Da Pub/Sub a modello Redis

Beta

Questa funzionalità è soggetta ai "Termini delle Offerte pre-GA" nella sezione Termini generali del servizio dei Termini specifici dei servizi. Le funzionalità pre-GA sono disponibili "così come sono" e potrebbero avere un supporto limitato. Per saperne di più, consulta le descrizioni della fase di lancio.

Il modello da Pub/Sub a Redis è una pipeline di flusso che legge i messaggi da una sottoscrizione Pub/Sub e scrive il payload dei messaggi su Redis. Il caso d'uso più comune di questo modello è l'esportazione dei log in Redis Enterprise per l'analisi avanzata dei log basata sulla ricerca in tempo reale.

• Prima di scrivere su Redis, puoi applicare una funzione JavaScript definita dall'utente al payload del messaggio.
• Tutti i messaggi che presentano errori di elaborazione vengono inoltrati a un argomento Pub/Sub non elaborato per ulteriore risoluzione dei problemi e rielaborazione.
• Per maggiore sicurezza, abilita una connessione SSL durante la configurazione della connessione dell'endpoint del database. Questo modello non supporta TLS reciprocamente.

Requisiti della pipeline

• La sottoscrizione Pub/Sub di origine deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
• L'argomento non elaborato di Pub/Sub deve esistere prima dell'esecuzione della pipeline.
• L'endpoint del database Redis deve essere accessibile dalla subnet dei worker Dataflow.

Parametri del modello

Parametri obbligatori

• inputSubscription: la sottoscrizione Pub/Sub da cui leggere l'input, nel formato projects/<PROJECT_ID>/subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID> (ad esempio, projects/your-project-id/subscriptions/your-subscription-name).
• redisHost : l'host del database Redis. ad esempio your.cloud.db.redislabs.com. Il valore predefinito è 127.0.0.1.
• redisPort : la porta del database Redis. Esempio: 12345. Il valore predefinito è 6379.
• redisPassword : la password del database Redis. Il campo predefinito è vuoto.

Parametri facoltativi

• sslEnabled : il parametro SSL del database Redis. Il valore predefinito è false.
• redisSinkType : il sink Redis. I valori supportati sono STRING_SINK, HASH_SINK, STREAMS_SINK, and LOGGING_SINK. (Esempio: STRING_SINK). Il valore predefinito è: STRING_SINK.
• connectionTimeout : il timeout della connessione Redis in millisecondi. (Esempio: 2000). Il valore predefinito è 2000.
• ttl : la scadenza della chiave in secondi. Il valore predefinito di ttl per HASH_SINK è -1, il che significa che non scade mai.
• javascriptTextTransformGcsPath : l'URI Cloud Storage del file .js che definisce la funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript da utilizzare. Esempio: gs://my-bucket/my-udfs/my_file.js.
• javascriptTextTransformFunctionName : il nome della funzione definita dall'utente (UDF) JavaScript da utilizzare. Ad esempio, se il codice della funzione JavaScript è myTransform(inJson) { /*...do stuff...*/ }, il nome della funzione è myTransform. Per esempi di funzioni JavaScript definite dall'utente, consulta gli esempi di funzioni definite dall'utente (https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates#udf-examples).
• javascriptTextTransformReloadIntervalMinutes : specifica la frequenza di ricarica della funzione definita dall'utente, in minuti. Se il valore è maggiore di 0, Dataflow controlla periodicamente il file delle funzioni definite dall'utente in Cloud Storage e ricarica la funzione definita dall'utente se il file viene modificato. Questo parametro consente di aggiornare la funzione definita dall'utente mentre la pipeline è in esecuzione, senza dover riavviare il job. Se il valore è 0, il ricaricamento della funzione definita dall'utente viene disabilitato. Il valore predefinito è 0.

Funzione definita dall'utente

Facoltativamente, puoi estendere questo modello scrivendo una funzione definita dall'utente dall'utente. Il modello chiama la funzione definita dall'utente per ogni elemento di input. I payload degli elementi sono serializzati come stringhe JSON. Per ulteriori informazioni, consulta Creare funzioni definite dall'utente per i modelli Dataflow.

Specifica della funzione

La funzione definita dall'utente ha la seguente specifica:

• Input: stringa JSON
• Output: una stringa o un oggetto JSON con stringhe

Esegui il modello

Console

1. Vai alla pagina Crea job da modello di Dataflow.
Vai a Crea job da modello
2. Nel campo Nome job, inserisci un nome univoco per il job.
3. (Facoltativo) Per Endpoint a livello di regione, seleziona un valore dal menu a discesa. La regione predefinita è us-central1.

   Per un elenco di regioni in cui è possibile eseguire un job Dataflow, consulta Località di Dataflow.

4. Dal menu a discesa Modello Dataflow, seleziona the Pub/Sub to Redis template.
5. Inserisci i valori parametro negli appositi campi.
6. Fai clic su Esegui job.

gcloud

Nota: per utilizzare Google Cloud CLI per eseguire flex modelli, devi disporre di Google Cloud CLI 284.0.0 o successiva.

Nella shell o nel terminale, esegui il modello:

gcloud dataflow flex-template run JOB_NAME \
    --template-file-gcs-location=gs://dataflow-templates-REGION_NAME/VERSION/flex/Cloud_PubSub_to_Redis \
    --project=PROJECT_ID \
    --region=REGION_NAME \
    --parameters \
       inputSubscription=INPUT_SUBSCRIPTION,\
       redisHost=REDIS_HOST,\
       redisPort=REDIS_PORT,\
       redisPassword=REDIS_PASSWORD,\

Sostituisci quanto segue:

• JOB_NAME: un nome job univoco a tua scelta
• VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

  Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • latest per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella padre non con data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • il nome della versione, ad esempio 2023-09-12-00_RC00, per utilizzare una versione specifica del modello, che è possibile trovare nidificata nella rispettiva cartella principale con data nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Attenzione:la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche che provocano errori. I tuoi ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale con data più recente per evitare che queste modifiche che provocano un errore influiscano sui flussi di lavoro di produzione.
• REGION_NAME: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
• INPUT_SUBSCRIPTION: la sottoscrizione di input Pub/Sub
• REDIS_HOST: l'host del database Redis
• REDIS_PORT: la porta database Redis
• REDIS_PASSWORD: la password del database Redis

API

Per eseguire il modello utilizzando l'API REST, invia una richiesta POST HTTP. Per maggiori informazioni sull'API e sui relativi ambiti di autorizzazione, consulta projects.templates.launch.

POST https://dataflow.googleapis.com/v1b3/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/flexTemplates:launch
{
   "launchParameter": {
     "jobName": "JOB_NAME",
     "parameters": {
       "inputSubscription": "INPUT_SUBSCRIPTION",
       "redisHost": "REDIS_HOST",
       "redisPort": "REDIS_PORT",
       "redisPassword": "REDIS_PASSWORD",
     },
     "containerSpecGcsPath": "gs://dataflow-templates-LOCATION/VERSION/flex/Cloud_PubSub_to_Redis",
     "environment": { "maxWorkers": "10" }
  }
}

Sostituisci quanto segue:

• PROJECT_ID: l'ID del progetto Google Cloud in cui vuoi eseguire il job Dataflow
• JOB_NAME: un nome job univoco a tua scelta
• VERSION: la versione del modello che vuoi utilizzare

  Puoi utilizzare i seguenti valori:

  • latest per utilizzare la versione più recente del modello, disponibile nella cartella padre non con data del bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/latest/
  • il nome della versione, ad esempio 2023-09-12-00_RC00, per utilizzare una versione specifica del modello, che è possibile trovare nidificata nella rispettiva cartella principale con data nel bucket: gs://dataflow-templates-REGION_NAME/
  Attenzione:la versione più recente dei modelli potrebbe essere aggiornata con modifiche che provocano errori. I tuoi ambienti di produzione devono utilizzare i modelli conservati nella cartella principale con data più recente per evitare che queste modifiche che provocano un errore influiscano sui flussi di lavoro di produzione.
• LOCATION: la regione in cui vuoi eseguire il deployment del job Dataflow, ad esempio us-central1
• INPUT_SUBSCRIPTION: la sottoscrizione di input Pub/Sub
• REDIS_HOST: l'host del database Redis
• REDIS_PORT: la porta database Redis
• REDIS_PASSWORD: la password del database Redis

Codice sorgente del modello

Java

/*
 * Copyright (C) 2023 Google LLC
 *
 * Licensed under the Apache License, Version 2.0 (the "License"); you may not
 * use this file except in compliance with the License. You may obtain a copy of
 * the License at
 *
 *   http://www.apache.org/licenses/LICENSE-2.0
 *
 * Unless required by applicable law or agreed to in writing, software
 * distributed under the License is distributed on an "AS IS" BASIS, WITHOUT
 * WARRANTIES OR CONDITIONS OF ANY KIND, either express or implied. See the
 * License for the specific language governing permissions and limitations under
 * the License.
 */
package com.google.cloud.teleport.v2.templates;

import static com.google.cloud.teleport.v2.templates.PubSubToRedis.RedisSinkType.HASH_SINK;
import static com.google.cloud.teleport.v2.templates.PubSubToRedis.RedisSinkType.LOGGING_SINK;
import static com.google.cloud.teleport.v2.templates.PubSubToRedis.RedisSinkType.STREAMS_SINK;
import static com.google.cloud.teleport.v2.templates.PubSubToRedis.RedisSinkType.STRING_SINK;

import com.google.cloud.teleport.metadata.Template;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateCategory;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateParameter;
import com.google.cloud.teleport.metadata.TemplateParameter.TemplateEnumOption;
import com.google.cloud.teleport.v2.common.UncaughtExceptionLogger;
import com.google.cloud.teleport.v2.templates.io.RedisHashIO;
import com.google.cloud.teleport.v2.templates.transforms.MessageTransformation;
import com.google.cloud.teleport.v2.transforms.JavascriptTextTransformer;
import java.util.Map;
import org.apache.beam.sdk.Pipeline;
import org.apache.beam.sdk.PipelineResult;
import org.apache.beam.sdk.io.gcp.pubsub.PubsubMessage;
import org.apache.beam.sdk.io.redis.RedisConnectionConfiguration;
import org.apache.beam.sdk.io.redis.RedisIO;
import org.apache.beam.sdk.options.Default;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptions;
import org.apache.beam.sdk.options.PipelineOptionsFactory;
import org.apache.beam.sdk.options.Validation;
import org.apache.beam.sdk.options.ValueProvider;
import org.apache.beam.sdk.transforms.MapElements;
import org.apache.beam.sdk.transforms.ParDo;
import org.apache.beam.sdk.values.KV;
import org.apache.beam.sdk.values.PCollection;
import org.apache.beam.sdk.values.TypeDescriptors;
import org.checkerframework.checker.initialization.qual.Initialized;
import org.checkerframework.checker.nullness.qual.NonNull;
import org.checkerframework.checker.nullness.qual.UnknownKeyFor;
import org.slf4j.Logger;
import org.slf4j.LoggerFactory;

/**
 * The {@link PubSubToRedis} pipeline is a streaming pipeline which ingests data in Bytes from
 * PubSub, and inserts resulting records as KV in Redis.
 *
 * <p><b>Pipeline Requirements</b>
 *
 * <ul>
 *   <li>The PubSub topic and subscriptions exist
 *   <li>The Redis is up and running
 * </ul>
 *
 * <p><b>Example Usage</b>
 *
 * <pre>
 * # Set the pipeline vars
 * PROJECT_NAME=my-project
 * BUCKET_NAME=my-bucket
 * INPUT_SUBSCRIPTION=my-subscription
 * REDIS_HOST=my-host
 * REDIS_PORT=my-port
 * REDIS_PASSWORD=my-pwd
 *
 * mvn compile exec:java \
 *  -Dexec.mainClass=com.google.cloud.teleport.v2.templates.PubSubToRedis \
 *  -Dexec.cleanupDaemonThreads=false \
 *  -Dexec.args=" \
 *  --project=${PROJECT_NAME} \
 *  --stagingLocation=gs://${BUCKET_NAME}/staging \
 *  --tempLocation=gs://${BUCKET_NAME}/temp \
 *  --runner=DataflowRunner \
 *  --inputSubscription=${INPUT_SUBSCRIPTION} \
 *  --redisHost=${REDIS_HOST}
 *  --redisPort=${REDIS_PORT}
 *  --redisPassword=${REDIS_PASSWORD}"
 * </pre>
 */
@Template(
    name = "Cloud_PubSub_to_Redis",
    category = TemplateCategory.STREAMING,
    displayName = "Pub/Sub to Redis",
    description = {
      "The Pub/Sub to Redis template is a streaming pipeline that reads messages from a Pub/Sub subscription and "
          + "writes the message payload to Redis. The most common use case of this template is to export logs to Redis "
          + "Enterprise for advanced search-based log analysis in real time.",
      "Before writing to Redis, you can apply a JavaScript user-defined function to the message payload. Any "
          + "messages that experience processing failures are forwarded to a Pub/Sub unprocessed topic for further "
          + "troubleshooting and reprocessing.",
      "For added security, enable an SSL connection when setting up your database endpoint connection."
    },
    optionsClass = PubSubToRedis.PubSubToRedisOptions.class,
    flexContainerName = "pubsub-to-redis",
    contactInformation = "https://github.com/GoogleCloudPlatform/DataflowTemplates/issues",
    documentation =
        "https://cloud.google.com/dataflow/docs/guides/templates/provided/pubsub-to-redis",
    requirements = {
      "The source Pub/Sub subscription must exist prior to running the pipeline.",
      "The Pub/Sub unprocessed topic must exist prior to running the pipeline.",
      "The Redis database endpoint must be accessible from the Dataflow workers' subnetwork.",
    },
    preview = true,
    streaming = true,
    supportsAtLeastOnce = true)
public class PubSubToRedis {
  /*
   * Options supported by {@link PubSubToRedis}
   *
   * <p>Inherits standard configuration options.
   */

  /** The log to output status messages to. */
  private static final Logger LOG = LoggerFactory.getLogger(PubSubToRedis.class);

  /**
   * The {@link PubSubToRedisOptions} class provides the custom execution options passed by the
   * executor at the command-line.
   *
   * <p>Inherits standard configuration options, options from {@link
   * JavascriptTextTransformer.JavascriptTextTransformerOptions}.
   */
  public interface PubSubToRedisOptions
      extends JavascriptTextTransformer.JavascriptTextTransformerOptions, PipelineOptions {
    @TemplateParameter.PubsubSubscription(
        order = 1,
        groupName = "Source",
        description = "Pub/Sub input subscription",
        helpText =
            "The Pub/Sub subscription to read the input from, in the format"
                + " projects/<PROJECT_ID>/subscriptions/<SUBSCRIPTION_ID>.",
        example = "projects/your-project-id/subscriptions/your-subscription-name")
    String getInputSubscription();

    void setInputSubscription(String value);

    @TemplateParameter.Text(
        order = 2,
        groupName = "Target",
        description = "Redis DB Host",
        helpText = "The Redis database host.",
        example = "your.cloud.db.redislabs.com")
    @Default.String("127.0.0.1")
    @Validation.Required
    String getRedisHost();

    void setRedisHost(String redisHost);

    @TemplateParameter.Integer(
        order = 3,
        groupName = "Target",
        description = "Redis DB Port",
        helpText = "The Redis database port.",
        example = "12345")
    @Default.Integer(6379)
    @Validation.Required
    int getRedisPort();

    void setRedisPort(int redisPort);

    @TemplateParameter.Password(
        order = 4,
        groupName = "Target",
        description = "Redis DB Password",
        helpText = "The Redis database password. Defaults to empty.")
    @Default.String("")
    @Validation.Required
    String getRedisPassword();

    void setRedisPassword(String redisPassword);

    @TemplateParameter.Boolean(
        order = 5,
        optional = true,
        description = "Redis ssl enabled",
        helpText = "The Redis database SSL parameter.")
    @Default.Boolean(false)
    @UnknownKeyFor
    @NonNull
    @Initialized
    ValueProvider<@UnknownKeyFor @NonNull @Initialized Boolean> getSslEnabled();

    void setSslEnabled(ValueProvider<Boolean> sslEnabled);

    @TemplateParameter.Enum(
        order = 6,
        optional = true,
        enumOptions = {
          @TemplateEnumOption("STRING_SINK"),
          @TemplateEnumOption("HASH_SINK"),
          @TemplateEnumOption("STREAMS_SINK"),
          @TemplateEnumOption("LOGGING_SINK")
        },
        description = "Redis sink to write",
        helpText =
            "The Redis sink. Supported values are `STRING_SINK, HASH_SINK, STREAMS_SINK, and LOGGING_SINK`.",
        example = "STRING_SINK")
    @Default.Enum("STRING_SINK")
    RedisSinkType getRedisSinkType();

    void setRedisSinkType(RedisSinkType redisSinkType);

    @TemplateParameter.Integer(
        order = 7,
        optional = true,
        description = "Redis connection timeout in milliseconds",
        helpText = "The Redis connection timeout in milliseconds. ",
        example = "2000")
    @Default.Integer(2000)
    int getConnectionTimeout();

    void setConnectionTimeout(int timeout);

    @TemplateParameter.Long(
        order = 8,
        optional = true,
        parentName = "redisSinkType",
        parentTriggerValues = {"HASH_SINK", "LOGGING_SINK"},
        description =
            "Hash key expiration time in sec (ttl), supported only for HASH_SINK and LOGGING_SINK",
        helpText =
            "The key expiration time in seconds. The `ttl` default for `HASH_SINK` is -1, which means it never expires.")
    @Default.Long(-1L)
    Long getTtl();

    void setTtl(Long ttl);
  }

  /** Allowed list of sink types. */
  public enum RedisSinkType {
    HASH_SINK,
    LOGGING_SINK,
    STREAMS_SINK,
    STRING_SINK
  }

  /**
   * Main entry point for executing the pipeline.
   *
   * @param args The command-line arguments to the pipeline.
   */
  public static void main(String[] args) {
    UncaughtExceptionLogger.register();

    // Parse the user options passed from the command-line.
    PubSubToRedisOptions options =
        PipelineOptionsFactory.fromArgs(args).withValidation().as(PubSubToRedisOptions.class);
    run(options);
  }

  /**
   * Runs the pipeline with the supplied options.
   *
   * @param options The execution parameters to the pipeline.
   * @return The result of the pipeline execution.
   */
  public static PipelineResult run(PubSubToRedisOptions options) {

    // Create the pipeline
    Pipeline pipeline = Pipeline.create(options);

    PCollection<PubsubMessage> input;

    RedisConnectionConfiguration redisConnectionConfiguration =
        RedisConnectionConfiguration.create()
            .withHost(options.getRedisHost())
            .withPort(options.getRedisPort())
            .withAuth(options.getRedisPassword())
            .withTimeout(options.getConnectionTimeout())
            .withSSL(options.getSslEnabled());

    /*
     * Steps: 1) Read PubSubMessage with attributes and messageId from input PubSub subscription.
     *        2) Extract PubSubMessage message to PCollection<String>.
     *        3) Transform PCollection<String> to PCollection<KV<String, String>> so it can be consumed by RedisIO
     *        4) Write to Redis using SET
     *
     */

    LOG.info(
        "Starting PubSub-To-Redis Pipeline. Reading from subscription: {}",
        options.getInputSubscription());

    input =
        pipeline.apply(
            "Read PubSub Events",
            MessageTransformation.readFromPubSub(options.getInputSubscription()));

    if (options.getRedisSinkType().equals(STRING_SINK)) {
      PCollection<String> pCollectionString =
          input.apply(
              "Map to Redis String", ParDo.of(new MessageTransformation.MessageToRedisString()));

      PCollection<KV<String, String>> kvStringCollection =
          pCollectionString.apply(
              "Transform to String KV",
              MapElements.into(
                      TypeDescriptors.kvs(TypeDescriptors.strings(), TypeDescriptors.strings()))
                  .via(record -> KV.of(MessageTransformation.key, record)));

      kvStringCollection.apply(
          "Write to " + STRING_SINK.name(),
          RedisIO.write()
              .withMethod(RedisIO.Write.Method.SET)
              .withConnectionConfiguration(redisConnectionConfiguration));
    }
    if (options.getRedisSinkType().equals(HASH_SINK)) {
      PCollection<KV<String, KV<String, String>>> pCollectionHash =
          input.apply(
              "Map to Redis Hash", ParDo.of(new MessageTransformation.MessageToRedisHash()));

      pCollectionHash.apply(
          "Write to " + HASH_SINK.name(),
          RedisHashIO.write()
              .withConnectionConfiguration(redisConnectionConfiguration)
              .withTtl(options.getTtl()));
    }
    if (options.getRedisSinkType().equals(LOGGING_SINK)) {
      PCollection<KV<String, KV<String, String>>> pCollectionHash =
          input.apply(
              "Map to Redis Logs", ParDo.of(new MessageTransformation.MessageToRedisLogs()));

      pCollectionHash.apply(
          "Write to " + LOGGING_SINK.name(),
          RedisHashIO.write()
              .withConnectionConfiguration(redisConnectionConfiguration)
              .withTtl(options.getTtl()));
    }
    if (options.getRedisSinkType().equals(STREAMS_SINK)) {
      PCollection<KV<String, Map<String, String>>> pCollectionStreams =
          input.apply(
              "Map to Redis Streams", ParDo.of(new MessageTransformation.MessageToRedisStreams()));

      pCollectionStreams.apply(
          "Write to " + STREAMS_SINK.name(),
          RedisIO.writeStreams().withConnectionConfiguration(redisConnectionConfiguration));
    }
    // Execute the pipeline and return the result.
    return pipeline.run();
  }
}

Passaggi successivi

• Scopri di più sui modelli Dataflow.
• Consulta l'elenco dei modelli forniti da Google.