sciences (`roles/lifesciences.viewer`) no projeto	`lifesciences.operations.get` `lifesciences.operations.list` `resourcemanager.projects.get` `resourcemanager.projects.list`

Qualquer um dos seguintes:

Administrador do Cloud Life Sciences (roles/lifesciences.admin) no projeto
Editor do Cloud Life Sciences (roles/lifesciences.editor) no projeto
Executor de fluxos de trabalho do Cloud Life Sciences (roles/lifesciences.workflowsRunner) no projeto

lifesciences.workflows.run
lifesciences.operations.cancel
lifesciences.operations.get
lifesciences.operations.list

Leitor do Cloud Life Sciences (roles/lifesciences.viewer) no projeto

lifesciences.operations.get
lifesciences.operations.list
resourcemanager.projects.get
resourcemanager.projects.list

A tabela a seguir descreve alguns dos papéis predefinidos e as permissões deles para o Batch. Ao contrário do Cloud Life Sciences, o Batch exige que você conceda permissões aos usuários e à conta de serviço para um job. Para mais informações sobre os requisitos do IAM, consulte Pré-requisitos do Batch.

Papéis em lote para usuários	Permissões
Editor de jobs em lote (`roles/batch.jobsEditor`) no projeto	`batch.jobs.create` `batch.jobs.delete` `batch.jobs.get` `batch.jobs.list` `batch.locations.get` `batch.locations.list` `batch.operations.get` `batch.operations.list` `batch.tasks.get` `batch.tasks.list` `resourcemanager.projects.get` `resourcemanager.projects.list`
Leitor de jobs em lote (`roles/batch.jobsViewer`) no projeto	`batch.jobs.get` `batch.jobs.list` `batch.locations.get` `batch.locations.list` `batch.operations.get` `batch.operations.list` `batch.tasks.get` `batch.tasks.list` `resourcemanager.projects.get` `resourcemanager.projects.list`
Usuário da conta de serviço (`roles/iam.serviceAccountUser`) na conta de serviço do job	`iam.serviceAccounts.actAs` `iam.serviceAccounts.get` `iam.serviceAccounts.list` `resourcemanager.projects.get` `resourcemanager.projects.list`
Papéis em lote para contas de serviço	Permissões
Batch Agent Reporter (`roles/batch.agentReporter`) no projeto	`batch.states.report`

Atributos correspondentes

A tabela a seguir descreve os recursos do Cloud Life Sciences, os recursos equivalentes do Batch e detalhes sobre as diferenças entre eles.

Cada recurso é representado por uma descrição e sua sintaxe JSON. É possível usar a sintaxe JSON ao acessar o Batch por meio da API ou ao especificar um arquivo de configuração JSON por meio da Google Cloud CLI. No entanto, também é possível usar recursos do Batch com outros métodos, como campos do console do Google Cloud, sinalizações CLI gcloud e bibliotecas de cliente, que são descritos na documentação do Batch.

Para mais informações sobre cada recurso e a sintaxe JSON, consulte:

Para o Cloud Life Sciences, consulte a documentação de referência da API Cloud Life Sciences para o recurso REST projects.locations.pipelines.
Para o Batch, consulte a documentação de referência dessa API para o recurso REST projects.locations.jobs.

