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ノートブックの実行スケジュールを設定する

このページでは、Colab Enterprise でノートブックの実行をスケジュールする方法について説明します。

概要

ノートブックを 1 回すぐに実行することも、定期的なスケジュールで実行することもできます。

ノートブックの実行をスケジュールするときに、ランタイムテンプレートを選択します。Colab Enterprise は、このランタイムテンプレートを使用して、ノートブックを実行するランタイムを作成します。

ランタイムには、ノートブックのコードを実行し、サービスと API にアクセスするための特定の権限が必要です。 Google Cloud

ランタイムテンプレートの構成でエンドユーザー認証情報が有効になっている場合、ランタイムはユーザー認証情報に関連付けられた権限を使用します。
エンドユーザーの認証情報が有効になっていない場合は、ノートブックの実行をスケジュールするときにサービスアカウントを指定する必要があります。Colab Enterprise は、このサービスアカウントの認証情報を使用してノートブックを実行します。

詳細については、ノートブックの実行に必要なロールをご覧ください。

Colab Enterprise がノートブックの実行を完了すると、結果は共有可能な Cloud Storage バケットに保存されます。

制限事項

Colab Enterprise ランタイムは Compute Engine の割り当てを使用します。Compute Engine の割り当て割り当てのページをご覧ください。

始める前に

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Enable the Vertex AI, Dataform, and Compute Engine APIs.

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ノートブックの実行のスケジュール設定に必要なロール

Colab Enterprise でノートブックの実行をスケジュールするために必要な権限を取得するには、プロジェクトに対する次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

Colab Enterprise ユーザー（roles/aiplatform.colabEnterpriseUser）
ストレージ管理者（roles/storage.admin）

ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセスを管理するをご覧ください。

必要な権限は、カスタムロールや他の事前定義ロールから取得することもできます。

1 つ以上の必須ロールに dataform.repositories.list 権限が含まれています。プロジェクトで dataform.repositories.list 権限またはコード作成者（roles/dataform.codeCreator）ロールが付与されているユーザーは、Dataform API または Dataform コマンドラインインターフェース（CLI）を使用して、そのプロジェクトのコードアセットの名前を一覧取得できます。BigQuery Studio を使用する管理者以外のユーザーは、自身が作成したコードアセットまたは自分と共有されているコードアセットのみを表示できます。

ノートブックの実行に必要なロール

ノートブックを実行するプリンシパルには、特定の権限が必要です。プリンシパルは、概要で説明されているように、ユーザーアカウントまたは指定したサービスアカウントです。

Colab Enterprise でノートブックを実行するために必要な権限を取得するには、次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

ノートブックに対するコード閲覧者（roles/dataform.codeViewer）
プロジェクトに対するログ書き込み（roles/logging.logWriter）
プロジェクトに対するMonitoring 指標の書き込み（roles/monitoring.metricWriter）
ノートブックに対する Storage レガシーバケット書き込み（roles/storage.legacyBucketWriter）
出力バケットに対する Storage レガシーオブジェクト読み取り（roles/storage.legacyObjectReader）

ロールの付与については、プロジェクト、フォルダ、組織へのアクセス権の管理をご覧ください。

これらの事前定義ロールには、Colab Enterprise でノートブックを実行するために必要な権限が含まれています。必要とされる正確な権限については、「必要な権限」セクションを開いてご確認ください。

必要な権限

Colab Enterprise でノートブックを実行するには、次の権限が必要です。

ノートブックに対する dataform.locations.list
ノートブックに対する dataform.repositories.computeAccessTokenStatus
ノートブックに対する dataform.repositories.fetchHistory
ノートブックに対する dataform.repositories.fetchRemoteBranches
ノートブックに対する dataform.repositories.get
ノートブックに対する dataform.repositories.getIamPolicy
ノートブックに対する dataform.repositories.list
ノートブックに対する dataform.repositories.queryDirectoryContents
ノートブックに対する dataform.repositories.readFile
プロジェクトに対する logging.logEntries.create
プロジェクトに対する logging.logEntries.route
プロジェクトに対する monitoring.metricDescriptors.create
プロジェクトに対する monitoring.metricDescriptors.get
プロジェクトに対する monitoring.metricDescriptors.list
プロジェクトに対する monitoring.monitoredResourceDescriptors.get
プロジェクトに対する monitoring.monitoredResourceDescriptors.list
プロジェクトに対する monitoring.timeSeries.create
プロジェクトに対する resourcemanager.projects.get
プロジェクトに対する resourcemanager.projects.list
ノートブックに対する storage.buckets.get
ノートブックに対する storage.managedFolders.create
ノートブックに対する storage.managedFolders.delete
ノートブックに対する storage.managedFolders.get
ノートブックに対する storage.managedFolders.list
ノートブックに対する storage.multipartUploads.abort
ノートブックに対する storage.multipartUploads.create
ノートブックに対する storage.multipartUploads.list
ノートブックに対する storage.multipartUploads.listParts
ノートブックに対する storage.objects.create
ノートブックに対する storage.objects.delete
ノートブックに対する storage.objects.get
ノートブックに対する storage.objects.list
ノートブックに対する storage.objects.restore
ノートブックに対する storage.objects.setRetention

カスタムロールや他の事前定義ロールを使用して、これらの権限を取得することもできます。

ノートブックを 1 回実行する

ノートブックを 1 回実行するには、Google Cloud コンソール、Google Cloud CLI、Vertex AI Python クライアントライブラリ、または Terraform を使用します。

Console

Google Cloud コンソールで、Colab Enterprise の [自分のノートブック] ページに移動します。

[マイノートブック] に移動
[リージョン] メニューで、ノートブックを含むリージョンを選択します。
ノートブックの横にある [ノートブックのアクション] メニューをクリックし、[スケジュール] を選択します。
[スケジュール名] フィールドに、スケジュールの名前を入力します。
[ランタイムテンプレート] リストをクリックして、ランタイムテンプレートを選択します。ランタイムテンプレートは、ノートブックを実行するランタイムの仕様を決定します。
[実行スケジュール] で [1 回限り] を選択して、ノートブックの実行を送信するとすぐにノートブックを実行します。
[Cloud Storage 出力ロケーション] フィールドの横にある [参照] をクリックして、[フォルダの選択] ダイアログを開きます。
Cloud Storage バケットを選択します。バケットを作成するには、[ 新しいバケットを作成] をクリックしてダイアログを完了します。
エンドユーザー認証情報を有効にしていないランタイムテンプレートを選択した場合、ダイアログには [サービスアカウント] フィールドが表示されます。[サービスアカウント] フィールドに、サービスアカウントのメールアドレスを入力します。
[送信] をクリックします。

ノートブックの実行がすぐに開始されます。

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

DISPLAY_NAME: ノートブックの実行の表示名。
NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: ランタイムのコンピューティング構成を指定するノートブックランタイムテンプレート。
NOTEBOOK_URI: 実行するノートブックの Cloud Storage URI。
OUTPUT_URI: 結果を保存する Cloud Storage の場所。
USER_EMAIL: ノートブック実行のリソースへのアクセスを指定するユーザーアカウントのメールアドレス。 Google Cloud
PROJECT_ID: プロジェクト ID。
REGION: ノートブックを実行するリージョン。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud colab executions create --display-name="DISPLAY_NAME" \
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE \
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI \
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI \
    --user-email=USER_EMAIL \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows（PowerShell）

gcloud colab executions create --display-name="DISPLAY_NAME" `
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE `
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI `
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI `
    --user-email=USER_EMAIL `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows（cmd.exe）

gcloud colab executions create --display-name="DISPLAY_NAME" ^
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE ^
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI ^
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI ^
    --user-email=USER_EMAIL ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

コマンドラインから Colab Enterprise ノートブックの実行を管理する方法については、gcloud CLI のドキュメントをご覧ください。

Python

このサンプルを試す前に、Vertex AI SDK for Python をインストールします。Vertex AI SDK for Python をインストールすると、Vertex AI Python クライアントライブラリがインストールされます。詳細については、Vertex AI SDK for Python API のリファレンスドキュメントをご覧ください。

from google.cloud import aiplatform_v1beta1

PROJECT_ID = "my-project"
LOCATION = "us-central1"

