Notebookausführung planen

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie einen Notebook-Lauf in Colab Enterprise planen.

Übersicht

Sie können ein Notebook so planen, dass es sofort, einmal oder nach einem wiederkehrenden Zeitplan ausgeführt wird.

Wenn Sie die Ausführung des Notebooks planen, wählen Sie eine Laufzeitvorlage aus. Anhand dieser Laufzeitvorlage wird in Colab Enterprise die Laufzeit erstellt, in der Ihr Notebook ausgeführt wird.

Die Laufzeit benötigt bestimmte Berechtigungen, um den Code des Notebooks auszuführen und auf Google Cloud Dienste und APIs zuzugreifen.

  • Wenn in der Konfiguration Ihrer Laufzeitvorlage Endnutzeranmeldedaten aktiviert sind, verwendet die Laufzeit die Berechtigungen, die mit Ihren Nutzeranmeldedaten verknüpft sind.

  • Wenn die Anmeldedaten des Endnutzers nicht aktiviert sind, müssen Sie beim Planen der Ausführung des Notebooks ein Dienstkonto angeben. Colab Enterprise verwendet die Anmeldedaten dieses Dienstkontos, um Ihr Notebook auszuführen.

Weitere Informationen finden Sie unter Erforderliche Rollen zum Ausführen des Notebooks.

Nachdem Colab Enterprise die Ausführung des Notebooks abgeschlossen hat, werden die Ergebnisse in einem freigegebenen Cloud Storage-Bucket gespeichert.

Beschränkungen

Für Colab Enterprise-Laufzeiten wird das Compute Engine-Kontingent verwendet. Weitere Informationen finden Sie auf der Compute Engine-Seite zu Allokationskontingenten.

Hinweis

  1. Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

  2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  3. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

    Enable the APIs

    5.

  5. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

    Go to project selector

  6. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

    Enable the APIs

    8.

Erforderliche Rollen für die Planung der Notebookausführung

Bitten Sie Ihren Administrator, Ihrem Nutzerkonto die folgenden IAM-Rollen für das Projekt zuzuweisen, damit Ihr Nutzerkonto die erforderlichen Berechtigungen zum Planen einer Notebookausführung in Colab Enterprise hat:

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Ihr Administrator kann Ihrem Nutzerkonto möglicherweise auch die erforderlichen Berechtigungen über benutzerdefinierte Rollen oder andere vordefinierte Rollen erteilen.

Erforderliche Rollen für die Ausführung des Notebooks

Das Hauptkonto, das das Notebook ausführt, benötigt bestimmte Berechtigungen. Das Hauptkonto ist entweder Ihr Nutzerkonto oder ein von Ihnen angegebenes Dienstkonto, wie in der Übersicht beschrieben.

Damit die Hauptperson die erforderlichen Berechtigungen zum Ausführen eines Notebooks in Colab Enterprise hat, bitten Sie Ihren Administrator, ihr die folgenden IAM-Rollen zuzuweisen:

Weitere Informationen zum Zuweisen von Rollen finden Sie unter Zugriff auf Projekte, Ordner und Organisationen verwalten.

Diese vordefinierten Rollen enthalten die Berechtigungen, die zum Ausführen eines Notebooks in Colab Enterprise erforderlich sind. Erweitern Sie den Abschnitt Erforderliche Berechtigungen, um die erforderlichen Berechtigungen anzuzeigen:

Erforderliche Berechtigungen

Die folgenden Berechtigungen sind erforderlich, um ein Notebook in Colab Enterprise auszuführen:

  • dataform.locations.list auf dem Notebook
  • dataform.repositories.computeAccessTokenStatus auf dem Notebook
  • dataform.repositories.fetchHistory auf dem Notebook
  • dataform.repositories.fetchRemoteBranches auf dem Notebook
  • dataform.repositories.get auf dem Notebook
  • dataform.repositories.getIamPolicy auf dem Notebook
  • dataform.repositories.list auf dem Notebook
  • dataform.repositories.queryDirectoryContents auf dem Notebook
  • dataform.repositories.readFile auf dem Notebook
  • logging.logEntries.create für das Projekt
  • logging.logEntries.route für das Projekt
  • monitoring.metricDescriptors.create für das Projekt
  • monitoring.metricDescriptors.get für das Projekt
  • monitoring.metricDescriptors.list für das Projekt
  • monitoring.monitoredResourceDescriptors.get für das Projekt
  • monitoring.monitoredResourceDescriptors.list für das Projekt
  • monitoring.timeSeries.create für das Projekt
  • resourcemanager.projects.get für das Projekt
  • resourcemanager.projects.list für das Projekt
  • storage.buckets.get auf dem Notebook
  • storage.managedFolders.create auf dem Notebook
  • storage.managedFolders.delete auf dem Notebook
  • storage.managedFolders.get auf dem Notebook
  • storage.managedFolders.list auf dem Notebook
  • storage.multipartUploads.abort auf dem Notebook
  • storage.multipartUploads.create auf dem Notebook
  • storage.multipartUploads.list auf dem Notebook
  • storage.multipartUploads.listParts auf dem Notebook
  • storage.objects.create auf dem Notebook
  • storage.objects.delete auf dem Notebook
  • storage.objects.get auf dem Notebook
  • storage.objects.list auf dem Notebook
  • storage.objects.restore auf dem Notebook
  • storage.objects.setRetention auf dem Notebook

Ihr Administrator kann dem Hauptkonto möglicherweise auch diese Berechtigungen mit benutzerdefinierten Rollen oder anderen vordefinierten Rollen erteilen.

Notebook einmal ausführen

Wenn Sie ein Notebook einmalig ausführen möchten, können Sie die Google Cloud Console, die Google Cloud CLI oder die Vertex AI Python-Clientbibliothek verwenden.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Colab Enterprise-Seite Notebooks auf.

    Zu "Notebooks"

  2. Wählen Sie im Menü Region die Region aus, in der sich Ihr Notebook befindet.

  3. Klicken Sie neben einem Notebook auf das Menü Notebook-Aktionen und wählen Sie Planen aus.

  4. Geben Sie im Feld Name des Zeitplans einen Namen für den Zeitplan ein.

  5. Klicken Sie auf die Liste Laufzeitvorlage und wählen Sie eine Laufzeitvorlage aus. Die Laufzeitvorlage bestimmt die Spezifikationen der Laufzeit, unter der Ihr Notebook ausgeführt wird.

  6. Wählen Sie unter Ausführungszeitplan die Option Einmal aus, um das Notebook sofort ausführen zu lassen, nachdem Sie die Ausführung eingereicht haben.

  7. Klicken Sie neben dem Feld Cloud Storage-Ausgabespeicherort auf Durchsuchen, um das Dialogfeld Ordner auswählen zu öffnen.

  8. Wählen Sie einen Cloud Storage-Bucket aus. Wenn Sie einen Bucket erstellen möchten, klicken Sie auf  Neuen Bucket erstellen und füllen Sie das Dialogfeld aus.

  9. Wenn Sie eine Laufzeitvorlage ohne aktivierte Endnutzeranmeldedaten ausgewählt haben, enthält das Dialogfeld das Feld Dienstkonto. Geben Sie im Feld Dienstkonto die E-Mail-Adresse eines Dienstkontos ein.

  10. Klicken Sie auf Senden.

    Die Ausführung des Notebooks beginnt sofort.

gcloud

Ersetzen Sie folgende Werte, bevor sie einen der Befehlsdaten verwenden:

  • DISPLAY_NAME: Der Anzeigename für die Ausführung Ihres Notebooks.
  • NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: die Notebook-Laufzeitvorlage, die die Compute-Konfiguration der Laufzeit angibt.
  • NOTEBOOK_URI: Der Cloud Storage-URI des zu ausführenden Notebooks.
  • OUTPUT_URI: der Cloud Storage-Speicherort, an dem die Ergebnisse gespeichert werden sollen.
  • USER_EMAIL: Die E-Mail-Adresse des Nutzerkontos, die den Zugriff des Notebooks auf Google Cloud Ressourcen angibt.
  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • REGION: die Region, in der Ihr Notebook ausgeführt wird.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

Linux, macOS oder 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

Weitere Informationen zum Verwalten von Colab Enterprise-Notebookausführungen über die Befehlszeile finden Sie in der Dokumentation zur gcloud CLI.

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, installieren Sie das Vertex AI SDK für Python. Die Vertex AI-Python-Clientbibliothek wird bei der Installation des Vertex AI SDK für Python installiert. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI SDK for Python API. 

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()

Die Ergebnisse abgeschlossener Notebookausführungen finden Sie auf dem Tab Ausführungsjobs.

Notebookausführung planen

Sie können die Google Cloud Console, die gcloud CLI oder die Vertex AI Python-Clientbibliothek verwenden, um eine Notebookausführung zu planen.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Colab Enterprise-Seite Notebooks auf.

    Zu "Notebooks"

  2. Wählen Sie im Menü Region die Region aus, in der sich Ihr Notebook befindet.

  3. Klicken Sie neben einem Notebook auf das Menü Notebook-Aktionen und wählen Sie Planen aus.

  4. Geben Sie im Feld Name des Zeitplans einen Namen für den Zeitplan ein.

  5. Klicken Sie auf die Liste Laufzeitvorlage und wählen Sie eine Laufzeitvorlage aus. Die Laufzeitvorlage bestimmt die Spezifikationen der Laufzeit, unter der Ihr Notebook ausgeführt wird.

  6. Wählen Sie unter Ausführungszeitplan die Option Wiederkehrend aus, um die Ausführung des Notebooks in einem bestimmten Intervall zu planen.

  7. Schließen Sie das Dialogfeld für die Planung ab.

  8. Klicken Sie neben dem Feld Cloud Storage-Ausgabespeicherort auf Durchsuchen, um das Dialogfeld Ordner auswählen zu öffnen.

  9. Wählen Sie einen Cloud Storage-Bucket aus. Wenn Sie einen Bucket erstellen möchten, klicken Sie auf  Neuen Bucket erstellen und füllen Sie das Dialogfeld aus.

  10. Wenn Sie eine Laufzeitvorlage ohne aktivierte Endnutzeranmeldedaten ausgewählt haben, enthält das Dialogfeld das Feld Dienstkonto. Geben Sie im Feld Dienstkonto die E-Mail-Adresse eines Dienstkontos ein.

  11. Klicken Sie auf Senden.

    Geplante Notebookausführungen werden automatisch nach dem von Ihnen festgelegten Zeitplan gestartet.

gcloud

Ersetzen Sie folgende Werte, bevor sie einen der Befehlsdaten verwenden:

  • DISPLAY_NAME: Der Anzeigename Ihres Zeitplans.
  • CRON_SCHEDULE: den von Ihnen festgelegten Zeitplan im Unix-Cron-Format. Beispiel: 00 19 * * MON bedeutet wöchentlich am Montag um 19:00 Uhr Greenwich Mean Time (GMT).
  • NOTEBOOK_RUN_NAME: Der Anzeigename für Notebookausführungen, die von diesem Zeitplan generiert werden.
  • NOTEBOOK_RUNTIME_TEMPLATE: die Notebook-Laufzeitvorlage, die die Compute-Konfiguration der Laufzeit angibt.
  • NOTEBOOK_URI: Der Cloud Storage-URI des zu ausführenden Notebooks.
  • OUTPUT_URI: der Cloud Storage-Speicherort, an dem die Ergebnisse gespeichert werden sollen.
  • USER_EMAIL: Die E-Mail-Adresse des Nutzerkontos, die den Zugriff des Notebooks auf Google Cloud Ressourcen angibt.
  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • REGION: die Region, in der der Zeitplan ausgeführt wird.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

Linux, macOS oder 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

Weitere Informationen zum Erstellen von Zeitplänen für Colab Enterprise-Notebooks über die Befehlszeile finden Sie in der Dokumentation zur gcloud CLI.

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, installieren Sie das Vertex AI SDK für Python. Die Vertex AI-Python-Clientbibliothek wird bei der Installation des Vertex AI SDK für Python installiert. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI SDK for Python API. 

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",
    }
  }
})

In der Google Cloud Console können Sie Ihre Zeitpläne auf dem Tab Zeitpläne aufrufen. Die Ergebnisse der abgeschlossenen Notebookausführungen finden Sie auf dem Tab Ausführungsjobs.

Ergebnisse ansehen

Sie können die Ergebnisse der Notebookausführung mit der Google Cloud Console, der gcloud CLI oder der Vertex AI Python-Clientbibliothek aufrufen.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Colab Enterprise-Seite Ausführungsjobs auf.

    Zu Ausführungsjobs

  2. Klicken Sie neben der Notebookausführung, für die Sie die Ergebnisse sehen möchten, auf Ergebnis anzeigen.

    Ein nur zum Lesen bestimmter Bereich wird geöffnet, in dem die Ergebnisse der Notebookausführung angezeigt werden.

  3. Klicken Sie auf Schließen, um den Bereich zu schließen.

gcloud

Ersetzen Sie folgende Werte, bevor sie einen der Befehlsdaten verwenden:

  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • REGION: die Region, in der sich die Ergebnisse der Notebookausführung befinden.
  • SCHEDULE_NAME: Der Name des Zeitplans, für den Ergebnisse angezeigt werden sollen. Wenn Sie Ergebnisse aus allen Zeitplänen sehen möchten, lassen Sie das Flag --filter weg.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

Linux, macOS oder 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"

Weitere Informationen zum Auflisten von Colab Enterprise-Notebookausführungen über die Befehlszeile finden Sie in der gcloud CLI-Dokumentation.

Python

Bevor Sie dieses Beispiel ausprobieren, installieren Sie das Vertex AI SDK für Python. Die Vertex AI-Python-Clientbibliothek wird bei der Installation des Vertex AI SDK für Python installiert. Weitere Informationen finden Sie in der Referenzdokumentation zur Vertex AI SDK for Python API. 

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

Ergebnisse löschen

Sie können ein Ergebnis aus einem Ihrer Notebook-Ausführungen mit der Google Cloud Console oder der gcloud CLI löschen.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Colab Enterprise-Seite Ausführungsjobs auf.

    Zu Ausführungsjobs

  2. Wählen Sie die Notebookausführung aus, für die Sie das Ergebnis löschen möchten.

  3. Klicken Sie auf  Löschen.

  4. Klicken Sie zum Bestätigen auf Bestätigen.

gcloud

Ersetzen Sie folgende Werte, bevor sie einen der Befehlsdaten verwenden:

  • NOTEBOOK_RUN_ID: die ID der Notebookausführung, die Sie löschen möchten.
  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • REGION: die Region, in der sich die Ausführung Ihres Notebooks befindet.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

Linux, macOS oder 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

Weitere Informationen zum Löschen von Colab Enterprise-Notebookausführungen über die Befehlszeile finden Sie in der gcloud CLI-Dokumentation.

Ergebnisse einer Notebookausführung freigeben

Sie können Ergebnisse von Notebookausführungen freigeben, indem Sie Zugriff auf den Cloud Storage-Bucket gewähren, der die Notebookausführung enthält. Mit diesem Zugriff erhalten Nutzer auch Zugriff auf andere Ressourcen im selben Cloud Storage-Bucket (siehe Sicherheitsaspekte).

Weitere Informationen finden Sie auf der Cloud Storage-Seite „Teilen und zusammenarbeiten“.

Sicherheitsaspekte

Die Ergebnisse der Notebookausführung werden als Notebookdateien (IPYNB) in einem Cloud Storage-Bucket gespeichert. Beachten Sie Folgendes, wenn Sie Zugriff auf diesen Bucket gewähren:

  • Jeder, der Zugriff auf den Bucket hat, kann den Code der Notebookdatei und die Ergebnisse der Notebookausführung sehen.

  • Jeder, der den Inhalt des Buckets ändern kann, kann auch den Inhalt der Notizbuchdatei ändern.

Wenn Ihr Zeitplan für die Verwendung persönlicher Anmeldedaten konfiguriert ist, kann nur der angegebene Nutzer den Zeitplan ändern oder auslösen.

Wenn Ihr Zeitplan für die Verwendung eines Dienstkontos konfiguriert ist, können nur Nutzer mit der Berechtigung iam.serviceAccounts.actAs für das Dienstkonto den Zeitplan ändern oder auslösen.

Zeitplandetails ansehen

Sie können sich Informationen zu einem Zeitplan ansehen, darunter:

  • Der Cloud Storage-Bucket, in dem das Programm Ergebnisse speichert.
  • Start- und Endzeit
  • Die Häufigkeit.

Sie können die Zeitplandetails in der Google Cloud Console oder in der gcloud CLI aufrufen.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Colab Enterprise-Seite Zeitpläne auf.

    Zu "Zeitpläne"

  2. Klicken Sie auf den Namen eines Zeitplans.

    Die Seite Zeitplandetails wird geöffnet.

  3. Klicken Sie auf  Zur vorherigen Seite, um zur Seite Zeitpläne zurückzukehren.

gcloud

Ersetzen Sie folgende Werte, bevor sie einen der Befehlsdaten verwenden:

  • SCHEDULE: Ihre Zeitplan-ID.
  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • REGION: die Region, in der sich der Zeitplan befindet.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

Linux, macOS oder 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

Weitere Informationen zum Aufrufen von Colab Enterprise-Zeitplänen über die Befehlszeile finden Sie in der gcloud-Befehlszeilendokumentation.

Zeitplan pausieren, fortsetzen oder löschen

Sie können einen Zeitplan mit der Google Cloud Console oder der gcloud CLI pausieren, fortsetzen oder löschen.

Console

  1. Rufen Sie in der Google Cloud Console die Colab Enterprise-Seite Zeitpläne auf.

    Zu "Zeitpläne"

  2. Wählen Sie einen Zeitplan aus.

  3. Klicken Sie auf  Pausieren,  Fortsetzen oder  Löschen.

gcloud

Ersetzen Sie folgende Werte, bevor sie einen der Befehlsdaten verwenden:

  • ACTION: Entweder pause, resume oder delete.
  • SCHEDULE_ID: Ihre Zeitplan-ID.
  • PROJECT_ID: Ihre Projekt-ID.
  • REGION: die Region, in der sich der Zeitplan befindet.

Führen Sie folgenden Befehl aus:

Linux, macOS oder 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

Weitere Informationen zum Verwalten von Colab Enterprise-Zeitplänen über die Befehlszeile finden Sie in der gcloud CLI-Dokumentation.

Nächste Schritte