Crea ed esegui un job che utilizza volumi di archiviazione

Questo documento spiega come creare ed eseguire un job batch che utilizza uno o più volumi di archiviazione esterni. Le opzioni di archiviazione esterna includono un disco permanente nuovo o esistente, nuovi SSD locali, bucket Cloud Storage esistenti e un file system di rete (NFS) esistente come una condivisione file Filestore.

Indipendentemente dall'aggiunta di volumi di archiviazione esterni, ogni VM di Compute Engine per un job ha un disco di avvio che fornisce spazio di archiviazione per l'immagine e le istruzioni del sistema operativo del job. Per informazioni sulla configurazione del disco di avvio per un job, consulta Panoramica dell'ambiente del sistema operativo VM.

Prima di iniziare

Crea un job che utilizza volumi di archiviazione

Facoltativamente, un job può utilizzare uno o più dei seguenti tipi di volumi di archiviazione esterni. Per ulteriori informazioni su tutti i tipi di volumi di archiviazione e sulle differenze e limitazioni di ciascuno, consulta la documentazione sulle opzioni di archiviazione delle VM di Compute Engine.

Puoi consentire a un job di utilizzare ogni volume di archiviazione includendolo nella definizione del job e specificando il relativo percorso di montaggio (mountPath) negli elementi eseguibili. Per scoprire come creare un job che utilizza volumi di archiviazione, consulta una o più delle seguenti sezioni:

Utilizza un disco permanente

Un job che utilizza dischi permanenti ha le seguenti restrizioni:

  • Tutti i dischi permanenti: esamina le limitazioni per tutti i dischi permanenti.

  • Dischi permanenti nuovi e esistenti: ogni disco permanente in un job può essere nuovo (definito e creato con il job) o esistente (già creato nel progetto e specificato nel job). Per utilizzare un disco permanente, è necessario che sia formattato e montato nelle VM del job, che devono trovarsi nella stessa località del disco permanente. La modalità batch monta tutti i dischi permanenti che includi in un job e ne formatta tutti i nuovi, ma devi formattare e smontare eventuali dischi permanenti esistenti che vuoi che vengano utilizzati dal job.

    Le opzioni di località, le opzioni di formato e le opzioni di montaggio supportate variano tra i dischi permanenti nuovi ed esistenti, come descritto nella seguente tabella:

    Nuovi dischi permanenti Dischi permanenti esistenti
    Opzioni formato

    Il disco permanente è formattato automaticamente con un file system ext4.

    Devi formattare il disco permanente per utilizzare un file system ext4 prima di utilizzarlo per un job.

    Opzioni di montaggio

    Sono supportate tutte le opzioni.

    Sono supportate tutte le opzioni tranne la scrittura. Ciò è dovuto alle limitazioni della modalità Multi-writer.

    Devi scollegare il disco permanente da qualsiasi VM a cui è collegato prima di utilizzarlo per un job.
    Opzioni per località

    Puoi creare solo dischi permanenti a livello di zona.

    Puoi selezionare qualsiasi località per il lavoro. I dischi permanenti vengono creati nella zona in cui viene eseguito il progetto.

    Puoi selezionare dischi permanenti a livello di zona e di regione.


    Devi impostare la località del job (o, se specificata, solo le località consentite del job) su solo le località che contengono tutti i dischi permanenti del job. Ad esempio, per un disco permanente a livello di zona, la località del job deve essere la zona del disco; per un disco permanente a livello di regione, la località del job deve essere la regione del disco oppure, se specifichi delle zone, una o entrambe le zone specifiche in cui si trova il disco permanente a livello di regione.

  • Modelli di istanza: se vuoi utilizzare un modello di istanza VM durante la creazione di questo job, devi collegare qualsiasi disco permanente per questo job nel modello di istanza. Altrimenti, se non vuoi utilizzare un modello di istanza, devi collegare qualsiasi disco permanente direttamente nella definizione del job.

Puoi creare un job che utilizza un disco permanente utilizzando la console Google Cloud, gcloud CLI, l'API Batch, Go, Java, Node.js, Python o C++.

Console

Utilizzando la console Google Cloud, nell'esempio seguente viene creato un job che esegue uno script per leggere un file da un disco permanente di zona esistente che si trova nella zona us-central1-a. Lo script di esempio presuppone che il job abbia un disco permanente a livello di zona esistente che contiene un file di testo denominato example.txt nella directory root.

(Facoltativo) Crea un disco permanente di zona di esempio

Se vuoi creare un disco permanente a livello di zona da usare per eseguire lo script di esempio, segui questi passaggi prima di creare il job:

  1. Collega un nuovo nome permanente vuoto denominato example-disk a una VM Linux nella zona us-central1-a, quindi esegui i comandi sulla VM per formattare e montare il disco. Per le istruzioni, consulta Aggiungere un disco permanente alla VM.

    Non disconnetterti ancora dalla VM.

  2. Per creare example.txt sul disco permanente, esegui questi comandi sulla VM:

    1. Per modificare la directory di lavoro corrente nella directory root del disco permanente, digita questo comando:

      cd VM_MOUNT_PATH

      Sostituisci VM_MOUNT_PATH con il percorso della directory in cui il disco permanente è stato montato in questa VM nel passaggio precedente, ad esempio /mnt/disks/example-disk.

    2. Premi Enter.

    3. Per creare e definire un file denominato example.txt, digita questo comando:

      cat > example.txt

    4. Premi Enter.

    5. Digita i contenuti del file. Ad esempio, digita Hello world!.

    6. Per salvare il file, premi Ctrl+D (o Command+D su macOS).

    Al termine, puoi disconnetterti dalla VM.

  3. Scollega il disco permanente dalla VM.

Crea un job che utilizza il disco permanente di zona esistente

Per creare un job che utilizza dischi permanenti a livello di zona esistenti utilizzando la console Google Cloud:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Elenco job.

    Vai all'elenco dei job

  2. Fai clic su Crea. Viene visualizzata la pagina Crea job batch. Nel riquadro a sinistra, è selezionata la pagina Dettagli job.

  3. Configura la pagina Dettagli job:

    1. (Facoltativo) Nel campo Nome job, personalizza il nome del job.

      Ad esempio, inserisci example-disk-job.

    2. Configura la sezione Dettagli attività:

      1. Nella finestra Nuovo eseguibile, aggiungi almeno uno script o un container per l'esecuzione di questo job.

        Ad esempio, per eseguire uno script che stampi i contenuti di un file denominato example.txt e che si trova nella directory radice del disco permanente utilizzato da questo job:

        1. Seleziona la casella di controllo Script. Viene visualizzata una casella di testo.

        2. Nella casella di testo, inserisci lo script seguente:

          echo "Here is the content of the example.txt file in the persistent disk."
cat MOUNT_PATH/example.txt

          Sostituisci MOUNT_PATH con il percorso in cui prevedi di montare il disco permanente nelle VM per questo job, ad esempio /mnt/disks/example-disk.

        3. Fai clic su Fine.

      2. Nel campo Conteggio attività, inserisci il numero di attività per questo job.

        Ad esempio, inserisci 1 (valore predefinito).

      3. Nel campo Parallelismo, inserisci il numero di attività da eseguire contemporaneamente.

        Ad esempio, inserisci 1 (valore predefinito).

  4. Configura la pagina Specifiche delle risorse:

    1. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Specifiche della risorsa. Si apre la pagina Specifiche delle risorse.

    2. Seleziona la località per questo lavoro. Per utilizzare un disco permanente a livello di zona esistente, le VM di un job devono trovarsi nella stessa zona.

      1. Nel campo Regione, seleziona una regione.

        Ad esempio, per utilizzare il disco permanente di zona di esempio, seleziona us-central1 (Iowa) (impostazione predefinita).

      2. Nel campo Zona, seleziona una zona.

        Ad esempio, seleziona us-central1-a (Iowa).

  5. Per configurare la pagina Configurazioni aggiuntive:

    1. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Configurazioni aggiuntive. Viene visualizzata la pagina Configurazioni aggiuntive.

    2. Per ogni disco permanente di zona esistente che vuoi montare in questo job:

      1. Nella sezione Volume di archiviazione, fai clic su Aggiungi nuovo volume. Viene visualizzata la finestra Nuovo volume.

      2. Nella finestra Nuovo volume, procedi nel seguente modo:

        1. Nella sezione Tipo di volume, seleziona Disco permanente (impostazione predefinita).

        2. Nell'elenco Disco, seleziona un disco permanente di zona esistente che vuoi montare in questo job. Il disco deve trovarsi nella stessa zona di questo job.

          Ad esempio, seleziona il disco permanente di zona esistente che hai preparato, che si trova nella zona us-central1-a e contiene il file example.txt.

        3. (Facoltativo) Se vuoi rinominare questo disco permanente a livello di zona, segui questi passaggi:

          1. Seleziona Personalizza il nome del dispositivo.

          2. Nel campo Nome dispositivo, inserisci il nuovo nome per il disco.

        4. Nel campo Percorso di montaggio, inserisci il percorso di montaggio (MOUNT_PATH) per questo disco permanente:

          Ad esempio, inserisci quanto segue:

          /mnt/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME

          Sostituisci EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME con il nome del disco. Se hai rinominato il disco permanente a livello di zona, utilizza il nuovo nome.

          Ad esempio, sostituisci EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME con example-disk.

        5. Fai clic su Fine.

  6. (Facoltativo) Configura gli altri campi per questo job.

  7. (Facoltativo) Per esaminare la configurazione del job, nel riquadro a sinistra, fai clic su Anteprima.

  8. Fai clic su Crea.

Nella pagina Dettagli job viene visualizzato il job che hai creato.

gcloud

Utilizzando gcloud CLI, nell'esempio seguente viene creato un job che collega e monta un disco permanente esistente e un nuovo disco permanente. Il job include 3 attività, ognuna delle quali esegue uno script per creare un file nel nuovo disco permanente denominato output_task_TASK_INDEX.txt, dove TASK_INDEX è l'indice di ogni attività: 0, 1 e 2.

Per creare un job che utilizza dischi permanenti con gcloud CLI, utilizza il comando gcloud batch jobs submit. Nel file di configurazione JSON del job, specifica i dischi permanenti nel campo instances e monta il disco permanente nel campo volumes.

  1. Crea un file JSON.

    • Se non utilizzi un modello di istanza per questo job, crea un file JSON con il seguente contenuto:

      {
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "disks": [
                        {
                            "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                            "existingDisk": "projects/PROJECT_ID/EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        },
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE,
                                "type": "NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE"
                            },
                            "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "location": {
            "allowedLocations": [
                "EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION"
            ]
        }
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    },
                    {

                        "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

      Sostituisci quanto segue:

      • PROJECT_ID: l'ID progetto del progetto.
      • EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME: il nome di un disco permanente esistente.
      • EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION: la posizione di un disco permanente esistente. Per ogni disco permanente di zona esistente, la località del job deve essere la zona del disco; per ogni disco permanente a livello di regione esistente, la località del job deve essere la regione del disco oppure, se si specificano zone, una o entrambe le zone specifiche in cui si trova il disco permanente a livello di regione. Se non specifichi nessun disco permanente esistente, puoi selezionare qualsiasi località. Scopri di più sul campo allowedLocations.
      • NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE: la dimensione del nuovo disco permanente in GB. Le dimensioni consentite dipendono dal tipo di disco permanente, ma il minimo spesso è 10 GB (10) e il massimo è spesso 64 TB (64000).
      • NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE: il tipo di disco del nuovo disco permanente, pd-standard, pd-balanced, pd-ssd o pd-extreme. Per i job batch, il valore predefinito è pd-balanced.
      • NEW_PERSISTENT_DISK_NAME: il nome del nuovo disco permanente.

    • Se utilizzi un modello di istanza VM per questo job, crea un file JSON come mostrato in precedenza, ad eccezione del fatto di sostituire il campo instances con quanto segue:

      "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],

      dove INSTANCE_TEMPLATE_NAME è il nome del modello di istanza per questo job. Per un job che utilizza dischi permanenti, questo modello di istanza deve definire e collegare i dischi permanenti che vuoi che vengano utilizzati dal job. Per questo esempio, il modello deve definire e collegare un nuovo disco permanente denominato NEW_PERSISTENT_DISK_NAME e collegare un disco permanente esistente denominato EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME.

  2. Esegui questo comando:

    gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
  --location LOCATION \
  --config JSON_CONFIGURATION_FILE

    Sostituisci quanto segue:

    • JOB_NAME: il nome del job.

    • LOCATION: la località del job.

    • JSON_CONFIGURATION_FILE: il percorso di un file JSON con i dettagli di configurazione del job.

API

Utilizzando l'API Batch, nell'esempio seguente viene creato un job che collega e monta un disco permanente esistente e un nuovo disco permanente. Il job include 3 attività, ognuna delle quali esegue uno script per creare un file nel nuovo disco permanente denominato output_task_TASK_INDEX.txt, dove TASK_INDEX è l'indice di ogni attività: 0, 1 e 2.

Per creare un job che utilizza dischi permanenti con l'API Batch, usa il metodo jobs.create. Nella richiesta, specifica i dischi permanenti nel campo instances e monta il disco permanente nel campo volumes.

  • Se non utilizzi un modello di istanza per questo job, effettua la seguente richiesta:

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

{
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "disks": [
                        {
                            "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                            "existingDisk": "projects/PROJECT_ID/EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        },
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE,
                                "type": "NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE"
                            },
                            "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "location": {
            "allowedLocations": [
                "EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION"
            ]
        }
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    },
                    {

                        "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: l'ID progetto del progetto.
    • LOCATION: la località del job.
    • JOB_NAME: il nome del job.
    • EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME: il nome di un disco permanente esistente.
    • EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION: la posizione di un disco permanente esistente. Per ogni disco permanente di zona esistente, la località del job deve essere la zona del disco; per ogni disco permanente a livello di regione esistente, la località del job deve essere la regione del disco oppure, se si specificano delle zone, una o entrambe le zone specifiche in cui si trova il disco permanente a livello di regione. Se non stai specificando dischi permanenti esistenti, puoi selezionare qualsiasi località. Scopri di più sul campo allowedLocations.
    • NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE: la dimensione del nuovo disco permanente in GB. Le dimensioni consentite dipendono dal tipo di disco permanente, ma il minimo spesso è 10 GB (10) e il massimo è spesso 64 TB (64000).
    • NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE: il tipo di disco del nuovo disco permanente, pd-standard, pd-balanced, pd-ssd o pd-extreme. Per i job batch, il valore predefinito è pd-balanced.
    • NEW_PERSISTENT_DISK_NAME: il nome del nuovo disco permanente.

  • Se utilizzi un modello di istanza VM per questo job, crea un file JSON come mostrato in precedenza, ad eccezione del fatto di sostituire il campo instances con quanto segue:

    "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],
...

    Dove INSTANCE_TEMPLATE_NAME è il nome del modello di istanza per questo job. Per un job che utilizza dischi permanenti, questo modello di istanza deve definire e collegare i dischi permanenti che vuoi che vengano utilizzati dal job. Per questo esempio, il modello deve definire e collegare un nuovo disco permanente denominato NEW_PERSISTENT_DISK_NAME e collegare un disco permanente esistente denominato EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME.

Go

Per creare un job batch che utilizza dischi permanenti nuovi o esistenti utilizzando le librerie client di Cloud per Go, utilizza la funzione CreateJob e includi quanto segue:

Per un esempio di codice di un caso d'uso simile, consulta Utilizzare un bucket Cloud Storage.

Java

Per creare un job batch che utilizza dischi permanenti nuovi o esistenti utilizzando le librerie client di Cloud per Java, utilizza la classe CreateJobRequest e includi quanto segue:

Per un esempio di codice di un caso d'uso simile, consulta Utilizzare un bucket Cloud Storage.

Node.js

Per creare un job batch che utilizza dischi permanenti nuovi o esistenti con le librerie client di Cloud per Node.js, utilizza il metodo createJob e includi quanto segue:

Per un esempio di codice di un caso d'uso simile, consulta Utilizzare un bucket Cloud Storage.

Python

Per creare un job batch che utilizza dischi permanenti nuovi o esistenti utilizzando le librerie client Cloud per Python, utilizza la funzione CreateJob e includi quanto segue:

  • Per collegare i dischi permanenti alle VM per un job, includi uno di quanto segue:
  • Per montare i dischi permanenti nel job, utilizza la classe Volume con l'attributo device_name e l'attributo mount_path. Per i nuovi dischi permanenti, utilizza anche l'attributo mount_options per abilitare la scrittura.

Per un esempio di codice di un caso d'uso simile, consulta Utilizzare un bucket Cloud Storage.

C++

Per creare un job batch che utilizza dischi permanenti nuovi o esistenti utilizzando le librerie client Cloud per C++, utilizza la funzione CreateJob e includi quanto segue:

  • Per collegare i dischi permanenti alle VM per un job, includi uno di quanto segue:
    • Se non utilizzi un modello di istanza VM per questo job, utilizza il metodo set_remote_path.
    • Se utilizzi un modello di istanza VM per questo job, utilizza il metodo set_instance_template.
  • Per montare i dischi permanenti nel job, utilizza il campo volumes con i campi deviceName e mountPath. Per i nuovi dischi permanenti, utilizza anche il campo mountOptions per abilitare la scrittura.

Per un esempio di codice di un caso d'uso simile, consulta Utilizzare un bucket Cloud Storage.

Utilizza un SSD locale

Un job che utilizza SSD locali ha le seguenti restrizioni:

Puoi creare un job che utilizza un SSD locale utilizzando gcloud CLI o l'API Batch. L'esempio seguente descrive come creare un job che crea, collega e monta un SSD locale. Il job include anche 3 attività, ognuna delle quali esegue uno script per creare un file nell'SSD locale denominato output_task_TASK_INDEX.txt, dove TASK_INDEX è l'indice di ogni attività: 0, 1 e 2.

gcloud

Per creare un job che utilizza SSD locali utilizzando gcloud CLI, utilizza il comando gcloud batch jobs submit. Nel file di configurazione JSON del job, crea e collega gli SSD locali nel campo instances, quindi monta gli SSD locali nel campo volumes.

