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 está em 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 do produto.

Cloud Life Sciences versus Batch

A migração do Cloud Life Sciences para o Batch envolve principalmente a compreensão de como é possível usar o Batch nas cargas de trabalho que você executa atualmente, executando 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:

• Visão geral
• Operações básicas
• Permissões e papéis do IAM
• Recursos correspondentes

Visão geral

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

Um job do Batch descreve uma matriz de uma ou mais tarefas e o ambiente em que 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.

Os exemplos a seguir descrevem um pipeline simples do Cloud Life Sciences e o respectivo job em lote equivalente:

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 sua 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 tem 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, se você quer permitir que várias tarefas sejam executadas em paralelo ou exigir que elas sejam executadas em ordem sequencial e uma por vez. O Batch gerencia a programação das tarefas do job: quando uma tarefa é concluída, o job inicia automaticamente a próxima, se houver.

Por exemplo, consulte o seguinte job no Batch. Este job de exemplo tem 100 tarefas que são 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 deste job de exemplo executa apenas um executável: um script que imprime 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 com o uso da 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 de operações básicas do Cloud Life Sciences e do 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 suas cargas de trabalho.	Listar operações de longa duração.	Confira uma lista dos seus jobs.
Visualizar 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. Visualizar 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 no lote o mesmo papel que desempenham 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. 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 visualizar um job para ver os detalhes e o status dele. No entanto, cada tarefa de um job também tem detalhes e status próprios, que podem ser visualizados com uma lista das tarefas de um job e os detalhes de uma tarefa.

Para entender melhor as operações básicas do Cloud Life Sciences e do 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 a CLI gcloud, os comandos do Cloud Life Sciences começam com gcloud beta lifesciences e os comandos do Batch começam com gcloud batch. Por exemplo, consulte os seguintes comandos da CLI gcloud.

• 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
    

  • Confira detalhes de uma operação de longa duração:

    gcloud beta lifesciences operations describe OPERATION_ID
    

  Substitua:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto (link em inglês).
  • LOCATION: o local do pipeline.
  • JSON_CONFIGURATION_FILE: o arquivo de configuração JSON do 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 \
    

  • Veja a lista de tarefas de um job:

    ​​gcloud batch tasks list \
      --project=PROJECT_ID \
      --location=LOCATION \
      --job=JOB_NAME
    

  • Veja 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 projeto (link em inglês).
  • LOCATION: o local do job.
  • JSON_CONFIGURATION_FILE: o caminho de um arquivo JSON com os detalhes de configuração do job.
  • TASK_INDEX: o índice da tarefa com os detalhes que você quer conferir. 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 com os detalhes que você quer conferir. 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, e sim 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
    

  • Confira 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 projeto (link em inglês).
  • 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 da 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
    

  • Veja 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 de job:

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

  Substitua:

  • PROJECT_ID: o ID do projeto (link em inglês).
  • LOCATION: o local do job.
  • JOB_NAME: o nome do job.
  • TASK_GROUP_NAME: o nome do grupo de tarefas com os detalhes que você quer conferir. 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

Esta seção resume as diferenças nos papéis e nas permissões do Identity and Access Management para o Cloud Life Sciences e o Batch. Para mais informações sobre quaisquer papéis e as permissões deles, consulte a referência de papéis básicos e predefinidos do IAM.

A tabela a seguir descreve os papéis predefinidos e as permissões necessárias para os usuários do Cloud Life Sciences.

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

A tabela a seguir descreve alguns dos papéis predefinidos e as permissões deles no 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 para o 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
Relator do agente em lote (roles/batch.agentReporter) no projeto	batch.states.report

Recursos 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 pela API ou ao especificar um arquivo de configuração JSON por meio da Google Cloud CLI. No entanto, também é possível usar os recursos do Batch por meio de outros métodos, como os campos do console do Google Cloud, sinalizações da CLI gcloud e bibliotecas de cliente, que são descritos na documentação do Batch.

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

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

• Para o Batch, consulte a documentação de referência da API Batch para o recurso REST projects.locations.jobs.