API_ENDPOINT = f"{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com"
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}"

notebook_service_client = aiplatform_v1beta1.NotebookServiceClient(client_options = {
    "api_endpoint": API_ENDPOINT,
})

operation = notebook_service_client.create_notebook_execution_job(parent=PARENT, notebook_execution_job={
    "display_name": "my-execution-job",

    # Specify a NotebookRuntimeTemplate to source compute configuration from
    "notebook_runtime_template_resource_name": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/notebookRuntimeTemplates/{template_id}",

    # Specify a Colab Enterprise notebook to run
    "dataformRepositorySource": {
        "dataformRepositoryResourceName": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/repositories/{repository_id}",
    },

    # Specify a Cloud Storage bucket to store output artifacts
    "gcs_output_uri": "gs://my-bucket/,

    # Specify the identity that runs the notebook
    "execution_user": {EMAIL},

    # Run as the service account instead
    # "service_account": "my-service-account",
})
print("Waiting for operation to complete...")
result = operation.result()

Terraform

Terraform 構成を適用または削除する方法については、基本的な Terraform コマンドをご覧ください。詳細については、Terraform プロバイダのリファレンスドキュメントをご覧ください。

次のサンプルでは、google_colab_notebook_execution Terraform リソースを使用して Colab Enterprise ノートブックを実行します。

resource "google_colab_runtime_template" "my_runtime_template" {
  provider = google-beta
  name = "{{index $.Vars "runtime_template_name"}}"
  display_name = "Runtime template"
  location = "us-central1"

  machine_spec {
    machine_type     = "e2-standard-4"
  }

  network_spec {
    enable_internet_access = true
  }
}

resource "google_storage_bucket" "output_bucket" {
  provider = google-beta
  name          = "{{index $.Vars "bucket"}}"
  location      = "US"
  force_destroy = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

resource "google_storage_bucket_object" "notebook" {
  provider = google-beta
  name   = "hello_world.ipynb"
  bucket = google_storage_bucket.output_bucket.name
  content = <<EOF
    {
      "cells": [
        {
          "cell_type": "code",
          "execution_count": null,
          "metadata": {},
          "outputs": [],
          "source": [
            "print(\"Hello, World!\")"
          ]
        }
      ],
      "metadata": {
        "kernelspec": {
          "display_name": "Python 3",
          "language": "python",
          "name": "python3"
        },
        "language_info": {
          "codemirror_mode": {
            "name": "ipython",
            "version": 3
          },
          "file_extension": ".py",
          "mimetype": "text/x-python",
          "name": "python",
          "nbconvert_exporter": "python",
          "pygments_lexer": "ipython3",
          "version": "3.8.5"
        }
      },
      "nbformat": 4,
      "nbformat_minor": 4
    }
    EOF
}

resource "google_colab_notebook_execution" "{{$.PrimaryResourceId}}" {
  provider = google-beta
  notebook_execution_job_id = "{{index $.Vars "notebook_execution_job_id"}}"
  display_name = "Notebook execution full"
  location = "us-central1"

  execution_timeout = "86400s"
  gcs_notebook_source {
  uri = "gs://${google_storage_bucket_object.notebook.bucket}/${google_storage_bucket_object.notebook.name}"
  generation = google_storage_bucket_object.notebook.generation
  }

  service_account = "{{index $.TestEnvVars "service_account"}}"

  gcs_output_uri = "gs://${google_storage_bucket.output_bucket.name}"
  notebook_runtime_template_resource_name = "projects/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.project}/locations/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.location}/notebookRuntimeTemplates/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.name}"

  depends_on = [
    google_storage_bucket_object.notebook,
    google_storage_bucket.output_bucket,
    google_colab_runtime_template.my_runtime_template,
  ]

}

完了したノートブックの実行結果は、[実行] ページで確認できます。

ノートブックの実行スケジュールを設定する

ノートブックの実行をスケジュールするには、Google Cloud コンソール、gcloud CLI、Vertex AI Python クライアントライブラリ、または Terraform を使用します。

Console

Google Cloud コンソールで、Colab Enterprise の [自分のノートブック] ページに移動します。

[マイノートブック] に移動
[リージョン] メニューで、ノートブックを含むリージョンを選択します。
ノートブックの横にある [ノートブックのアクション] メニューをクリックし、[スケジュール] を選択します。
[スケジュール名] フィールドに、スケジュールの名前を入力します。
[ランタイムテンプレート] リストをクリックして、ランタイムテンプレートを選択します。ランタイムテンプレートは、ノートブックを実行するランタイムの仕様を決定します。
[実行スケジュール] で [繰り返し] を選択し、特定の時間間隔でノートブックの実行をスケジュールします。
スケジュール設定ダイアログを完了します。
[Cloud Storage 出力ロケーション] フィールドの横にある [参照] をクリックして、[フォルダの選択] ダイアログを開きます。
Cloud Storage バケットを選択します。バケットを作成するには、[ 新しいバケットを作成] をクリックしてダイアログを完了します。
エンドユーザー認証情報を有効にしていないランタイムテンプレートを選択した場合、ダイアログには [サービスアカウント] フィールドが表示されます。[サービスアカウント] フィールドに、サービスアカウントのメールアドレスを入力します。
[送信] をクリックします。

スケジュールされたノートブックの実行は、設定したスケジュールで自動的に開始されます。

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

DISPLAY_NAME: スケジュールの表示名。
CRON_SCHEDULE: 設定したスケジュール（unix-cron 形式）。たとえば、00 19 * * MON は、グリニッジ標準時（GMT）で毎週月曜日の 19 時 00 分を意味します。
NOTEBOOK_RUN_NAME: このスケジュールによって生成されたノートブック実行の表示名。
NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: ランタイムのコンピューティング構成を指定するノートブックランタイムテンプレート。
NOTEBOOK_URI: 実行するノートブックの Cloud Storage URI。
OUTPUT_URI: 結果を保存する Cloud Storage の場所。
USER_EMAIL: ノートブック実行のリソースへのアクセスを指定するユーザーアカウントのメールアドレス。 Google Cloud
PROJECT_ID: プロジェクト ID。
REGION: スケジュールが実行されるリージョン。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud colab schedules create --display-name="DISPLAY_NAME" \
    --cron-schedule=CRON_SCHEDULE \
    --execution-display-name=NOTEBOOK_RUN_NAME \
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE \
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI \
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI \
    --user-email=USER_EMAIL \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows（PowerShell）

gcloud colab schedules create --display-name="DISPLAY_NAME" `
    --cron-schedule=CRON_SCHEDULE `
    --execution-display-name=NOTEBOOK_RUN_NAME `
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE `
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI `
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI `
    --user-email=USER_EMAIL `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows（cmd.exe）

gcloud colab schedules create --display-name="DISPLAY_NAME" ^
    --cron-schedule=CRON_SCHEDULE ^
    --execution-display-name=NOTEBOOK_RUN_NAME ^
    --notebook-runtime-template=NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE ^
    --gcs-notebook-uri=NOTEBOOK_URI ^
    --gcs-output-uri=OUTPUT_URI ^
    --user-email=USER_EMAIL ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

コマンドラインから Colab Enterprise ノートブックのスケジュールを作成する方法については、gcloud CLI のドキュメントをご覧ください。

Python

from google.cloud import aiplatform_v1beta1

PROJECT_ID = "my-project"
LOCATION = "us-central1"

API_ENDPOINT = f"{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com"
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}"

schedules_service_client = aiplatform_v1beta1.ScheduleServiceClient(client_options = {
    "api_endpoint": API_ENDPOINT,
})

schedule = schedules_service_client.create_schedule(parent=PARENT, schedule={
    "display_name": "my-notebook-schedule",

    # Time specification. TZ is optional.
    # cron = "* * * * *" to run it in the next minute.
    "cron": "TZ=America/Los_Angeles * * * * *",

    # How many runs the schedule will trigger before it becomes COMPLETED.
    # A Schedule in COMPLETED state will not trigger any more runs.
    "max_run_count": 1,
    "max_concurrent_run_count": 1,

    "create_notebook_execution_job_request": {
      "parent": PARENT,
      "notebook_execution_job": {
        "display_name": "my-execution-job",

        # Specify a NotebookRuntimeTemplate to source compute configuration from
        "notebook_runtime_template_resource_name": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/notebookRuntimeTemplates/{template_id}",

        # Specify a Colab Enterprise notebook to run
        "dataformRepositorySource": {
            "dataformRepositoryResourceName": f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}/repositories/{repository_id}",
        },

        # Specify a Cloud Storage bucket to store output artifacts
        "gcs_output_uri": "gs://my-bucket/,


        # Specify the identity that runs the notebook
        "execution_user": {EMAIL},

        # Run as the service account instead
        # "service_account": "my-service-account",
    }
  }
})

Terraform

次のサンプルでは、google_colab_schedule Terraform リソースを使用して、Colab Enterprise ノートブックの実行をスケジュールします。

resource "google_colab_runtime_template" "my_runtime_template" {
  name = "{{index $.Vars "runtime_template_name"}}"
  display_name = "Runtime template"
  location = "us-central1"

  machine_spec {
    machine_type     = "e2-standard-4"
  }

  network_spec {
    enable_internet_access = true
  }
}

resource "google_storage_bucket" "output_bucket" {
  name          = "{{index $.Vars "bucket"}}"
  location      = "US"
  force_destroy = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

resource "google_secret_manager_secret" "secret" {
  secret_id = "{{index $.Vars "secret"}}"
  replication {
    auto {}
  }
}

resource "google_secret_manager_secret_version" "secret_version" {
  secret = google_secret_manager_secret.secret.id
  secret_data = "secret-data"
}

resource "google_dataform_repository" "dataform_repository" {
  name = "{{index $.Vars "dataform_repository"}}"
  display_name = "dataform_repository"
  npmrc_environment_variables_secret_version = google_secret_manager_secret_version.secret_version.id
  kms_key_name = "{{index $.Vars "key_name"}}"

  labels = {
    label_foo1 = "label-bar1"
  }

  git_remote_settings {
      url = "https://github.com/OWNER/REPOSITORY.git"
      default_branch = "main"
      authentication_token_secret_version = google_secret_manager_secret_version.secret_version.id
  }

  workspace_compilation_overrides {
    default_database = "database"
    schema_suffix = "_suffix"
    table_prefix = "prefix_"
  }

}

resource "google_colab_schedule" "{{$.PrimaryResourceId}}" {
  display_name = "{{index $.Vars "display_name"}}"
  location = "{{index $.TestEnvVars "location"}}"
  allow_queueing = true
  max_concurrent_run_count = 2
  cron = "TZ=America/Los_Angeles * * * * *"
  max_run_count = 5
  start_time = "{{index $.Vars "start_time"}}"
  end_time = "{{index $.Vars "end_time"}}"

  desired_state = "ACTIVE"

  create_notebook_execution_job_request {
    notebook_execution_job {
      display_name = "Notebook execution"
      execution_timeout = "86400s"

      dataform_repository_source {
        commit_sha = "randomsha123"
        dataform_repository_resource_name = "projects/{{index $.TestEnvVars "project_id"}}/locations/{{index $.TestEnvVars "location"}}/repositories/${google_dataform_repository.dataform_repository.name}"
      }

      notebook_runtime_template_resource_name = "projects/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.project}/locations/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.location}/notebookRuntimeTemplates/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.name}"

      gcs_output_uri = "gs://${google_storage_bucket.output_bucket.name}"
      service_account = "{{index $.TestEnvVars "service_account"}}"
    }
  }

  depends_on = [
    google_colab_runtime_template.my_runtime_template,
    google_storage_bucket.output_bucket,
    google_secret_manager_secret_version.secret_version,
    google_dataform_repository.dataform_repository,
  ]
}

Google Cloud コンソールで、[スケジュール] ページでスケジュールを確認できます。完了したノートブックの実行結果は、[実行] ページで確認できます。

結果を表示

ノートブックの実行結果を表示するには、Google Cloud コンソール、gcloud CLI、または Vertex AI Python クライアントライブラリを使用します。

Console

Google Cloud コンソールで、Colab Enterprise の [実行] ページに移動します。

[実行] に移動
結果を表示するノートブック実行の横にある [結果を表示] をクリックします。

Colab Enterprise で、ノートブックの実行結果が新しいタブで開きます。
結果を表示するには、タブをクリックします。

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

PROJECT_ID: プロジェクト ID。
REGION: ノートブックの実行結果が配置されているリージョン。
SCHEDULE_NAME: 結果を表示するスケジュールの名前。すべてのスケジュールの結果を表示するには、--filter フラグを省略します。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud colab executions list --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION \
    --filter="scheduleResourceName:SCHEDULE_NAME"

Windows（PowerShell）

gcloud colab executions list --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION `
    --filter="scheduleResourceName:SCHEDULE_NAME"

Windows（cmd.exe）

gcloud colab executions list --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION ^
    --filter="scheduleResourceName:SCHEDULE_NAME"

コマンドラインから Colab Enterprise ノートブックの実行を一覧表示する方法については、gcloud CLI のドキュメントをご覧ください。

Python

from google.cloud import aiplatform_v1beta1

PROJECT_ID = "my-project"
LOCATION = "us-central1"

API_ENDPOINT = f"{LOCATION}-aiplatform.googleapis.com"
PARENT = f"projects/{PROJECT_ID}/locations/{LOCATION}"

notebook_service_client = aiplatform_v1beta1.NotebookServiceClient(client_options = {
    "api_endpoint": API_ENDPOINT,
})

notebook_execution_jobs = notebook_service_client.list_notebook_execution_jobs(parent=PARENT)
notebook_execution_jobs

検索結果を削除する

ノートブックの実行結果を削除するには、Google Cloud コンソールまたは gcloud CLI を使用します。

Console

Google Cloud コンソールで、Colab Enterprise の [実行] ページに移動します。

[実行] に移動
結果を削除するノートブック実行を選択します。
[ 削除] をクリックします。
削除を確定するには、[確定] をクリックします。

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

NOTEBOOK_RUN_ID: 削除するノートブック実行の ID。
PROJECT_ID: プロジェクト ID。
REGION: ノートブックの実行が配置されているリージョン。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud colab executions delete NOTEBOOK_RUN_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows（PowerShell）

gcloud colab executions delete NOTEBOOK_RUN_ID `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows（cmd.exe）

gcloud colab executions delete NOTEBOOK_RUN_ID ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

コマンドラインから Colab Enterprise ノートブックの実行を削除する方法については、gcloud CLI のドキュメントをご覧ください。

ノートブックの実行結果を共有するには、ノートブックの実行を含む Cloud Storage バケットへのアクセスを許可します。このアクセス権を付与すると、同じ Cloud Storage バケット内の他のリソースにもアクセスできるようになります（セキュリティに関する考慮事項をご覧ください）。

詳細については、Cloud Storage の共有とコラボレーションのページをご覧ください。

セキュリティ上の考慮事項

ノートブックの実行結果は、ノートブック（IPYNB）ファイルとして Cloud Storage バケットに保存されます。このバケットへのアクセス権を付与する際は、次の点を考慮してください。

バケットにアクセスできるユーザーは、ノートブックファイルのコードとノートブックの実行結果を表示できます。
バケットの内容を変更できるユーザーは、ノートブックファイルの内容を変更できます。

スケジュールが個人の認証情報を使用するように構成されている場合、スケジュールの変更やトリガーを行えるのは、指定されたユーザーのみです。

スケジュールがサービスアカウントを使用するように構成されている場合、スケジュールを変更またはトリガーできるのは、サービスアカウントに対する iam.serviceAccounts.actAs 権限を持つユーザーのみです。

スケジュールの詳細を表示する

スケジュールに関する次のような情報を表示できます。

スケジュールが結果を保存する Cloud Storage バケット。
開始時間と終了時間。
頻度。

スケジュールの詳細を表示するには、Google Cloud コンソールまたは gcloud CLI を使用します。

Console

Google Cloud コンソールで、Colab Enterprise の [スケジュール] ページに移動します。

[スケジュール] に移動
スケジュールの名前をクリックします。

[スケジュールの詳細] ページが開きます。
[スケジュール] ページに戻るには、 [前のページに戻る] をクリックします。

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

SCHEDULE: スケジュール ID。
PROJECT_ID: プロジェクト ID。
REGION: スケジュールが配置されているリージョン。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud colab schedules describe SCHEDULE \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows（PowerShell）

gcloud colab schedules describe SCHEDULE `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows（cmd.exe）

gcloud colab schedules describe SCHEDULE ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

コマンドラインから Colab Enterprise のスケジュールを表示する方法については、gcloud CLI のドキュメントをご覧ください。

スケジュールを一時停止、再開、削除する

スケジュールを一時停止、再開、削除するには、Google Cloud コンソール、gcloud CLI、または Terraform を使用します。

Console

Google Cloud コンソールで、Colab Enterprise の [スケジュール] ページに移動します。

[スケジュール] に移動
スケジュールを選択します。
[ 一時停止]、[ 再開]、[ 削除] のいずれかをクリックします。

gcloud

後述のコマンドデータを使用する前に、次のように置き換えます。

ACTION: pause、resume、delete のいずれか。
SCHEDULE_ID: スケジュール ID。
PROJECT_ID: プロジェクト ID。
REGION: スケジュールが配置されているリージョン。

次のコマンドを実行します。

Linux、macOS、Cloud Shell

gcloud colab schedules ACTION SCHEDULE_ID \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION

Windows（PowerShell）

gcloud colab schedules ACTION SCHEDULE_ID `
    --project=PROJECT_ID `
    --region=REGION

Windows（cmd.exe）

gcloud colab schedules ACTION SCHEDULE_ID ^
    --project=PROJECT_ID ^
    --region=REGION

コマンドラインから Colab Enterprise のスケジュールを管理する方法については、gcloud CLI のドキュメントをご覧ください。

Terraform

次のサンプルでは、google_colab_schedule Terraform リソースを使用して、スケジュールを一時停止または再開します。

このサンプルを使用するには、次のとおり desired_state の値を変更します。

PAUSED を押してスケジュールを一時停止する
ACTIVE: スケジュールを再開します。

resource "google_colab_runtime_template" "my_runtime_template" {
  name = "{{index $.Vars "runtime_template_name"}}"
  display_name = "Runtime template"
  location = "us-central1"

  machine_spec {
    machine_type     = "e2-standard-4"
  }

  network_spec {
    enable_internet_access = true
  }
}

resource "google_storage_bucket" "output_bucket" {
  name          = "{{index $.Vars "bucket"}}"
  location      = "US"
  force_destroy = true
  uniform_bucket_level_access = true
}

resource "google_storage_bucket_object" "notebook" {
  name   = "hello_world.ipynb"
  bucket = google_storage_bucket.output_bucket.name
  content = <<EOF
    {
      "cells": [
        {
          "cell_type": "code",
          "execution_count": null,
          "metadata": {},
          "outputs": [],
          "source": [
            "print(\"Hello, World!\")"
          ]
        }
      ],
      "metadata": {
        "kernelspec": {
          "display_name": "Python 3",
          "language": "python",
          "name": "python3"
        },
        "language_info": {
          "codemirror_mode": {
            "name": "ipython",
            "version": 3
          },
          "file_extension": ".py",
          "mimetype": "text/x-python",
          "name": "python",
          "nbconvert_exporter": "python",
          "pygments_lexer": "ipython3",
          "version": "3.8.5"
        }
      },
      "nbformat": 4,
      "nbformat_minor": 4
    }
    EOF
}

resource "google_colab_schedule" "{{$.PrimaryResourceId}}" {
  display_name = "{{index $.Vars "display_name"}}"
  location = "{{index $.TestEnvVars "location"}}"
  max_concurrent_run_count = 2
  cron = "TZ=America/Los_Angeles * * * * *"

  desired_state = "PAUSED"

  create_notebook_execution_job_request {
    notebook_execution_job {
      display_name = "Notebook execution"
      gcs_notebook_source {
        uri = "gs://${google_storage_bucket_object.notebook.bucket}/${google_storage_bucket_object.notebook.name}"
        generation = google_storage_bucket_object.notebook.generation
      }

      notebook_runtime_template_resource_name = "projects/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.project}/locations/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.location}/notebookRuntimeTemplates/${google_colab_runtime_template.my_runtime_template.name}"
      gcs_output_uri = "gs://${google_storage_bucket.output_bucket.name}"
      service_account = "{{index $.TestEnvVars "service_account"}}"
      }
  }

  depends_on = [
    google_colab_runtime_template.my_runtime_template,
    google_storage_bucket.output_bucket,
  ]
}

次のステップ

ランタイムとランタイムテンプレートの詳細を確認する。
ランタイムテンプレートの作成方法を学習する。
ノートブックでのサービスと API へのアクセス Google Cloud の詳細を確認する。