Recursos do Cloud Life Sciences	Atributos em lote	Detalhes
pipeline (`pipeline`)	job (`job`) e as tarefas dele (`taskGroups[]`)	Um job em lote consiste em uma matriz de uma ou mais tarefas, cada uma executando os mesmos elementos executáveis. Um pipeline do Cloud Life Sciences é semelhante a um job em lote com uma tarefa. No entanto, o Cloud Life Sciences não tem um conceito equivalente para tarefas com várias tarefas, que são como repetições de um pipeline. Para mais informações sobre jobs e tarefas, consulte Visão geral do Batch.
ações (`actions[]`) para um pipeline	executáveis (`runnables[]`) para as tarefas de um job.	Uma ação do Cloud Life Sciences descreve um contêiner, mas um executável em lote pode conter um contêiner ou script.
credenciais (`credentials`) para uma ação	para um contêiner executável: Nome de usuário (`username`) senha (`password`)	No Cloud Life Sciences, as credenciais de uma ação precisam ser um dicionário criptografado do Cloud Key Management Service com pares de chave-valor de nome de usuário e senha. No Batch, o nome de usuário e a senha de um contêiner executável ficam em campos separados. Qualquer um dos campos pode ser especificado com texto simples ou com o nome de um secret do Secret Manager.
para uma ação: variáveis de ambiente (`environment`) variáveis de ambiente criptografadas (`encryptedEnvironment`)	para um ambiente: variáveis (`variables`) variáveis criptografadas (`encryptedVariables`) variáveis secretas (`secretVariables`) ambientes possíveis: Um executável (`environment` em `runnables[]`) todos os executáveis (`environment` em `taskSpec`) todas as tarefas (`taskEnvironments[]`em `taskGroups[]`)	O Cloud Life Sciences permite especificar as variáveis de ambiente para uma ação formatada como texto simples ou como um dicionário criptografado. No Batch, isso é semelhante a ter o ambiente para um executável (campo `environment` em `runnables[]`) que inclui variáveis formatadas como texto simples (`variables`) ou um dicionário criptografado (`encryptedVariables`). No entanto, o Batch também tem mais opções para especificar variáveis de ambiente: Em vez de especificar variáveis como texto simples ou dicionário criptografado, especifique variáveis usando secrets do Secret Manager usando uma variável de secret (`secretVariables`). Em vez de especificar uma variável de ambiente para um executável, é possível especificar uma variável de ambiente para todos os executáveis usando o campo `environment` em `taskSpec`. Em vez de especificar uma variável de ambiente com o mesmo valor para cada tarefa, você pode especificar uma variável de ambiente que tenha um valor diferente para cada tarefa usando o campo `taskEnvironments[]` em `taskGroups[]`. Para mais informações, acesse Usar variáveis de ambiente.
rótulos de uma solicitação para executar um pipeline (`labels` no corpo da solicitação)	rótulos de um job (`labels` no recurso do job)	Ao contrário do Cloud Life Sciences, o Batch não inclui um campo de rótulos na solicitação para criar um novo job. A opção mais próxima para o Batch é usar rótulos associados apenas ao job. O Batch tem vários tipos de rótulos (campos `labels`) que você pode usar ao criar um job. Para mais informações, consulte Organizar recursos usando rótulos.
regiões (`regions[]`) e zonas (`zones[]`) para os recursos de um pipeline (`resources`)	locais permitidos (`allowedLocations`) para a política de localização de recursos de um job (`locationPolicy`)	No Cloud Life Sciences, um pipeline é executado em uma única VM, em que é possível especificar as regiões e/ou zonas desejadas. No Batch, a opção equivalente são os locais permitidos para um job, que você pode definir como uma ou mais regiões ou zonas e especifica onde as VMs para um job podem ser criadas. Todas as VMs de um único job em lote pertencem a um único grupo gerenciado de instâncias (MIG, na sigla em inglês), que existe em uma região específica. No entanto, VMs individuais podem estar em zonas diferentes dessa região. Especificar o campo de locais permitidos para uma vaga é opcional porque fica separado do local da tarefa. Ao contrário do local do job, o local permitido não afeta o local usado para criar um job em lote e armazenar os metadados dele. Para mais informações, consulte Locais de lote.
para os recursos de um pipeline (`resources`): VM (`virualMachine`)	para a política de recursos de um job (`allocationPolicy`): as VMs (`instances`) conta de serviço (`serviceAccount`) marcadores (`labels` em `allocationPolicy`) rede (`network`)	No Cloud Life Sciences, é possível configurar a VM em que um pipeline é executado. No Batch, as mesmas opções para VMs estão disponíveis nos campos da política de alocação de recursos (`allocationPolicy`) de um job: A conta de serviço, os rótulos e a configuração de rede das VMs são definidos nos campos dedicados. O campo da VM (`instances`), que pode ser definido diretamente ou usando um modelo de instância, inclui as opções de configuração para o tipo de máquina, a plataforma mínima de CPU permitida, o disco de inicialização e quaisquer outros discos anexados, além de quaisquer GPUs e drivers de GPU.
para uma ação: marcadores (`labels` em `actions[]`) opção de tempo limite (`timeout`) opção para ignorar o status de saída (`ignoreExitStatus`) opção de execução em segundo plano (`runInBackground`) opção para sempre executar (`alwaysRun`)	para um executável: marcadores (`labels` em `runnables[]`) opção de tempo limite (`timeout`) opção para ignorar o status de saída (`ignoreExitStatus`) opção de execução em segundo plano (`background`) opção para sempre executar (`alwaysRun`)	Essas várias sinalizações de conveniência do Cloud Life Sciences são equivalentes no Batch, exceto por serem especificadas para cada executável (que pode conter um script ou contêiner), em vez de cada ação (contêiner).
para uma ação: opção para publicar portas expostas (`publishExposedPorts`) opção para especificar o namespace do ID de processo (PID, na sigla em inglês) (`pidNamespace`) e a opção para especificar mapeamentos de portas de contêiner para host (`portMappings`).	(`options`) para um contêiner executável	Essas opções do Cloud Life Sciences (e outras) são compatíveis em lote por meio do campo de opções (`options`) para um contêiner executável. Defina o campo de opções como qualquer sinalização que o Batch anexe ao comando `docker run`, por exemplo, `-P --pid mynamespace -p 22:22`.
para uma ação: opção para desativar o download antecipado de imagens de contêiner (`disableImagePrefetch`) opção para desativar o retorno do fluxo de erros padrão (`disableStandardErrorCapture`)	sem equivalente	O lote pré-busca imagens e processa as saídas de todos os executáveis de maneira idêntica de acordo com a política de registros do job (`logsPolicy`).
opção para bloquear redes externas (`blockExternalNetwork`) para uma ação	opção para bloquear redes externas (`blockExternalNetwork`) de um contêiner executável	A opção do Cloud Life Sciences para bloquear redes externas para uma ação é semelhante à opção "Batch" para bloquear redes externas de um contêiner. O Batch também tem muitas outras opções de rede, como bloquear redes externas para todas as VMs de um job. Para mais informações, consulte Visão geral da rede em lote.
ativações (`mounts[]`) para uma ação	volumes para todos os executáveis (`volumes[]` em `taskSpec`) e opções de volume para um contêiner (`volumes[]` em `container`)	No Batch, é possível usar o campo `volumes[]` em `taskSpec` para definir os volumes de um job e os caminhos de ativação deles. Os volumes de armazenamento são montados em lote nas VMs do job, e os volumes de armazenamento podem ser acessados por todos os elementos executáveis do job (scripts ou contêineres). Essa montagem é feita antes da VM executar qualquer tarefa ou execução. Além disso, o Batch é compatível com opções explícitas de volume em executáveis de contêiner usando o campo `volumes[]` em `container`. Essas opções de ativação são transmitidas ao contêiner como opções para a sinalização `--volume` do comando `docker run`. Por exemplo, o valor `[ "/etc:/etc", "/foo:/bar" ]` é convertido no comando `docker run --volume /etc:/etc --volume /foo:/bar` no contêiner. Para mais informações sobre como usar volumes de armazenamento com o Batch, consulte Criar e executar um job que usa volumes de armazenamento.
opção para ativar o Cloud Storage FUSE (`enableFuse`) para uma ação	sem equivalente	O Batch processa a montagem de todos os volumes de armazenamento, como um bucket do Cloud Storage, especificados para um job. Como resultado, você não ativa nenhuma ferramenta de montagem como o Cloud Storage FUSE para Batch. No entanto, é possível especificar opções de montagem para seus volumes de armazenamento usando o campo `mountOptions[]`. Para mais informações sobre como usar buckets do Cloud Storage com o Batch, consulte Criar e executar um job que usa volumes de armazenamento.
Tópico do Pub/Sub (`pubSubTopic`) de uma solicitação para executar um pipeline	para as configurações de notificação de um job (`notifications[]`): Tópico do Pub/Sub (`pubSubTopic`) mensagens (`message`)	O Batch permite maior personalização de atualizações de status do que o Cloud Life Sciences. Por exemplo, os usuários do Batch podem ser notificados em um tópico do Pub/Sub quando as tarefas individuais ou somente o job geral muda de estado.

Serviços de fluxo de trabalho

Se você usa um serviço de fluxo de trabalho com o Cloud Life Sciences, seu processo de migração também envolverá a configuração de um serviço de fluxo de trabalho para trabalhar com o Batch. Nesta seção, resumimos os serviços de fluxo de trabalho que podem ser usados com o Batch.

O Batch é compatível com Workflows, um serviço de fluxo de trabalho do Google Cloud. Para usar o Workflows com o Batch, consulte Executar um job em lote usando o Workflows. Caso contrário, a tabela a seguir descreve outros serviços de fluxos de trabalho que podem ser usados para o Cloud Life Sciences que também podem ser usados com o Batch. Nesta tabela, listamos as principais diferenças para usar cada serviço de fluxo de trabalho com o Batch em vez do Cloud Life Sciences e detalhes sobre onde saber mais sobre como usar cada serviço com o Batch.

Serviço de fluxo de trabalho	Principais diferenças	Detalhes
Cromwell	Para usar um arquivo de configuração do Cromwell para a API Cloud Life Sciences v2beta com a API Batch, faça as seguintes alterações: No campo `actor-factory`, substitua `cromwell.backend.google.pipelines.v2beta.PipelinesApiLifecycleActorFactory` por `cromwell.backend.google.batch.GcpBatchLifecycleActorFactory`. Remova o campo `genomics.endpoint-url`. Gere um novo arquivo de configuração.	Para saber mais sobre como usar o Batch com o Cromwell, consulte a documentação do Cromwell para o Batch e o tutorial do Cromwell para o Batch.
dsub	Para executar o pipeline dsub para o Cloud Life Sciences com o Batch, faça as seguintes alterações: No campo `provider`, substitua `google-cls-v2` por `google-batch`.	Para saber mais sobre como usar o Batch com dsub, consulte a documentação do dsub para o Batch (em inglês).
Nextflow	Para usar um arquivo de configuração do Nextflow para o Cloud Life Sciences com o Batch, faça as seguintes alterações: No campo `executor`, substitua `google-lifesciences` por `google-batch`. Para quaisquer prefixos `config`, substitua `google.lifeScience` por `google.batch`.	Para saber mais sobre como usar o Batch com o Nextflow, consulte um tutorial do Batch ou um Tutorial do Nextflow. Para mais informações sobre as opções de configuração, consulte a documentação do Nextflow.
Snakemake	Para usar um pipeline Snakemake para a API v2beta do Cloud Life Sciences com a API Batch, faça as alterações a seguir: Verifique se você está usando a versão 8 ou mais recente do Snakemake. Para mais informações, acesse Migração entre as versões do Snakemake. Faça as seguintes mudanças no comando `snakemake`: Substitua a sinalização `--google-lifesciences` pela sinalização `--executor googlebatch`. Substitua outras sinalizações que tenham o prefixo `--google-lifesciences-` para usar o prefixo `--googlebatch-`.	Para saber mais sobre como usar o Batch com o Snakemake, consulte a documentação do Snakemake para Batch.

A seguir

Se quiser configurar o Batch para novos usuários e projetos, consulte Primeiros passos.
Para aprender a executar cargas de trabalho usando o Batch, consulte Criar um job.