Recursos do Cloud Life Sciences	Atributos em lote	Detalhes
Pipeline (pipeline)	job (job) e as tarefas dela (taskGroups[])	Um job em lote consiste em uma matriz de uma ou mais tarefas em que cada uma executa os mesmos executáveis. Um pipeline do Cloud Life Sciences é semelhante a um job do Batch com uma tarefa. No entanto, o Cloud Life Sciences não tem um conceito equivalente para jobs com várias tarefas, que são um pouco como repetições de um pipeline. Para mais informações sobre jobs e tarefas, consulte a 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 lote executável 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 podem ser encontrados 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 de secret (secretVariables) ambientes possíveis: Um executável (environment em runnables[]) todos os executáveis (environment em taskSpec) todas as tarefas (taskEnvironments[]em taskGroups[])	Com o Cloud Life Sciences, é possível 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 um dicionário criptografado, especifique variáveis usando os secrets do Secret Manager com uma variável de secret (secretVariables). Em vez de especificar uma variável de ambiente para um executável, especifique uma variável de ambiente para todos os executáveis usando o campo environment em taskSpec. Em vez de especificar uma variável de ambiente que tenha o mesmo valor para cada tarefa, é possível 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 podem ser usados 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 local de recursos de um job (locationPolicy)	No Cloud Life Sciences, um pipeline é executado em uma única VM, para a qual é possível especificar as regiões e/ou zonas desejadas. No Batch, a opção equivalente são os locais permitidos para um job, que podem ser definidos como uma ou mais regiões ou zonas, e especifica onde as VMs de um job podem ser criadas. Todas as VMs de um único job do Batch pertencem a um único grupo gerenciado de instâncias (MIG), que existe em uma região específica. No entanto, VMs individuais podem estar em zonas diferentes dessa região. Vale ressaltar que especificar o campo de locais permitidos para uma vaga é opcional porque é separado do local da vaga. Ao contrário do local do job, o local permitido não afeta o local usado para criar um job do Batch e armazenar metadados do job. Para mais informações, consulte Locais de lote.
para os recursos de um pipeline (resources): a VM (virualMachine)	para a política de recursos de um job (allocationPolicy): as VMs (instances) conta de serviço (serviceAccount) Rótulos (labels em allocationPolicy) rede (network)	No Cloud Life Sciences, é possível configurar a (uma) VM em que um pipeline é executado. No Batch, as mesmas opções para VMs estão disponíveis nos campos da política de alocação de recursos de um job (allocationPolicy): A conta de serviço, os rótulos e a configuração de rede das VMs são definidos nos campos dedicados delas. O campo de 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 outros discos anexados, além de todos os drivers de GPU e GPU.
para uma ação: Rótulos (labels em actions[]) opção de tempo limite (timeout) opção para ignorar o status de saída (ignoreExitStatus) opção para execução em segundo plano (runInBackground) a opção de executar sempre (alwaysRun)	para um executável: Rótulos (labels em runnables[]) opção de tempo limite (timeout) opção para ignorar o status de saída (ignoreExitStatus) opção para execução em segundo plano (background) a opção de executar sempre (alwaysRun)	Essas diversas flags de conveniência do Cloud Life Sciences são equivalentes no Batch, mas são 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 uma opção para especificar mapeamentos de porta de contêiner para host (portMappings).	(options) para um contêiner executável	Estas opções do Cloud Life Sciences, entre outras, têm suporte no Batch por meio do campo de opções (options) para um contêiner executável. Defina o campo de opções como as sinalizações que você quer 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 erro padrão (disableStandardErrorCapture).	nenhum equivalente	O Batch faz a pré-busca de 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) por uma ação	opção para bloquear redes externas (blockExternalNetwork) em um contêiner executável	A opção do Cloud Life Sciences para bloquear redes externas para uma ação é semelhante à opção "Lote" 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.
monta (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 respectivos caminhos de montagem. O Batch monta volumes de armazenamento para as VMs do job, e os volumes de armazenamento são acessíveis a todos os executáveis do job (scripts ou contêineres). Essa montagem é feita antes de a VM executar qualquer tarefa ou executável. Além disso, o Batch é compatível com opções de volume explícitas em executáveis do contêiner usando o campo volumes[] em container. Essas opções de ativação são transmitidas para o contêiner como opções para a sinalização --volume do comando docker run. Por exemplo, o valor [ "/etc:/etc", "/foo:/bar" ] é convertido para o 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	nenhum equivalente	O Batch processa a montagem de todos os volumes de armazenamento especificados para um job, como um bucket do Cloud Storage. 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	das 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 tarefas individuais mudam de estado ou apenas quando o estado geral do job muda.

Serviços de fluxo de trabalho

Se você usar 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. Além dos serviços de fluxo de trabalho listados nesta seção, o Batch também planeja oferecer suporte a mais serviços de fluxo de trabalho ao longo do tempo.

O Batch é compatível com o Workflows, que é um serviço de fluxo de trabalho do Google Cloud. Se você quiser usar o Workflows com lote, consulte Executar um job em lote usando o Workflows. Caso contrário, a tabela a seguir descreve outros serviços de fluxos de trabalho que você pode usar para o Cloud Life Sciences que também pode usar com o Batch. Esta tabela lista as principais diferenças para usar cada serviço de fluxo de trabalho com o Batch em vez do Cloud Life Sciences, além dos detalhes sobre onde saber mais sobre como usar cada lote de trabalho.

Serviço de fluxo de trabalho	Principais diferenças	Detalhes
Nextflow	Para usar um arquivo de configuração do Nextflow para o Cloud Life Sciences com Batch, faça as seguintes alterações: No campo executor, substitua google-lifesciences por google-batch. Para prefixos config, substitua google.lifeScience por google.batch.	Para saber mais sobre como usar o Batch com o Nextflow, consulte um tutorial de lote ou do Nextflow. Para mais informações sobre as opções de configuração, consulte a documentação do Nextflow.
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 (links em inglês).
dsub	Para usar uma execução do pipeline dsub da API 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.

A seguir

• Para configurar o Batch para novos usuários e projetos, consulte os Primeiros passos.
• Para saber como executar cargas de trabalho usando o Batch, consulte Criar um job.