  1. Crea un file JSON.

    • Se non utilizzi un modello di istanza per questo job, crea un file JSON con il seguente contenuto:

      {
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "machineType": MACHINE_TYPE,
                    "disks": [
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": LOCAL_SSD_SIZE,
                                "type": "local-ssd"
                            },
                            "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

      Sostituisci quanto segue:

      • MACHINE_TYPE: il tipo di macchina, che può essere predefinito o personalizzato delle VM del job. Il numero consentito di SSD locali dipende dal tipo di macchina delle VM del job.
      • LOCAL_SSD_NAME: il nome di un SSD locale creato per questo job.
      • LOCAL_SSD_SIZE: la dimensione di tutti gli SSD locali in GB. Ogni SSD locale ha una dimensione di 375 GB, quindi questo valore deve essere un multiplo di 375 GB. Ad esempio, per 2 SSD locali, imposta questo valore su 750 GB.

    • Se utilizzi un modello di istanza VM per questo job, crea un file JSON come mostrato in precedenza, ad eccezione del fatto di sostituire il campo instances con quanto segue:

      "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],

      dove INSTANCE_TEMPLATE_NAME è il nome del modello di istanza per questo job. Per un job che utilizza SSD locali, questo modello di istanza deve definire e collegare gli SSD locali che il job deve utilizzare. Per questo esempio, il modello deve definire e collegare un SSD locale denominato LOCAL_SSD_NAME.

  2. Esegui questo comando:

    gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
  --location LOCATION \
  --config JSON_CONFIGURATION_FILE

    Sostituisci quanto segue:

    • JOB_NAME: il nome del job.
    • LOCATION: la località del job.
    • JSON_CONFIGURATION_FILE: il percorso di un file JSON con i dettagli di configurazione del job.

API

Per creare un job che utilizza SSD locali utilizzando l'API Batch, utilizza il metodo jobs.create. Nella richiesta, crea e collega gli SSD locali nel campo instances, quindi monta gli SSD locali nel campo volumes.

  • Se non utilizzi un modello di istanza per questo job, effettua la seguente richiesta:

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

{
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "machineType": MACHINE_TYPE,
                    "disks": [
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": LOCAL_SSD_SIZE,
                                "type": "local-ssd"
                            },
                            "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    Sostituisci quanto segue:

    • PROJECT_ID: l'ID progetto del progetto.
    • LOCATION: la località del job.
    • JOB_NAME: il nome del job.
    • MACHINE_TYPE: il tipo di macchina, che può essere predefinito o personalizzato delle VM del job. Il numero consentito di SSD locali dipende dal tipo di macchina delle VM del job.
    • LOCAL_SSD_NAME: il nome di un SSD locale creato per questo job.
    • LOCAL_SSD_SIZE: la dimensione di tutti gli SSD locali in GB. Ogni SSD locale ha una dimensione di 375 GB, quindi questo valore deve essere un multiplo di 375 GB. Ad esempio, per 2 SSD locali, imposta questo valore su 750 GB.

  • Se utilizzi un modello di istanza VM per questo job, crea un file JSON come mostrato in precedenza, ad eccezione del fatto di sostituire il campo instances con quanto segue:

    "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],
...

    Dove INSTANCE_TEMPLATE_NAME è il nome del modello di istanza per questo job. Per un job che utilizza SSD locali, questo modello di istanza deve definire e collegare gli SSD locali che il job deve utilizzare. Per questo esempio, il modello deve definire e collegare un SSD locale denominato LOCAL_SSD_NAME.

utilizza un bucket Cloud Storage

Per creare un job che utilizza un bucket Cloud Storage esistente, seleziona uno dei seguenti metodi:

  • Opzione consigliata: monta un bucket direttamente sulle VM del job specificando il bucket nella definizione del job, come mostrato in questa sezione. Quando il job viene eseguito, il bucket viene montato automaticamente nelle VM per il job mediante Cloud Storage FUSE.
  • Crea un job con attività che accedono direttamente a un bucket Cloud Storage utilizzando lo strumento a riga di comando gsutil o le librerie client per l'API Cloud Storage. Per scoprire come accedere a un bucket Cloud Storage direttamente da una VM, consulta la documentazione di Compute Engine per Scrittura e lettura di dati dai bucket Cloud Storage.

Prima di creare un job che utilizza un bucket, crea un bucket o identificane uno esistente. Per ulteriori informazioni, consulta Creare bucket ed Elencare i bucket.

Puoi creare un job che utilizza un bucket Cloud Storage utilizzando la console Google Cloud, gcloud CLI, l'API Batch, Go, Java, Node.js, Python o C++.

L'esempio seguente descrive come creare un job che monta un bucket Cloud Storage. Il job include anche 3 attività, ciascuna delle quali esegue uno script per creare un file nel bucket denominato output_task_TASK_INDEX.txt dove TASK_INDEX è l'indice di ogni attività: 0, 1 e 2.

Console

Per creare un job che utilizza un bucket Cloud Storage utilizzando la console Google Cloud:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Elenco job.

    Vai all'elenco dei job

  2. Fai clic su Crea. Viene visualizzata la pagina Crea job batch. Nel riquadro a sinistra, è selezionata la pagina Dettagli job.

  3. Configura la pagina Dettagli job:

    1. (Facoltativo) Nel campo Nome job, personalizza il nome del job.

      Ad esempio, inserisci example-bucket-job.

    2. Configura la sezione Dettagli attività:

      1. Nella finestra Nuovo eseguibile, aggiungi almeno uno script o un container per l'esecuzione di questo job.

        Ad esempio:

        1. Seleziona la casella di controllo Script. Viene visualizzata una casella di testo.

        2. Nella casella di testo, inserisci lo script seguente:

          echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt

          Sostituisci MOUNT_PATH con il percorso di montaggio utilizzato dagli elementi eseguibili di questo job per accedere a un bucket Cloud Storage esistente. Il percorso deve iniziare con /mnt/disks/ seguito da una directory o da un percorso a tua scelta. Ad esempio, se vuoi rappresentare questo bucket con una directory denominata my-bucket, imposta il percorso di montaggio su /mnt/disks/my-bucket.

        3. Fai clic su Fine.

      2. Nel campo Conteggio attività, inserisci il numero di attività per questo job.

        Ad esempio, inserisci 3.

      3. Nel campo Parallelismo, inserisci il numero di attività da eseguire contemporaneamente.

        Ad esempio, inserisci 1 (valore predefinito).

  4. Per configurare la pagina Configurazioni aggiuntive:

    1. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Configurazioni aggiuntive. Viene visualizzata la pagina Configurazioni aggiuntive.

    2. Per ogni bucket Cloud Storage che vuoi montare in questo job:

      1. Nella sezione Volume di archiviazione, fai clic su Aggiungi nuovo volume. Viene visualizzata la finestra Nuovo volume.

      2. Nella finestra Nuovo volume, procedi nel seguente modo:

        1. Nella sezione Tipo di volume, seleziona Bucket Cloud Storage.

        2. Nel campo Nome bucket di archiviazione, inserisci il nome di un bucket esistente.

          Ad esempio, inserisci il bucket specificato nell'esecuzione eseguibile di questo job.

        3. Nel campo Percorso di montaggio, inserisci il percorso di montaggio del bucket (MOUNT_PATH), specificato nel file eseguibile.

        4. Fai clic su Fine.

  5. (Facoltativo) Configura gli altri campi per questo job.

  6. (Facoltativo) Per esaminare la configurazione del job, nel riquadro a sinistra, fai clic su Anteprima.

  7. Fai clic su Crea.

Nella pagina Dettagli job viene visualizzato il job che hai creato.

gcloud

Per creare un job che utilizza un bucket Cloud Storage mediante gcloud CLI, utilizza il comando gcloud batch jobs submit. Nel file di configurazione JSON del job, monta il bucket nel campo volumes.

Ad esempio, per creare un job che restituisce i file in Cloud Storage:

  1. Crea un file JSON con i seguenti contenuti:

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "gcs": {
                            "remotePath": "BUCKET_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    Sostituisci quanto segue:

    • BUCKET_PATH: il percorso della directory del bucket a cui vuoi che acceda il job, che deve iniziare con il nome del bucket. Ad esempio, per un bucket denominato BUCKET_NAME, il percorso BUCKET_NAME rappresenta la directory radice del bucket e il percorso BUCKET_NAME/subdirectory rappresenta la sottodirectory subdirectory.
    • MOUNT_PATH: il percorso di montaggio utilizzato dagli elementi eseguibili del job per accedere a questo bucket. Il percorso deve iniziare con /mnt/disks/ seguito da una directory o da un percorso a tua scelta. Ad esempio, se vuoi rappresentare questo bucket con una directory denominata my-bucket, imposta il percorso di montaggio su /mnt/disks/my-bucket.

  2. Esegui questo comando:

    gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
  --location LOCATION \
  --config JSON_CONFIGURATION_FILE

    Sostituisci quanto segue:

    • JOB_NAME: il nome del job.
    • LOCATION: la località del job.
    • JSON_CONFIGURATION_FILE: il percorso di un file JSON con i dettagli di configurazione del job.

API

Per creare un job che utilizza un bucket Cloud Storage utilizzando l'API Batch, usa il metodo jobs.create e monta il bucket nel campo volumes.

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

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "gcs": {
                            "remotePath": "BUCKET_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
            "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

Sostituisci quanto segue:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto del progetto.
  • LOCATION: la località del job.
  • JOB_NAME: il nome del job.
  • BUCKET_PATH: il percorso della directory del bucket a cui vuoi che acceda il job, che deve iniziare con il nome del bucket. Ad esempio, per un bucket denominato BUCKET_NAME, il percorso BUCKET_NAME rappresenta la directory principale del bucket e il percorso BUCKET_NAME/subdirectory rappresenta la sottodirectory subdirectory.
  • MOUNT_PATH: il percorso di montaggio utilizzato dagli elementi eseguibili del job per accedere a questo bucket. Il percorso deve iniziare con /mnt/disks/ seguito da una directory o da un percorso a tua scelta. Ad esempio, se vuoi rappresentare questo bucket con una directory denominata my-bucket, imposta il percorso di montaggio su /mnt/disks/my-bucket.

Go

Go

Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Batch Go.

Per eseguire l'autenticazione in Batch, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	batch "cloud.google.com/go/batch/apiv1"
	batchpb "google.golang.org/genproto/googleapis/cloud/batch/v1"
	durationpb "google.golang.org/protobuf/types/known/durationpb"
)

// Creates and runs a job that executes the specified script
func createScriptJobWithBucket(w io.Writer, projectID, region, jobName, bucketName string) error {
	// projectID := "your_project_id"
	// region := "us-central1"
	// jobName := "some-job"
	// jobName := "some-bucket"

	ctx := context.Background()
	batchClient, err := batch.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer batchClient.Close()

	// Define what will be done as part of the job.
	command := &batchpb.Runnable_Script_Text{
		Text: "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt",
	}

	// Specify the Google Cloud Storage bucket to mount
	volume := &batchpb.Volume{
		Source: &batchpb.Volume_Gcs{
			Gcs: &batchpb.GCS{
				RemotePath: bucketName,
			},
		},
		MountPath:    "/mnt/share",
		MountOptions: []string{},
	}

	// We can specify what resources are requested by each task.
	resources := &batchpb.ComputeResource{
		// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 50% of a single CPUs.
		CpuMilli:  500,
		MemoryMib: 16,
	}

	taskSpec := &batchpb.TaskSpec{
		Runnables: []*batchpb.Runnable{{
			Executable: &batchpb.Runnable_Script_{
				Script: &batchpb.Runnable_Script{Command: command},
			},
		}},
		ComputeResource: resources,
		MaxRunDuration: &durationpb.Duration{
			Seconds: 3600,
		},
		MaxRetryCount: 2,
		Volumes:       []*batchpb.Volume{volume},
	}

	// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
	taskGroups := []*batchpb.TaskGroup{
		{
			TaskCount: 4,
			TaskSpec:  taskSpec,
		},
	}

	// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
	// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
	// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
	allocationPolicy := &batchpb.AllocationPolicy{
		Instances: []*batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate{{
			PolicyTemplate: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate_Policy{
				Policy: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicy{
					MachineType: "e2-standard-4",
				},
			},
		}},
	}

	// We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
	logsPolicy := &batchpb.LogsPolicy{
		Destination: batchpb.LogsPolicy_CLOUD_LOGGING,
	}

	jobLabels := map[string]string{"env": "testing", "type": "script"}

	// The job's parent is the region in which the job will run
	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, region)

	job := batchpb.Job{
		TaskGroups:       taskGroups,
		AllocationPolicy: allocationPolicy,
		Labels:           jobLabels,
		LogsPolicy:       logsPolicy,
	}

	req := &batchpb.CreateJobRequest{
		Parent: parent,
		JobId:  jobName,
		Job:    &job,
	}

	created_job, err := batchClient.CreateJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create job: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Job created: %v\n", created_job)

	return nil
}

Java

Java

Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Batch Java.

