Crie uma tarefa Node.js no Cloud Run

Saiba como criar uma tarefa simples do Cloud Run e, em seguida, implementá-la a partir da origem, que embala automaticamente o seu código numa imagem de contentor, carrega a imagem de contentor para o Artifact Registry e, em seguida, implementa-a no Cloud Run. Pode usar outros idiomas além dos apresentados.

Antes de começar

  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. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  4. Install the Google Cloud CLI.

  5. Se estiver a usar um fornecedor de identidade (IdP) externo, primeiro, tem de iniciar sessão na CLI gcloud com a sua identidade federada.

  6. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando: 

    gcloud init

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

    Go to project selector

  8. Verify that billing is enabled for your Google Cloud project.

  9. Install the Google Cloud CLI.

  10. Se estiver a usar um fornecedor de identidade (IdP) externo, primeiro, tem de iniciar sessão na CLI gcloud com a sua identidade federada.

  11. Para inicializar a CLI gcloud, execute o seguinte comando: 

    gcloud init

  12. Ative a API Cloud Run Admin e a API Cloud Build:

    gcloud services enable run.googleapis.com \
    cloudbuild.googleapis.com

    Depois de ativar a API Cloud Run Admin, a conta de serviço predefinida do Compute Engine é criada automaticamente.

  13. Conceda à conta de serviço do Cloud Build a seguinte função do IAM.

    Clique para ver as funções necessárias para a conta de serviço do Cloud Build

    O Cloud Build usa automaticamente a conta de serviço predefinida do Compute Engine como a conta de serviço predefinida do Cloud Build para compilar o seu código-fonte e o recurso do Cloud Run, a menos que substitua este comportamento. Para que o Cloud Build compile as suas origens, peça ao administrador para conceder a função Cloud Run Builder (roles/run.builder) à conta de serviço predefinida do Compute Engine no seu projeto:

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
      --member=serviceAccount:PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com \
      --role=roles/run.builder

    Substitua PROJECT_NUMBER pelo seu Google Cloud número do projeto e PROJECT_ID pelo seu Google Cloud ID do projeto. Para ver instruções detalhadas sobre como encontrar o ID e o número do projeto, consulte o artigo Criar e gerir projetos.

    A concessão da função de criador do Cloud Run à conta de serviço predefinida do Compute Engine demora alguns minutos a propagar.

    14. Escrever a tarefa de exemplo

    Para escrever um trabalho em Node.js:

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

      mkdir jobs
cd jobs

    2. Crie um ficheiro 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 ficheiro index.js para o código do trabalho real. Copie as seguintes linhas de exemplo para o ficheiro:

      // 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
});

      As tarefas do Cloud Run permitem que os utilizadores especifiquem o número de tarefas que a tarefa deve executar. Este código de exemplo mostra como usar a variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEX integrada. Cada tarefa representa uma cópia em execução do contentor. Tenha em atenção que as tarefas são normalmente executadas em paralelo. A utilização de várias tarefas é útil se cada tarefa puder processar independentemente um subconjunto dos seus dados.

      Cada tarefa tem conhecimento do respetivo índice, armazenado na variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEX. A variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_COUNT incorporada contém o número de tarefas fornecidas no momento da execução do trabalho através do parâmetro --tasks.

      O código apresentado também mostra como repetir tarefas, usando a variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT incorporada, que contém o número de vezes que esta tarefa foi repetida, começando em 0 para a primeira tentativa e aumentando 1 para cada repetição sucessiva, até --max-retries.

      O código também permite gerar falhas como forma de testar novas tentativas e gerar registos de erros para que possa ver o aspeto dos mesmos.

    4. Crie um Procfile com o seguinte conteúdo:

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

    O seu código está completo e pronto para ser incluído num contentor.

    Crie um contentor de tarefas de compilação, envie-o para o Artifact Registry e implemente-o no Cloud Run

    Importante: este início rápido pressupõe que tem funções de proprietário ou editor no projeto que está a usar para o início rápido. Caso contrário, consulte a função de programador de origem do Cloud Run para ver as autorizações necessárias para implementar um recurso do Cloud Run a partir da origem.

    Este início rápido usa a implementação a partir da origem, que cria o contentor, carrega-o para o Artifact Registry e implementa a tarefa 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

    onde PROJECT_ID é o ID do seu projeto e REGION é a sua região, por exemplo, europe-west1. Tenha em atenção que pode alterar os vários parâmetros para os valores que quiser usar para fins de teste. SLEEP_MS simula o trabalho e FAIL_RATE faz com que X% das tarefas falhem para que possa experimentar o paralelismo e tentar novamente as tarefas com falhas.

    Execute uma tarefa no Cloud Run

    Para executar a tarefa que acabou de criar:

    gcloud run jobs execute job-quickstart --region REGION

    Substitua REGION pela região que usou quando criou e implementou a tarefa, por exemplo, europe-west1.

    O que se segue?

    Para mais informações sobre a criação de um contentor a partir do código-fonte e o envio para um repositório, consulte: