Restez organisé à l'aide des collections
Enregistrez et classez les contenus selon vos préférences.
Cette section décrit les options Google Cloud que vous pouvez utiliser pour planifier des workflows.
Modèles de workflows Dataproc
Les modèles de workflows Dataproc offrent un procédé souple et convivial pour gérer et exécuter des workflows. Un modèle de workflow est une configuration de workflow réutilisable. Il définit un graphe des tâches avec des informations sur leur emplacement d'exécution.
Cloud Scheduler
Cloud Scheduler est un planificateur de tâches Cron entièrement géré, spécialement conçu pour les entreprises.
Il vous permet de planifier pratiquement n'importe quelle tâche, y compris les tâches par lots, celles de big data et les opérations d'infrastructure cloud. Il permet une planification temporelle simple, par jour ou par heure, sans avoir à écrire de code.
Avantages :
Permet l'instanciation temporelle des modèles de workflow basés sur des expressions Cron familières
Cloud Run Functions est une solution de calcul légère qui vous permet de créer des fonctions autonomes à usage unique qui répondent aux événements Cloud sans avoir à gérer de serveur ni d'environnement d'exécution. Vous pouvez utiliser des fonctions Cloud Run pour lancer des workflows en réponse à des événements Pub/Sub ou des modifications de fichiers dans Cloud Storage. Vous pouvez utiliser Cloud Run Functions avec Cloud Scheduler pour les workflows nécessitant le calcul des paramètres temporels.
Avantages :
Permet d'instancier les workflows en réponse à des événements de données, tels que de nouveaux fichiers dans Cloud Storage ou des événements Pub/Sub.
Nécessite un codage minimal à l'aide des bibliothèques clientes Dataproc Go, Node.js ou Python
Génère dynamiquement des workflows et des paramètres de workflow
Sauf indication contraire, le contenu de cette page est régi par une licence Creative Commons Attribution 4.0, et les échantillons de code sont régis par une licence Apache 2.0. Pour en savoir plus, consultez les Règles du site Google Developers. Java est une marque déposée d'Oracle et/ou de ses sociétés affiliées.
Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Difficile à comprendre","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informations ou exemple de code incorrects","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Il n'y a pas l'information/les exemples dont j'ai besoin","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/09/04 (UTC)."],[[["\u003cp\u003eDataproc Workflow Templates offer a reusable configuration for defining and executing a graph of jobs within workflows.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCloud Scheduler is a managed cron job scheduler enabling time-based scheduling of workflows without the need to write any code.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCloud Run functions allow for workflow instantiation in response to events like new files in Cloud Storage or Pub/Sub events, requiring minimal coding.\u003c/p\u003e\n"],["\u003cp\u003eCloud Composer is a managed Apache Airflow service that supports both time- and event-based scheduling, offering dynamic workflow generation and integration across various Google Cloud products.\u003c/p\u003e\n"]]],[],null,["This section describes Google Cloud options you can use to schedule\nworkflows.\n\nDataproc Workflow Templates\n\nDataproc [Workflow templates](/dataproc/docs/concepts/workflows/overview)\nprovide a flexible and easy-to-use mechanism for managing and executing workflows. A Workflow Template is a reusable workflow configuration. It defines a graph of jobs with information on where to run those jobs.\n\nCloud Scheduler\n\nCloud Scheduler is a fully managed enterprise-grade cron job scheduler.\nIt allows you to schedule virtually any job, including batch, big data jobs,\nand Cloud infrastructure operations. It provides simple time-based\nscheduling, for example, daily or hourly, without requiring you to write code.\n\n**Advantages:**\n\n- Enables time-based instantiation of workflow templates based on familiar\n cron expressions\n\n- No code to write\n\nTutorial: [Workflow using Cloud Scheduler](/dataproc/docs/tutorials/workflow-scheduler)\n\nCloud Functions\n\nCloud Run functions is a lightweight compute solution you can use to create\nsingle-purpose, stand-alone functions that respond to Cloud events without\nthe need to manage a server or runtime environment. You can use\nCloud Run functions to launch Workflows in response to Pub/Sub\nevents or file changes in Cloud Storage. You can use Cloud Run functions\nwith Cloud Scheduler for workflows that require the calculation of\ntime-based parameters.\n\n**Advantages:**\n\n- Enables workflow instantiation in response to data events, such as new files in\n Cloud Storage or Pub/Sub events.\n\n- Minimal coding required using Dataproc\n [Go](https://github.com/googleapis/google-cloud-go),\n [Node.js](https://github.com/googleapis/google-cloud-node), or\n [Python](https://github.com/googleapis/google-cloud-python)\n client libraries\n\n- Dynamically generate workflows and workflow parameters\n\nTutorial: [Workflow using Cloud Run functions](/dataproc/docs/tutorials/workflow-function)\n\nCloud Composer\n\nCloud Composer is a managed Apache Airflow service you can use\nto create, schedule, monitor, and manage workflows.\n\n**Advantages:**\n\n- Supports time- and event-based scheduling\n\n- Simplified calls to Dataproc using Operators\n\n- Dynamically generate workflows and workflow parameters\n\n- Build data flows that span multiple Google Cloud products\n\nTutorial: [Workflow using Cloud Composer](/dataproc/docs/tutorials/workflow-composer)"]]
