Compilar y crear un trabajo de Python en Cloud Run
Antes de comenzar
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
- Install the Google Cloud CLI.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
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In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.
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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.
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To initialize the gcloud CLI, run the following command:
gcloud init
Escribe el trabajo de muestra
Para escribir un trabajo en Python, haz lo siguiente:
Crea un directorio nuevo llamado
jobs
y usa el comando de cambio de directorio en él:mkdir jobs cd jobs
Crea un archivo
main.py
para el código real del trabajo. Copia las siguientes líneas de muestra en él:Los trabajos de Cloud Run permiten a los usuarios especificar la cantidad de tareas que se ejecutarán en el trabajo. En este código de muestra, se indica cómo usar la variable de entorno integrada
CLOUD_RUN_TASK_INDEX
. Cada tarea representa una copia en ejecución del contenedor. Ten en cuenta que las tareas se suelen ejecutar en paralelo. Usar múltiples tareas es útil si cada una puede procesar de forma independiente un subconjunto de tus datos.Cada tarea conoce su índice, almacenado en la variable de entorno
CLOUD_RUN_TASK_INDEX
. La variable de entornoCLOUD_RUN_TASK_COUNT
integrada contiene la cantidad de tareas que se proporcionan en el momento de la ejecución del trabajo mediante el parámetro--tasks
.En el código que se muestra, también aparece cómo reintentar tareas mediante la variable de entorno integrada
CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT
, que contiene la cantidad de veces que se reintentó esta tarea, a partir del 0 para el primer intento y con incrementos de 1 por cada reintento sucesivo, hasta--max-retries
.El código también te permite generar fallas como una forma de probar los reintentos y generar registros de errores para que puedas ver cómo se ven.
Crea un archivo de texto llamado
Procfile
sin extensión de archivo y que contenga lo siguiente:
Tu código está completo y listo para empaquetarse en un contenedor.
Compila un contenedor de trabajos, envíalo a Artifact Registry y, luego, impleméntalo en Cloud Run
Importante: En esta guía de inicio rápido, se supone que tienes roles de propietario o de editor en el proyecto que usas para la guía de inicio rápido. De lo contrario, consulta el rol del desarrollador de fuente de Cloud Run para conocer los permisos necesarios para implementar un recurso de Cloud Run desde la fuente.
En esta guía de inicio rápido, se usa la implementación desde la fuente, lo que compila el contenedor, lo sube a Artifact Registry y, luego, implementa el trabajo en 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
En el ejemplo anterior, PROJECT_ID es el ID del proyecto y REGION es la región, por ejemplo, us-central1
. Ten en cuenta que puedes cambiar los diversos parámetros a cualquier valor que desees usar para fines de prueba.
SLEEP_MS
simula que el trabajo y FAIL_RATE
hacen que el X
% de las tareas fallen, por lo que puedes experimentar con el paralelismo y reintentar las tareas con errores.
Ejecuta un trabajo en Cloud Run
Para ejecutar el trabajo que acabas de crear, sigue estos pasos:
gcloud run jobs execute job-quickstart --region REGION
Reemplaza REGION por la región que usaste cuando creaste e implementaste el trabajo, por ejemplo, us-central1
.
¿Qué sigue?
Para obtener más información sobre cómo compilar un contenedor a partir de código fuente y enviarlo a un repositorio, consulta los siguientes vínculos: