Crea e crea un job Shell in Cloud Run

Scopri come creare un semplice job Cloud Run ed eseguire il deployment dall'origine, che pacchettizza automaticamente il codice in un'immagine container, carica l'immagine del container su Artifact Registry ed esegue il deployment in Cloud Run. Puoi utilizzare altre lingue oltre a quelle mostrate.

Prima di iniziare

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

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  3. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

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  5. Assicurati che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud.

Scrittura del job di esempio

Per scrivere un job Cloud Run che esegue uno script Shell:

  1. Crea una nuova directory denominata jobs e cambiala in questa directory:

    mkdir jobs
cd jobs

  2. Crea un file Dockerfile con il seguente contenuto:

    
# Use the official Ubuntu image from Docker Hub as
# a base image
FROM ubuntu:24.04

# Execute next commands in the directory /workspace
WORKDIR /workspace

# Copy over the script to the /workspace directory
COPY script.sh .

# Just in case the script doesn't have the executable bit set
RUN chmod +x ./script.sh

# Run the script when starting the container
CMD [ "./script.sh" ]

  3. Nella stessa directory, crea un file script.sh per il codice del job effettivo. Copia al suo interno le seguenti righe di esempio:

    #!/bin/bash
set -euo pipefail

# In production, consider printing commands as they are executed. 
# This helps with debugging if things go wrong and you only 
# have the logs.
#
# Add -x:
# `set -euox pipefail`

CLOUD_RUN_TASK_INDEX=${CLOUD_RUN_TASK_INDEX:=0}
CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT=${CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT:=0}

echo "Starting Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}, Attempt #${CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT}..."

# SLEEP_MS and FAIL_RATE should be a decimal
# numbers. parse and format the input using 
# printf. 
#
# printf validates the input since it 
# quits on invalid input, as shown here:
#
#   $: printf '%.1f' "abc"
#   bash: printf: abc: invalid number
#
SLEEP_MS=$(printf '%.1f' "${SLEEP_MS:=0}")
FAIL_RATE=$(printf '%.1f' "${FAIL_RATE:=0}")

# Wait for a specific amount of time to simulate
# performing some work
SLEEP_SEC=$(echo print\("${SLEEP_MS}"/1000\) | perl)
sleep "$SLEEP_SEC" # sleep accepts seconds, not milliseconds

# Fail the task with a likelihood of $FAIL_RATE

# Bash does not do floating point arithmetic. Use perl 
# to convert into integer and multiply by 100.
FAIL_RATE_INT=$(echo print\("int(${FAIL_RATE:=0}*100"\)\) | perl)

# Generate a random number between 0 and 100
RAND=$(( RANDOM % 100))
if (( RAND < FAIL_RATE_INT )); then 
    echo "Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}, Attempt #${CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT} failed."
    exit 1
else 
    echo "Completed Task #${CLOUD_RUN_TASK_INDEX}."
fi

    I job Cloud Run consentono agli utenti di specificare il numero di attività che il job deve eseguire. Questo codice campione mostra come utilizzare la variabile di ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEX integrata. Ogni attività rappresenta una copia in esecuzione del container. Tieni presente che di solito le attività vengono eseguite in parallelo. Utilizzare più attività è utile se ognuna può elaborare in modo indipendente un sottoinsieme di dati.

    Ogni attività è a conoscenza del proprio indice, archiviato nella variabile di ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEX. La variabile di ambiente CLOUD_RUN_TASK_COUNT integrata contiene il numero di attività fornite durante l'esecuzione del job tramite il parametro --tasks.

    Il codice mostrato mostra anche come riprovare le attività utilizzando la variabile di ambiente CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT integrata, che contiene il numero di volte in cui è stato ripetuto l'attività, a partire da 0 per il primo tentativo e con incrementi di 1 per ogni nuovo tentativo, fino a un massimo di --max-retries.

    Il codice consente anche di generare errori per testare i nuovi tentativi e generare log di errore in modo da vederli.

Il codice è completo e pronto per essere pacchettizzato in un container.

Crea il container dei job, invialo ad Artifact Registry ed esegui il deployment in Cloud Run

Importante: questa guida rapida presuppone che tu disponga dei ruoli di proprietario o editor nel progetto che stai utilizzando per la guida rapida. In caso contrario, consulta Autorizzazioni di deployment di Cloud Run, Autorizzazioni Cloud Build e Autorizzazioni Artifact Registry per le autorizzazioni richieste.

Questa guida rapida utilizza il deployment dall'origine, che crea il container, lo carica su Artifact Registry ed esegue il deployment del job in 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

dove PROJECT_ID è l'ID progetto e REGION è la tua regione, ad esempio us-central1. Tieni presente che puoi modificare i vari parametri impostandoli sui valori che desideri utilizzare per i tuoi test. SLEEP_MS simula il lavoro e FAIL_RATE fa sì che una percentuale pari a X% delle attività non vada a buon fine, quindi puoi sperimentare il parallelismo e ripetere le attività non riuscite.

esegui un job in Cloud Run

Per eseguire il job appena creato:

gcloud run jobs execute job-quickstart --region REGION

Sostituisci REGION con la regione utilizzata quando hai creato il job e ne hai eseguito il deployment, ad esempio us-central1.

Passaggi successivi

Per ulteriori informazioni sulla creazione di un container dall'origine di codice e sul push a un repository, consulta: