Desenvolver e criar um job do Node.js no Cloud Run

Aprenda a criar um job simples do Cloud Run e implantar a partir da origem, o que empacota automaticamente seu código em uma imagem de contêiner, faz upload da imagem do contêiner para o Artifact Registry e implanta no Cloud Run. É possível usar outros idiomas além dos mostrados.

Antes de começar

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  2. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  3. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  4. Instale a CLI do Google Cloud.
  5. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

    gcloud init
  6. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  7. Verifique se a cobrança está ativada para o seu projeto do Google Cloud.

  8. Instale a CLI do Google Cloud.
  9. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando:

    gcloud init

Como escrever o job de amostra

Para gravar um job no Node.js:

  1. Crie um novo diretório com o nome jobs e altere o diretório nele:

    mkdir jobs
    cd jobs
    
  2. Crie um arquivo package.json com o seguinte conteúdo:

    {
        "name": "jobs",
        "version": "1.0.0",
        "description": "Node.js sample for Cloud Run jobs",
        "main": "index.js",
        "scripts": {
            "start": "node index.js"
        },
        "engines": {
            "node": ">=16.0.0"
        },
        "author": "Google LLC",
        "license": "Apache-2.0"
    }
    
  3. No mesmo diretório, crie um arquivo index.js para o código do job real. Copie as seguintes linhas de amostra:

    // Retrieve Job-defined env vars
    const {CLOUD_RUN_TASK_INDEX = 0, CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT = 0} = process.env;
    // Retrieve User-defined env vars
    const {SLEEP_MS, FAIL_RATE} = process.env;
    
    // Define main script
    const main = async () => {
      console.log(
        `Starting Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}, Attempt #${CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT}...`
      );
      // Simulate work
      if (SLEEP_MS) {
        await sleep(SLEEP_MS);
      }
      // Simulate errors
      if (FAIL_RATE) {
        try {
          randomFailure(FAIL_RATE);
        } catch (err) {
          err.message = `Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}, Attempt #${CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT} failed.\n\n${err.message}`;
          throw err;
        }
      }
      console.log(`Completed Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}.`);
    };
    
    // Wait for a specific amount of time
    const sleep = ms => {
      return new Promise(resolve => setTimeout(resolve, ms));
    };
    
    // Throw an error based on fail rate
    const randomFailure = rate => {
      rate = parseFloat(rate);
      if (!rate || rate < 0 || rate > 1) {
        console.warn(
          `Invalid FAIL_RATE env var value: ${rate}. Must be a float between 0 and 1 inclusive.`
        );
        return;
      }
    
      const randomFailure = Math.random();
      if (randomFailure < rate) {
        throw new Error('Task failed.');
      }
    };
    
    // Start script
    main().catch(err => {
      console.error(err);
      process.exit(1); // Retry Job Task by exiting the process
    });

    Os jobs do Cloud Run permitem que os usuários especifiquem o número de tarefas que o job vai executar. Esse exemplo de código mostra como usar a variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEX integrada. Cada tarefa representa uma cópia em execução do contêiner. As tarefas geralmente são executadas em paralelo. É útil usar várias tarefas se cada uma delas puder processar independentemente um subconjunto dos dados.

    Cada tarefa está ciente do índice armazenado na variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEX. A variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_COUNT integrada contém o número de tarefas fornecidas no tempo de execução do job por meio do parâmetro --tasks.

    O código mostrado também mostra como repetir tarefas, usando o método integradoCLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT que contém o número de vezes que essa tarefa foi repetida, começando em 0 para a primeira tentativa e aumentando em 1 a cada nova tentativa, até--max-retries de dados.

    O código também permite gerar falhas como uma maneira de testar novas tentativas e gerar registros de erro para que você possa ver como eles são.

  4. Crie um Procfile com os conteúdos a seguir:

    # Define the application's entrypoint to override default, `npm start`
    # https://github.com/GoogleCloudPlatform/buildpacks/issues/160
    web: node index.js
    

Seu código está completo e pronto para ser empacotado em um contêiner.

Crie um contêiner de jobs, envie-o para o Artifact Registry e implante no Cloud Run

Importante: este guia de início rápido pressupõe que você tenha papéis de proprietário ou editor no projeto que está usando para este guia. Caso contrário, consulte as permissões de implantação do Cloud Run, as permissões do Cloud Build e as permissões do Artifact Registry.

Neste guia de início rápido, usamos a implantação da origem, que cria o contêiner, faz upload dele para o Artifact Registry e implanta o job no Cloud Run:

gcloud run jobs deploy job-quickstart \
    --source . \
    --tasks 50 \
    --set-env-vars SLEEP_MS=10000 \
    --set-env-vars FAIL_RATE=0.1 \
    --max-retries 5 \
    --region REGION \
    --project=PROJECT_ID

em que PROJECT_ID é o ID do projeto e REGION é a região, por exemplo, us-central1. É possível mudar os vários parâmetros para os valores que você quer usar para fins de teste. O SLEEP_MS simula o trabalho, e FAIL_RATE faz com que X% das tarefas falhem. Assim, você pode testar o paralelismo e tentar novamente tarefas com falha.

Executar um job no Cloud Run

Para executar o job que você acabou de criar:

gcloud run jobs execute job-quickstart --region REGION

Substitua REGION pela região que você usou ao criar e implantar o job, por exemplo, us-central1.

A seguir

Para mais informações sobre como criar um contêiner a partir do código-fonte e enviá-lo para um repositório, consulte: