Desenvolver e criar um job do Python no Cloud Run

Aprenda a criar um job simples do Cloud Run e implantá-lo a partir da origem, o que empacota automaticamente o código em uma imagem de contêiner, faz upload da imagem no Artifact Registry e a implanta no Cloud Run. É possível usar outras linguagens além das mostradas.

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

  4. Install the Google Cloud CLI.

  5. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

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

    Go to project selector

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

  8. Install the Google Cloud CLI.

  9. To initialize the gcloud CLI, run the following command: 

    gcloud init

  10. Ative a API Cloud Run Admin:

    gcloud services enable run.googleapis.com

    Depois que a API Cloud Run Admin for ativada, a conta de serviço padrão do Compute Engine será criadas automaticamente.

  11. Para que o Cloud Build consiga criar suas origens, conceda o papel Conta de serviço do Cloud Build para a conta de serviço padrão do Compute Engine. Basta executar o comando a seguir:

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

    Substitua PROJECT_NUMBER pelo número do projeto do Google Cloud e PROJECT_ID pelo ID do projeto do Google Cloud.

    O número e o ID do projeto estão disponíveis na página Olá! do console do Google Cloud.

Como escrever o job de amostra

Para gravar um job em Python, faça o seguinte:

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

    mkdir jobs
cd jobs

  2. Crie um arquivo main.py para o código do job real. Copie nele as seguintes linhas de amostra:

    import json
import os
import random
import sys
import time

# Retrieve Job-defined env vars
TASK_INDEX = os.getenv("CLOUD_RUN_TASK_INDEX", 0)
TASK_ATTEMPT = os.getenv("CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT", 0)
# Retrieve User-defined env vars
SLEEP_MS = os.getenv("SLEEP_MS", 0)
FAIL_RATE = os.getenv("FAIL_RATE", 0)


# Define main script
def main(sleep_ms=0, fail_rate=0):
    """Program that simulates work using the sleep method and random failures.

    Args:
        sleep_ms: number of milliseconds to sleep
        fail_rate: rate of simulated errors
    """
    print(f"Starting Task #{TASK_INDEX}, Attempt #{TASK_ATTEMPT}...")
    # Simulate work by waiting for a specific amount of time
    time.sleep(float(sleep_ms) / 1000)  # Convert to seconds

    # Simulate errors
    random_failure(float(fail_rate))

    print(f"Completed Task #{TASK_INDEX}.")


def random_failure(rate):
    """Throws an error based on fail rate

    Args:
        rate: a float between 0 and 1
    """
    if rate < 0 or rate > 1:
        # Return without retrying the Job Task
        print(
            f"Invalid FAIL_RATE env var value: {rate}. "
            + "Must be a float between 0 and 1 inclusive."
        )
        return

    random_failure = random.random()
    if random_failure < rate:
        raise Exception("Task failed.")


# Start script
if __name__ == "__main__":
    try:
        main(SLEEP_MS, FAIL_RATE)
    except Exception as err:
        message = (
            f"Task #{TASK_INDEX}, " + f"Attempt #{TASK_ATTEMPT} failed: {str(err)}"
        )

        print(json.dumps({"message": message, "severity": "ERROR"}))
        sys.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 precisa 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.

  3. Crie um arquivo de texto chamado Procfile sem extensão de arquivo, contendo o seguinte:

    web: python3 main.py

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 o papel de desenvolvedor de origem do Cloud Run para ter acesso às permissões necessárias para implantar um recurso do Cloud Run a partir da origem.

Neste guia de início rápido, usamos a implantação a partir 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: