Desenvolver e criar um job do Shell 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 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. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

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  5. Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

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

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

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

  7. 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. Para instruções detalhadas sobre como encontrar o ID e o número do projeto, consulte Criar e gerenciar projetos.

    A concessão do papel de conta de serviço do Cloud Build à conta de serviço padrão do Compute Engine leva alguns minutos para se propagar.

Como escrever o job de amostra

Para gravar um job do Cloud Run que executa um script de shell. 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 Dockerfile com o seguinte conteúdo:

    
# 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. No mesmo diretório, crie um arquivo script.sh para o código do job real. Copie as seguintes linhas de amostra:

    #!/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

    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.

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: