Halaman ini diterjemahkan oleh Cloud Translation API.

Bermigrasi ke Batch dari Cloud Life Sciences

Halaman ini menjelaskan cara bermigrasi ke Batch dari Cloud Life Sciences.

Pada 17 Juli 2023, Google Cloud mengumumkan bahwa Cloud Life Sciences, yang telah dalam versi beta, tidak digunakan lagi. Layanan ini tidak akan tersedia lagi di Google Cloud setelah 8 Juli 2025. Namun, Batch umumnya tersedia dan merupakan penerus komprehensif yang mendukung semua kasus penggunaan untuk Cloud Life Sciences.

Pelajari Batch, Cloud Life Sciences, dan tahap peluncuran produk lebih lanjut.

Cloud Life Sciences versus Batch

Memigrasikan dari Cloud Life Sciences ke Batch secara utama melibatkan pemahaman tentang cara menggunakan Batch untuk beban kerja yang saat ini Anda jalankan dengan menjalankan pipeline Cloud Life Sciences.

Untuk memahami cara menjalankan workload Cloud Life Sciences di Batch, lihat semua bagian berikut:

Ringkasan
Operasi dasar
Peran dan izin IAM
Fitur yang sesuai

Ringkasan

Pipeline Cloud Life Sciences menjelaskan urutan tindakan (penampung) yang akan dijalankan dan lingkungan tempat penampung dijalankan.

Tugas Batch menjelaskan array dari satu atau beberapa tugas dan lingkungan untuk menjalankan tugas tersebut. Anda menentukan beban kerja untuk tugas sebagai satu urutan dari satu atau beberapa runnable (penampung dan/atau skrip) yang akan dijalankan. Setiap tugas untuk tugas mewakili satu eksekusi urutan runnable-nya.

Pipeline Cloud Life Sciences dapat dinyatakan sebagai tugas Batch satu tugas.

Misalnya, contoh berikut menjelaskan pipeline Cloud Life Sciences sederhana dan tugas Batch yang setara:

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

Pipeline Cloud Life Sciences

Tugas batch

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

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

Tugas Batch multi-tugas mirip dengan pipeline Cloud Life Sciences yang disalin.

Tidak seperti Cloud Life Sciences, Batch memungkinkan Anda menjadwalkan beberapa eksekusi beban kerja secara otomatis. Anda menunjukkan frekuensi Anda ingin menjalankan urutan runnable untuk tugas dengan menentukan jumlah tugas. Jika tugas memiliki beberapa tugas, Anda menentukan bagaimana Anda ingin setiap eksekusi bervariasi dengan mereferensikan indeks tugas dalam runnable. Selain itu, Anda dapat mengonfigurasi jadwal relatif untuk tugas tugas—misalnya, apakah akan mengizinkan beberapa tugas berjalan secara paralel atau mewajibkan tugas berjalan dalam urutan berurutan dan satu per satu. Batch mengelola penjadwalan tugas tugas: saat tugas selesai, tugas akan otomatis memulai tugas berikutnya, jika ada.

Misalnya, lihat tugas Batch berikut. Contoh tugas ini memiliki 100 tugas yang dijalankan di 10 instance virtual machine (VM) Compute Engine, sehingga ada sekitar 10 tugas yang berjalan secara paralel pada waktu tertentu. Setiap tugas dalam contoh tugas ini hanya mengeksekusi satu tugas yang dapat dijalankan: skrip yang mencetak pesan dan indeks tugas, yang ditentukan oleh variabel lingkungan BATCH_TASK_INDEX yang telah ditentukan sebelumnya.

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

Alur kerja yang melibatkan pembuatan dan pemantauan beberapa pipeline Cloud Life Sciences serupa terkadang dapat disederhanakan dengan memanfaatkan penjadwalan bawaan Batch.

Operasi dasar

Bagian ini menjelaskan operasi dasar di Cloud Life Sciences versus Batch.

Tabel berikut merangkum opsi operasi dasar untuk Cloud Life Sciences dan Batch.

Operasi dasar	Opsi Cloud Life Sciences	Opsi batch
Menjalankan beban kerja.	Menjalankan pipeline.	Membuat dan menjalankan tugas.
Melihat semua beban kerja Anda.	Mencantumkan operasi yang berjalan lama.	Melihat daftar tugas Anda.
Melihat detail dan status untuk beban kerja.	Mendapatkan detail untuk operasi yang berjalan lama. Melakukan polling operasi yang berjalan lama.	Melihat detail tugas. Melihat daftar tugas tugas. Melihat detail tugas.
Menghentikan dan menghapus workload.	Membatalkan operasi yang berjalan lama.	Menghapus (dan membatalkan) tugas. Periksa status permintaan penghapusan tugas.

Operasi dasar untuk Cloud Life Sciences dan Batch memiliki beberapa perbedaan utama.

Pertama, resource operasi yang berjalan lama tidak memiliki peran yang sama di Batch seperti di Cloud Life Sciences. Resource operasi yang berjalan lama (LROs) di Cloud Life Sciences adalah resource utama yang digunakan untuk mencantumkan dan melihat pipeline Anda. Namun, resource operasi yang berjalan lama di Batch dan Google Cloud API lainnya hanya digunakan untuk memantau status permintaan yang memerlukan waktu lama untuk selesai. Secara khusus, di Batch, satu-satunya permintaan yang menampilkan resource operasi yang berjalan lama adalah menghapus tugas. Untuk informasi selengkapnya tentang resource operasi yang berjalan lama untuk Batch, lihat dokumentasi referensi Batch API untuk resource REST projects.locations.operations. Alih-alih menggunakan resource operasi yang berjalan lama, Batch memiliki resource tugas yang Anda lihat dan hapus untuk workload Anda.

Kedua, melihat detail beban kerja di Batch melibatkan operasi yang berbeda dengan Cloud Life Sciences. Anda dapat melihat tugas untuk melihat detail dan statusnya. Namun, setiap tugas pekerjaan juga memiliki detail dan statusnya sendiri yang dapat Anda lihat dengan melihat daftar tugas pekerjaan dan melihat detail tugas.

Untuk membantu Anda lebih memahami operasi dasar untuk Cloud Life Sciences versus Batch, bagian berikut memberikan contoh perintah Google Cloud CLI dan jalur permintaan API untuk beberapa operasi dasar ini.

Contoh perintah gcloud CLI

Untuk gcloud CLI, perintah Cloud Life Sciences dimulai dengan gcloud beta lifesciences dan perintah Batch dimulai dengan gcloud batch. Misalnya, lihat perintah gcloud CLI berikut.

Contoh perintah gcloud CLI Cloud Life Sciences:
- Menjalankan pipeline:
```
gcloud beta lifesciences pipelines run \
  --project=PROJECT_ID \
  --regions=LOCATION \
  --pipeline-file=JSON_CONFIGURATION_FILE
```
- Mendapatkan detail untuk operasi yang berjalan lama:
```
gcloud beta lifesciences operations describe OPERATION_ID
```
Ganti kode berikut:
- PROJECT_ID: Project ID project Anda.
- LOCATION: lokasi untuk pipeline.
- JSON_CONFIGURATION_FILE: file konfigurasi JSON untuk pipeline.
- OPERATION_ID: ID untuk operasi yang berjalan lama, yang ditampilkan oleh permintaan untuk menjalankan pipeline.
Contoh perintah gcloud CLI batch:
- Buat dan jalankan tugas:
```
gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
  --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
  --config=JSON_CONFIGURATION_FILE
```
- Melihat detail tugas:
```
gcloud batch jobs describe JOB_NAME \
  --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
```
- Melihat daftar tugas tugas:
```
gcloud batch tasks list \
  --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
  --job=JOB_NAME
```
- Melihat detail tugas:
```
gcloud batch tasks describe TASK_INDEX \
  --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION \
  --job=JOB_NAME \
  --task_group=TASK_GROUP
```
- Menghapus (dan membatalkan) tugas:
```
gcloud batch jobs delete JOB_NAME \
  --project=PROJECT_ID \
  --location=LOCATION
```
Ganti kode berikut:
- JOB_NAME: nama tugas.
- PROJECT_ID: Project ID project Anda.
- LOCATION: lokasi tugas.
- JSON_CONFIGURATION_FILE: jalur untuk file JSON dengan detail konfigurasi tugas.
- TASK_INDEX: indeks tugas yang detailnya ingin Anda lihat. Dalam grup tugas, indeks tugas dimulai dari 0 untuk tugas pertama dan bertambah 1 dengan setiap tugas tambahan. Misalnya, grup tugas yang berisi empat tugas memiliki indeks 0, 1, 2, dan 3.
- TASK_GROUP_NAME: nama grup tugas yang ingin Anda lihat detailnya. Nilai harus ditetapkan ke group0.

Contoh jalur permintaan API

Untuk API, Cloud Life Sciences menggunakan jalur permintaan lifesciences.googleapis.com dan Batch menggunakan jalur permintaan batch.googleapis.com. Misalnya, lihat jalur permintaan API berikut. Tidak seperti Cloud Life Sciences, Batch tidak memiliki RPC API; hanya memiliki REST API.

Contoh jalur permintaan API Cloud Life Sciences:
- Menjalankan pipeline:
```
POST https://lifesciences.googleapis.com/v2beta/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelines:run
```
- Mendapatkan detail untuk operasi yang berjalan lama:
```
GET https://lifesciences.googleapis.com/v2beta/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID
```
Ganti kode berikut:
- PROJECT_ID: Project ID project Anda.
- LOCATION: lokasi untuk pipeline.
- OPERATION_ID: ID untuk operasi yang berjalan lama, yang ditampilkan oleh permintaan untuk menjalankan pipeline.

Contoh jalur permintaan API batch:

Buat dan jalankan tugas:

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

Melihat detail tugas:

GET https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs/JOB_NAME

Melihat daftar tugas tugas:

GET https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs/JOB_NAME/taskGroups/TASK_GROUP/tasks

Menghapus tugas

DELETE https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs/JOB_NAME

Periksa status permintaan penghapusan tugas:

GET https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID

Ganti kode berikut:

PROJECT_ID: Project ID project Anda.
LOCATION: lokasi tugas.
JOB_NAME: nama tugas.
TASK_GROUP_NAME: nama grup tugas yang ingin Anda lihat detailnya. Nilai harus ditetapkan ke group0.
OPERATION_ID: ID untuk operasi yang berjalan lama, yang ditampilkan oleh permintaan untuk menghapus tugas.

Peran dan izin IAM

Bagian ini merangkum perbedaan peran dan izin Identity and Access Management untuk Cloud Life Sciences dan Batch. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang peran dan izinnya, lihat Referensi peran dasar dan bawaan IAM.

Tabel berikut menjelaskan peran bawaan dan izinnya yang diperlukan untuk pengguna Cloud Life Sciences.

Peran Cloud Life Sciences Izin

Peran Cloud Life Sciences	Izin
Salah satu dari berikut ini: Cloud Life Sciences Admin (`roles/lifesciences.admin`) pada project Cloud Life Sciences Editor (`roles/lifesciences.editor`) di project Cloud Life Sciences Workflows Runner (`roles/lifesciences.workflowsRunner`) di project	`lifesciences.workflows.run` `lifesciences.operations.cancel` `lifesciences.operations.get` `lifesciences.operations.list`
Cloud Life Sciences Viewer (`roles/lifesciences.viewer`) di project	`lifesciences.operations.get` `lifesciences.operations.list` `resourcemanager.projects.get` `resourcemanager.projects.list`

Salah satu dari berikut ini:

Cloud Life Sciences Admin (roles/lifesciences.admin) pada project
Cloud Life Sciences Editor (roles/lifesciences.editor) di project
Cloud Life Sciences Workflows Runner (roles/lifesciences.workflowsRunner) di project

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

Cloud Life Sciences Viewer (roles/lifesciences.viewer) di project

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

Tabel berikut menjelaskan beberapa peran yang telah ditetapkan dan izinnya untuk Batch. Tidak seperti Cloud Life Sciences, Batch mengharuskan Anda memberikan izin kepada pengguna dan akun layanan untuk tugas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang persyaratan IAM, lihat Prasyarat untuk Batch.

Peran batch untuk pengguna	Izin
Batch Job Editor (`roles/batch.jobsEditor`) di project	`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`
Batch Job Viewer (`roles/batch.jobsViewer`) di project	`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`
Service Account User (`roles/iam.serviceAccountUser`) di akun layanan tugas	`iam.serviceAccounts.actAs` `iam.serviceAccounts.get` `iam.serviceAccounts.list` `resourcemanager.projects.get` `resourcemanager.projects.list`
Peran batch untuk akun layanan	Izin
Batch Agent Reporter (`roles/batch.agentReporter`) di project	`batch.states.report`

Fitur yang sesuai

Tabel berikut menjelaskan fitur untuk Cloud Life Sciences, fitur yang setara untuk Batch, dan detail tentang perbedaan di antara keduanya.

Setiap fitur direpresentasikan oleh deskripsi dan sintaksis JSON-nya. Anda dapat menggunakan sintaksis JSON saat mengakses Batch melalui API atau saat menentukan file konfigurasi JSON melalui Google Cloud CLI. Namun, perlu diperhatikan bahwa Anda juga dapat menggunakan fitur Batch melalui metode lain—seperti melalui kolom konsol Google Cloud, flag gcloud CLI, dan library klien—yang dijelaskan dalam dokumentasi Batch.

Untuk informasi selengkapnya tentang setiap fitur dan sintaksis JSON-nya, lihat hal berikut:

Untuk Cloud Life Sciences, lihat dokumentasi referensi Cloud Life Sciences API untuk resource REST projects.locations.pipelines.
Untuk Batch, lihat dokumentasi referensi Batch API untuk resource REST projects.locations.jobs.

Fitur Cloud Life Sciences	Fitur batch	Detail
pipeline (`pipeline`)	tugas (`job`) dan tugasnya (`taskGroups[]`)	Tugas Batch terdiri dari array dari satu atau beberapa tugas yang masing-masing menjalankan semua runnable yang sama. Pipeline Cloud Life Sciences mirip dengan tugas Batch dengan satu tugas. Namun, Cloud Life Sciences tidak memiliki konsep yang setara untuk tugas (tugas dengan beberapa), yang agak mirip dengan pengulangan pipeline. Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang tugas dan tugas, lihat Ringkasan untuk Batch.
tindakan (`actions[]`) untuk pipeline	runnable (`runnables[]`) untuk tugas tugas	Tindakan Cloud Life Sciences menjelaskan penampung, tetapi Batch yang dapat dijalankan dapat berisi penampung atau skrip.
kredensial (`credentials`) untuk tindakan	untuk container yang dapat dijalankan: nama pengguna (`username`) sandi (`password`)	Di Cloud Life Sciences, kredensial tindakan harus berupa kamus terenkripsi Cloud Key Management Service dengan pasangan nilai kunci nama pengguna dan sandi. Di Batch, nama pengguna dan sandi untuk penampung yang dapat dijalankan berada di kolom terpisah. Kedua kolom dapat ditentukan dengan teks biasa atau dengan nama secret Secret Manager.
untuk tindakan: variabel lingkungan (`environment`) variabel lingkungan terenkripsi (`encryptedEnvironment`)	untuk lingkungan: variabel (`variables`) variabel terenkripsi (`encryptedVariables`) variabel secret (`secretVariables`) kemungkinan lingkungan: dapat dijalankan (`environment` di `runnables[]`) semua yang dapat dijalankan (`environment` di `taskSpec`) semua tugas (`taskEnvironments[]`di `taskGroups[]`)	Cloud Life Sciences memungkinkan Anda menentukan variabel lingkungan untuk tindakan yang diformat sebagai teks biasa atau sebagai kamus terenkripsi. Di Batch, hal ini mirip dengan membuat lingkungan untuk yang dapat dijalankan (kolom `environment` di `runnables[]`) menyertakan variabel yang diformat sebagai teks biasa (`variables`) atau kamus terenkripsi (`encryptedVariables`). Namun, Batch juga memiliki lebih banyak opsi untuk menentukan variabel lingkungan: Sebagai alternatif untuk menentukan variabel sebagai teks biasa atau kamus terenkripsi, Anda dapat menentukan variabel menggunakan secret Secret Manager dengan menggunakan variabel secret (`secretVariables`). Sebagai alternatif untuk menentukan variabel lingkungan untuk runnable, Anda dapat menentukan variabel lingkungan untuk semua runnable dengan menggunakan kolom `environment` di `taskSpec`. Sebagai alternatif untuk menentukan variabel lingkungan yang memiliki nilai sama untuk setiap tugas, Anda dapat menentukan variabel lingkungan yang memiliki nilai berbeda untuk setiap tugas menggunakan kolom `taskEnvironments[]` di `taskGroups[]`. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Menggunakan variabel lingkungan.
label untuk permintaan guna menjalankan pipeline (`labels` dalam isi permintaan)	label untuk tugas (`labels` di resource tugas)	Tidak seperti Cloud Life Sciences, Batch tidak menyertakan kolom label dalam permintaan untuk membuat tugas baru. Opsi terdekat untuk Batch adalah menggunakan label yang hanya dikaitkan dengan tugas. Batch memiliki beberapa jenis label (kolom `labels`) yang dapat Anda gunakan saat membuat tugas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengelola resource menggunakan label.
region (`regions[]`) dan zona (`zones[]`) untuk resource pipeline (`resources`)	lokasi yang diizinkan (`allowedLocations`) untuk kebijakan lokasi resource tugas (`locationPolicy`)	Di Cloud Life Sciences, pipeline dijalankan di satu VM, yang dapat Anda tentukan region dan/atau zona yang diinginkan. Di Batch, opsi yang setara adalah lokasi yang diizinkan untuk tugas, yang dapat Anda tentukan sebagai satu atau beberapa region atau zona dan menentukan tempat VM untuk tugas dapat dibuat. Semua VM untuk satu tugas Batch termasuk dalam satu grup instance terkelola (MIG), yang ada di region tertentu; namun, setiap VM mungkin berada di zona yang berbeda di region tersebut. Secara khusus, menentukan kolom lokasi yang diizinkan untuk tugas bersifat opsional karena terpisah dari lokasi tugas. Tidak seperti lokasi tugas, lokasi yang diizinkan tidak memengaruhi lokasi yang digunakan untuk membuat tugas Batch dan menyimpan metadata tugas. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Lokasi batch.