Per eseguire l'autenticazione in Batch, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate;
import com.google.cloud.batch.v1.BatchServiceClient;
import com.google.cloud.batch.v1.ComputeResource;
import com.google.cloud.batch.v1.CreateJobRequest;
import com.google.cloud.batch.v1.GCS;
import com.google.cloud.batch.v1.Job;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy.Destination;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable.Script;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskGroup;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskSpec;
import com.google.cloud.batch.v1.Volume;
import com.google.protobuf.Duration;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateWithMountedBucket {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project ID or project number of the Cloud project you want to use.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";

    // Name of the region you want to use to run the job. Regions that are
    // available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
    String region = "europe-central2";

    // The name of the job that will be created.
    // It needs to be unique for each project and region pair.
    String jobName = "JOB_NAME";

    // Name of the bucket to be mounted for your Job.
    String bucketName = "BUCKET_NAME";

    createScriptJobWithBucket(projectId, region, jobName, bucketName);
  }

  // This method shows how to create a sample Batch Job that will run
  // a simple command on Cloud Compute instances.
  public static void createScriptJobWithBucket(String projectId, String region, String jobName,
      String bucketName)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the `batchServiceClient.close()` method on the client to safely
    // clean up any remaining background resources.
    try (BatchServiceClient batchServiceClient = BatchServiceClient.create()) {

      // Define what will be done as part of the job.
      Runnable runnable =
          Runnable.newBuilder()
              .setScript(
                  Script.newBuilder()
                      .setText(
                          "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> "
                              + "/mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt")
                      // You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a
                      // script that's already on the VM that will be running the job.
                      // Using setText() and setPath() is mutually exclusive.
                      // .setPath("/tmp/test.sh")
                      .build())
              .build();

      Volume volume = Volume.newBuilder()
          .setGcs(GCS.newBuilder()
              .setRemotePath(bucketName)
              .build())
          .setMountPath("/mnt/share")
          .build();

      // We can specify what resources are requested by each task.
      ComputeResource computeResource =
          ComputeResource.newBuilder()
              // In milliseconds per cpu-second. This means the task requires 50% of a single CPUs.
              .setCpuMilli(500)
              // In MiB.
              .setMemoryMib(16)
              .build();

      TaskSpec task =
          TaskSpec.newBuilder()
              // Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
              .addRunnables(runnable)
              .addVolumes(volume)
              .setComputeResource(computeResource)
              .setMaxRetryCount(2)
              .setMaxRunDuration(Duration.newBuilder().setSeconds(3600).build())
              .build();

      // Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
      // Currently, it's possible to have only one task group.
      TaskGroup taskGroup = TaskGroup.newBuilder().setTaskCount(4).setTaskSpec(task).build();

      // Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
      // In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
      // Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
      InstancePolicy instancePolicy =
          InstancePolicy.newBuilder().setMachineType("e2-standard-4").build();

      AllocationPolicy allocationPolicy =
          AllocationPolicy.newBuilder()
              .addInstances(InstancePolicyOrTemplate.newBuilder().setPolicy(instancePolicy).build())
              .build();

      Job job =
          Job.newBuilder()
              .addTaskGroups(taskGroup)
              .setAllocationPolicy(allocationPolicy)
              .putLabels("env", "testing")
              .putLabels("type", "script")
              .putLabels("mount", "bucket")
              // We use Cloud Logging as it's an out of the box available option.
              .setLogsPolicy(
                  LogsPolicy.newBuilder().setDestination(Destination.CLOUD_LOGGING).build())
              .build();

      CreateJobRequest createJobRequest =
          CreateJobRequest.newBuilder()
              // The job's parent is the region in which the job will run.
              .setParent(String.format("projects/%s/locations/%s", projectId, region))
              .setJob(job)
              .setJobId(jobName)
              .build();

      Job result =
          batchServiceClient
              .createJobCallable()
              .futureCall(createJobRequest)
              .get(5, TimeUnit.MINUTES);

      System.out.printf("Successfully created the job: %s", result.getName());
    }
  }
}

Node.js

Node.js

Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Batch Node.js.

Per eseguire l'autenticazione in Batch, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

/**
 * TODO(developer): Uncomment and replace these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
/**
 * The region you want to the job to run in. The regions that support Batch are listed here:
 * https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
 */
// const region = 'us-central-1';
/**
 * The name of the job that will be created.
 * It needs to be unique for each project and region pair.
 */
// const jobName = 'YOUR_JOB_NAME';
/**
 * The name of the bucket to be mounted.
 */
// const bucketName = 'YOUR_BUCKET_NAME';

// Imports the Batch library
const batchLib = require('@google-cloud/batch');
const batch = batchLib.protos.google.cloud.batch.v1;

// Instantiates a client
const batchClient = new batchLib.v1.BatchServiceClient();

// Define what will be done as part of the job.
const task = new batch.TaskSpec();
const runnable = new batch.Runnable();
runnable.script = new batch.Runnable.Script();
runnable.script.text =
  'echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt';
// You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a script that's
// already on the VM that will be running the job. Using runnable.script.text and runnable.script.path is mutually
// exclusive.
// runnable.script.path = '/tmp/test.sh'
task.runnables = [runnable];

const gcsBucket = new batch.GCS();
gcsBucket.remotePath = bucketName;
const gcsVolume = new batch.Volume();
gcsVolume.gcs = gcsBucket;
gcsVolume.mountPath = '/mnt/share';
task.volumes = [gcsVolume];

// We can specify what resources are requested by each task.
const resources = new batch.ComputeResource();
resources.cpuMilli = 2000; // in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
resources.memoryMib = 16;
task.computeResource = resources;

task.maxRetryCount = 2;
task.maxRunDuration = {seconds: 3600};

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup();
group.taskCount = 4;
group.taskSpec = task;

// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy();
const policy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy();
policy.machineType = 'e2-standard-4';
const instances = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate();
instances.policy = policy;
allocationPolicy.instances = [instances];

const job = new batch.Job();
job.name = jobName;
job.taskGroups = [group];
job.allocationPolicy = allocationPolicy;
job.labels = {env: 'testing', type: 'script'};
// We use Cloud Logging as it's an option available out of the box
job.logsPolicy = new batch.LogsPolicy();
job.logsPolicy.destination = batch.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING;

// The job's parent is the project and region in which the job will run
const parent = `projects/${projectId}/locations/${region}`;

async function callCreateJob() {
  // Construct request
  const request = {
    parent,
    jobId: jobName,
    job,
  };

  // Run request
  const response = await batchClient.createJob(request);
  console.log(response);
}

callCreateJob();

Python

Python

Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Batch Python.

Per eseguire l'autenticazione in Batch, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

from google.cloud import batch_v1

def create_script_job_with_bucket(
    project_id: str, region: str, job_name: str, bucket_name: str
) -> batch_v1.Job:
    """
    This method shows how to create a sample Batch Job that will run
    a simple command on Cloud Compute instances.

    Args:
        project_id: project ID or project number of the Cloud project you want to use.
        region: name of the region you want to use to run the job. Regions that are
            available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
        job_name: the name of the job that will be created.
            It needs to be unique for each project and region pair.
        bucket_name: name of the bucket to be mounted for your Job.

    Returns:
        A job object representing the job created.
    """
    client = batch_v1.BatchServiceClient()

    # Define what will be done as part of the job.
    task = batch_v1.TaskSpec()
    runnable = batch_v1.Runnable()
    runnable.script = batch_v1.Runnable.Script()
    runnable.script.text = "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
    task.runnables = [runnable]

    gcs_bucket = batch_v1.GCS()
    gcs_bucket.remote_path = bucket_name
    gcs_volume = batch_v1.Volume()
    gcs_volume.gcs = gcs_bucket
    gcs_volume.mount_path = "/mnt/share"
    task.volumes = [gcs_volume]

    # We can specify what resources are requested by each task.
    resources = batch_v1.ComputeResource()
    resources.cpu_milli = 500  # in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 50% of a single CPUs.
    resources.memory_mib = 16
    task.compute_resource = resources

    task.max_retry_count = 2
    task.max_run_duration = "3600s"

    # Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
    # Currently, it's possible to have only one task group.
    group = batch_v1.TaskGroup()
    group.task_count = 4
    group.task_spec = task

    # Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
    # In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
    # Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
    allocation_policy = batch_v1.AllocationPolicy()
    policy = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicy()
    policy.machine_type = "e2-standard-4"
    instances = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate()
    instances.policy = policy
    allocation_policy.instances = [instances]

    job = batch_v1.Job()
    job.task_groups = [group]
    job.allocation_policy = allocation_policy
    job.labels = {"env": "testing", "type": "script", "mount": "bucket"}
    # We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
    job.logs_policy = batch_v1.LogsPolicy()
    job.logs_policy.destination = batch_v1.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING

    create_request = batch_v1.CreateJobRequest()
    create_request.job = job
    create_request.job_id = job_name
    # The job's parent is the region in which the job will run
    create_request.parent = f"projects/{project_id}/locations/{region}"

    return client.create_job(create_request)

C++

C++

Per maggiori informazioni, consulta la documentazione di riferimento dell'API Batch C++.

Per eseguire l'autenticazione in Batch, configura Credenziali predefinite dell'applicazione. Per maggiori informazioni, consulta Configurare l'autenticazione per un ambiente di sviluppo locale. 

#include "google/cloud/batch/v1/batch_client.h"

  [](std::string const& project_id, std::string const& location_id,
     std::string const& job_id, std::string const& bucket_name) {
    // Initialize the request; start with the fields that depend on the sample
    // input.
    google::cloud::batch::v1::CreateJobRequest request;
    request.set_parent("projects/" + project_id + "/locations/" + location_id);
    request.set_job_id(job_id);
    // Most of the job description is fixed in this example; use a string to
    // initialize it, and then override the GCS remote path.
    auto constexpr kText = R"pb(
      task_groups {
        task_count: 4
        task_spec {
          compute_resource { cpu_milli: 500 memory_mib: 16 }
          max_retry_count: 2
          max_run_duration { seconds: 3600 }
          runnables {
            script {
              text: "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
            }
          }
          volumes { mount_path: "/mnt/share" }
        }
      }
      allocation_policy {
        instances {
          policy { machine_type: "e2-standard-4" provisioning_model: STANDARD }
        }
      }
      labels { key: "env" value: "testing" }
      labels { key: "type" value: "script" }
      logs_policy { destination: CLOUD_LOGGING }
    )pb";
    auto* job = request.mutable_job();
    if (!google::protobuf::TextFormat::ParseFromString(kText, job)) {
      throw std::runtime_error("Error parsing Job description");
    }
    job->mutable_task_groups(0)
        ->mutable_task_spec()
        ->mutable_volumes(0)
        ->mutable_gcs()
        ->set_remote_path(bucket_name);
    // Create a client and issue the request.
    auto client = google::cloud::batch_v1::BatchServiceClient(
        google::cloud::batch_v1::MakeBatchServiceConnection());
    auto response = client.CreateJob(request);
    if (!response) throw std::move(response).status();
    std::cout << "Job : " << response->DebugString() << "\n";
  }

Utilizzare un file system di rete

Puoi creare un job che utilizza un file system di rete (NFS) esistente, ad esempio una condivisione file di Filestore, utilizzando la console Google Cloud, gcloud CLI o l'API Batch.

Prima di creare un job che utilizza un NFS, assicurati che il firewall della tua rete sia configurato correttamente per consentire il traffico tra le VM del job e il NFS. Per maggiori informazioni, consulta Configurazione delle regole firewall per Filestore.

L'esempio seguente descrive come creare un job che specifica e monta un NFS. Il job include anche 3 attività, ognuna delle quali esegue uno script per creare un file nel NFS denominato output_task_TASK_INDEX.txt dove TASK_INDEX è l'indice di ogni attività: 0, 1 e 2.

Console

Per creare un job che utilizza un NFS mediante la console Google Cloud:

  1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Elenco job.

    Vai all'elenco dei job

  2. Fai clic su Crea. Viene visualizzata la pagina Crea job batch. Nel riquadro a sinistra, è selezionata la pagina Dettagli job.

  3. Configura la pagina Dettagli job:

    1. (Facoltativo) Nel campo Nome job, personalizza il nome del job.

      Ad esempio, inserisci example-nfs-job.

    2. Configura la sezione Dettagli attività:

      1. Nella finestra Nuovo eseguibile, aggiungi almeno uno script o un container per l'esecuzione di questo job.

        Ad esempio:

        1. Seleziona la casella di controllo Script. Viene visualizzata una casella di testo.

        2. Nella casella di testo, inserisci lo script seguente:

          echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt

          Sostituisci MOUNT_PATH con il percorso di montaggio utilizzato dall'esecuzione del job per accedere a questo NFS. Il percorso deve iniziare con /mnt/disks/ seguito da una directory o da un percorso scelto da te. Ad esempio, se vuoi rappresentare questo NFS con una directory denominata my-nfs, imposta il percorso di montaggio su /mnt/disks/my-nfs.

        3. Fai clic su Fine.

      2. Nel campo Conteggio attività, inserisci il numero di attività per questo job.

        Ad esempio, inserisci 3.

      3. Nel campo Parallelismo, inserisci il numero di attività da eseguire contemporaneamente.

        Ad esempio, inserisci 1 (valore predefinito).

  4. Per configurare la pagina Configurazioni aggiuntive:

    1. Nel riquadro a sinistra, fai clic su Configurazioni aggiuntive. Viene visualizzata la pagina Configurazioni aggiuntive.

    2. Per ogni bucket Cloud Storage che vuoi montare in questo job:

      1. Nella sezione Volume di archiviazione, fai clic su Aggiungi nuovo volume. Viene visualizzata la finestra Nuovo volume.

      2. Nella finestra Nuovo volume, procedi nel seguente modo:

        1. Nella sezione Tipo di volume, seleziona File system di rete.

        2. Nel campo File server, inserisci l'indirizzo IP del server in cui si trova il NFS specificato nell'esecuzione eseguibile di questo job.

          Ad esempio, se NFS è una condivisione file di Filestore, specifica l'indirizzo IP dell'istanza Filestore, che puoi ottenere descrivendo l'istanza Filestore.

        3. Nel campo Percorso remoto, inserisci un percorso che possa accedere all'oggetto NFS specificato nel passaggio precedente.

          Il percorso della directory NFS deve iniziare con un / seguito dalla directory root dell' NFS.

        4. Nel campo Percorso di montaggio, inserisci il percorso di montaggio per l' NFS (MOUNT_PATH), specificato nel passaggio precedente.

    3. Fai clic su Fine.

  5. (Facoltativo) Configura gli altri campi per questo job.

  6. (Facoltativo) Per esaminare la configurazione del job, nel riquadro a sinistra, fai clic su Anteprima.

  7. Fai clic su Crea.

Nella pagina Dettagli job viene visualizzato il job che hai creato.

gcloud

Per creare un job che utilizza un NFS mediante gcloud CLI, utilizza il comando gcloud batch jobs submit. Nel file di configurazione JSON del job, monta l' NFS nel campo volumes.

  1. Crea un file JSON con i seguenti contenuti:

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "nfs": {
                            "server": "NFS_IP_ADDRESS",
                            "remotePath": "NFS_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    Sostituisci quanto segue:

    • NFS_IP_ADDRESS: l'indirizzo IP dell' NFS. Ad esempio, se il tuo NFS è una condivisione file di Filestore, specifica l'indirizzo IP dell'istanza Filestore, che puoi ottenere descrivendo l'istanza Filestore.
    • NFS_PATH: il percorso della directory NFS a cui vuoi che acceda il job, che deve iniziare con / seguito dalla directory root dell' NFS. Ad esempio, per una condivisione file Filestore denominata FILE_SHARE_NAME, il percorso /FILE_SHARE_NAME rappresenta la directory principale della condivisione file e il percorso /FILE_SHARE_NAME/subdirectory rappresenta la sottodirectory subdirectory.
    • MOUNT_PATH: il percorso di montaggio utilizzato dagli elementi eseguibili del job per accedere a questo NFS. Il percorso deve iniziare con /mnt/disks/ seguito da una directory o da un percorso a tua scelta. Ad esempio, se vuoi rappresentare questo NFS con una directory denominata my-nfs, imposta il percorso di montaggio su /mnt/disks/my-nfs.

  2. Esegui questo comando:

    gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
  --location LOCATION \
  --config JSON_CONFIGURATION_FILE

    Sostituisci quanto segue:

    • JOB_NAME: il nome del job.
    • LOCATION: la località del job.
    • JSON_CONFIGURATION_FILE: il percorso di un file JSON con i dettagli di configurazione del job.

API

Per creare un job che utilizza un NFS utilizzando l'API Batch, usa il metodo jobs.create e monta l' NFS nel campo volumes.

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

   {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "nfs": {
                            "server": "NFS_IP_ADDRESS",
                            "remotePath": "NFS_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

Sostituisci quanto segue:

  • PROJECT_ID: l'ID progetto del progetto.
  • LOCATION: la località del job.
  • JOB_NAME: il nome del job.
  • NFS_IP_ADDRESS: l'indirizzo IP del file system di rete. Ad esempio, se il tuo NFS è una condivisione file di Filestore, specifica l'indirizzo IP dell'istanza Filestore, che puoi ottenere descrivendo l'istanza Filestore.
  • NFS_PATH: il percorso della directory NFS a cui vuoi che acceda il job, che deve iniziare con / seguito dalla directory root dell' NFS. Ad esempio, per una condivisione file di Filestore denominata FILE_SHARE_NAME, il percorso /FILE_SHARE_NAME rappresenta la directory principale della condivisione file e il percorso /FILE_SHARE_NAME/subdirectory rappresenta una sottodirectory.
  • MOUNT_PATH: il percorso di montaggio utilizzato dagli elementi eseguibili del job per accedere a questo NFS. Il percorso deve iniziare con /mnt/disks/ seguito da una directory o da un percorso a tua scelta. Ad esempio, se vuoi rappresentare questo NFS con una directory denominata my-nfs, imposta il percorso di montaggio su /mnt/disks/my-nfs.

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