untuk resource pipeline (`resources`): VM (`virualMachine`)	untuk kebijakan resource tugas (`allocationPolicy`): VM (`instances`) akun layanan (`serviceAccount`) label (`labels` di `allocationPolicy`) jaringan (`network`)	Di Cloud Life Sciences, Anda dapat mengonfigurasi (satu) VM tempat pipeline berjalan. Di Batch, opsi yang sama untuk VM tersedia di kolom kebijakan alokasi resource tugas (`allocationPolicy`): Akun layanan, label, dan konfigurasi jaringan untuk VM ditentukan di kolom khusus. Kolom VM (`instances`), yang dapat Anda tentukan secara langsung atau menggunakan template instance, mencakup opsi konfigurasi untuk jenis mesin, platform CPU minimum yang diizinkan, disk booting, dan disk lain yang terpasang, serta GPU dan driver GPU.
untuk tindakan: label (`labels` di `actions[]`) opsi untuk waktu tunggu (`timeout`) opsi untuk mengabaikan status keluar (`ignoreExitStatus`) opsi untuk berjalan di latar belakang (`runInBackground`) opsi untuk selalu berjalan (`alwaysRun`)	untuk runnable: label (`labels` di `runnables[]`) opsi untuk waktu tunggu (`timeout`) opsi untuk mengabaikan status keluar (`ignoreExitStatus`) opsi untuk berjalan di latar belakang (`background`) opsi untuk selalu berjalan (`alwaysRun`)	Berbagai flag praktis dari Cloud Life Sciences ini setara di Batch, kecuali jika ditentukan untuk setiap yang dapat dijalankan (yang dapat berisi skrip atau penampung), bukan setiap tindakan (penampung).
untuk tindakan: opsi untuk memublikasikan port yang diekspos (`publishExposedPorts`) opsi untuk menentukan namespace ID proses (PID) (`pidNamespace`) dan opsi untuk menentukan pemetaan port container-to-host (`portMappings`)	opsi (`options`) untuk container yang dapat dijalankan	Opsi Cloud Life Sciences ini (dan lainnya) didukung di Batch melalui kolom opsi (`options`) untuk penampung yang dapat dijalankan. Tetapkan kolom opsi ke flag apa pun yang ingin Anda minta Batch untuk ditambahkan ke perintah `docker run`—misalnya, `-P --pid mynamespace -p 22:22`.
untuk tindakan: opsi untuk menonaktifkan download awal image penampung (`disableImagePrefetch`) opsi untuk menonaktifkan pengembalian aliran data error standar (`disableStandardErrorCapture`)	tidak ada padanan	Batch melakukan pengambilan data gambar dan memproses output dari semua yang dapat dijalankan secara identik sesuai dengan kebijakan log tugas (`logsPolicy`).
opsi untuk memblokir jaringan eksternal (`blockExternalNetwork`) untuk tindakan	opsi untuk memblokir jaringan eksternal (`blockExternalNetwork`) untuk container yang dapat dijalankan	Opsi Cloud Life Sciences untuk memblokir jaringan eksternal untuk tindakan mirip dengan opsi Batch untuk memblokir jaringan eksternal untuk penampung. Batch juga memiliki banyak opsi jaringan lainnya, seperti untuk memblokir jaringan eksternal untuk semua VM tugas. Untuk informasi selengkapnya, lihat Ringkasan jaringan batch.
pemasangan (`mounts[]`) untuk tindakan	volume untuk semua yang dapat dijalankan (`volumes[]` di `taskSpec`) dan opsi volume untuk penampung (`volumes[]` di `container`)	Di Batch, Anda dapat menggunakan kolom `volumes[]` di `taskSpec` untuk menentukan volume tugas dan jalur pemasangannya. Batch memasang volume penyimpanan ke VM tugas dan volume penyimpanan dapat diakses oleh semua tugas yang dapat dijalankan (skrip atau penampung). Pemasangan ini dilakukan sebelum VM menjalankan tugas atau runnable apa pun. Selain itu, Batch mendukung opsi volume eksplisit pada runnable penampung dengan menggunakan kolom `volumes[]` di `container`. Opsi pemasangan ini diteruskan ke penampung sebagai opsi untuk flag `--volume` dari perintah `docker run`—misalnya, nilai `[ "/etc:/etc", "/foo:/bar" ]` diterjemahkan ke perintah `docker run --volume /etc:/etc --volume /foo:/bar` di penampung. Untuk informasi selengkapnya tentang cara menggunakan volume penyimpanan dengan Batch, lihat Membuat dan menjalankan tugas yang menggunakan volume penyimpanan.
opsi untuk mengaktifkan Cloud Storage FUSE (`enableFuse`) untuk tindakan	tidak ada padanan	Batch menangani pemasangan volume penyimpanan apa pun, seperti bucket Cloud Storage, yang Anda tentukan untuk tugas. Akibatnya, Anda tidak mengaktifkan alat pemasangan seperti Cloud Storage FUSE untuk Batch; tetapi, Anda dapat menentukan opsi pemasangan untuk volume penyimpanan secara opsional menggunakan kolom `mountOptions[]`. Untuk informasi selengkapnya tentang cara menggunakan bucket Cloud Storage dengan Batch, lihat Membuat dan menjalankan tugas yang menggunakan volume penyimpanan.
Topik Pub/Sub (`pubSubTopic`) untuk permintaan guna menjalankan pipeline	untuk konfigurasi notifikasi tugas (`notifications[]`): Topik Pub/Sub (`pubSubTopic`) pesan (`message`)	Batch memungkinkan penyesuaian pembaruan status yang lebih besar daripada Cloud Life Sciences. Misalnya, pengguna Batch dapat diberi tahu tentang topik Pub/Sub saat setiap tugas mengubah status atau hanya saat keseluruhan tugas mengubah status.

Layanan alur kerja

Jika Anda menggunakan layanan alur kerja dengan Cloud Life Sciences, proses migrasi Anda juga akan melibatkan konfigurasi layanan alur kerja agar dapat berfungsi dengan Batch. Bagian ini merangkum layanan alur kerja yang dapat Anda gunakan dengan Batch.

Batch mendukung Alur Kerja, yang merupakan layanan alur kerja dari Google Cloud. Jika Anda ingin menggunakan Workflows dengan Batch, lihat Menjalankan tugas Batch menggunakan Workflows. Jika tidak, tabel berikut menjelaskan layanan alur kerja lain yang mungkin Anda gunakan untuk Cloud Life Sciences yang juga dapat Anda gunakan dengan Batch. Tabel ini mencantumkan perbedaan utama untuk menggunakan setiap layanan alur kerja dengan Batch, bukan Cloud Life Sciences, dan detail tentang tempat mempelajari lebih lanjut cara menggunakan setiap layanan dengan Batch.

Layanan Alur Kerja	Perbedaan Utama	Detail
Cromwell	Untuk menggunakan file konfigurasi Cromwell untuk Cloud Life Sciences API v2beta dengan Batch API, buat perubahan berikut: Untuk kolom `actor-factory`, ganti `cromwell.backend.google.pipelines.v2beta.PipelinesApiLifecycleActorFactory` dengan `cromwell.backend.google.batch.GcpBatchLifecycleActorFactory`. Hapus kolom `genomics.endpoint-url`. Buat file konfigurasi baru.	Untuk mempelajari lebih lanjut cara menggunakan Batch dengan Cromwell, lihat dokumentasi Cromwell untuk Batch dan tutorial Cromwell untuk Batch.
dsub	Untuk menggunakan pipeline dsub untuk Cloud Life Sciences dengan Batch, lakukan perubahan berikut: Untuk kolom `provider`, ganti `google-cls-v2` dengan `google-batch`.	Untuk mempelajari lebih lanjut cara menggunakan Batch dengan dsub, lihat dokumentasi dsub untuk Batch.
Nextflow	Untuk menggunakan file konfigurasi Nextflow untuk Cloud Life Sciences dengan Batch, lakukan perubahan berikut: Untuk kolom `executor`, ganti `google-lifesciences` dengan `google-batch`. Untuk awalan `config`, ganti `google.lifeScience` dengan `google.batch`.	Untuk mempelajari lebih lanjut cara menggunakan Batch dengan Nextflow, lihat tutorial Batch atau tutorial Nextflow Untuk informasi selengkapnya tentang opsi konfigurasi, lihat dokumentasi Nextflow.
Snakemake	Untuk menggunakan pipeline Snakemake untuk Cloud Life Sciences API v2beta dengan Batch API, lakukan perubahan berikut: Pastikan Anda menggunakan Snakemake versi 8 atau yang lebih baru. Untuk informasi selengkapnya, lihat Migrasi antar-versi Snakemake. Buat perubahan berikut pada perintah `snakemake`: Ganti flag `--google-lifesciences` dengan flag `--executor googlebatch`. Ganti flag tambahan yang memiliki awalan `--google-lifesciences-` untuk menggunakan awalan `--googlebatch-`.	Untuk mempelajari lebih lanjut cara menggunakan Batch dengan Snakemake, lihat dokumentasi Snakemake untuk Batch.

Langkah selanjutnya

Untuk mengonfigurasi Batch bagi pengguna dan project baru, lihat Memulai.
Untuk mempelajari cara menjalankan beban kerja menggunakan Batch, lihat Membuat tugas.