Concevoir et créer une tâche Shell dans Cloud Run

Concevoir et créer une tâche Shell dans Cloud Run

Découvrez comment créer un job Cloud Run simple et le déployer à partir d'une source pour mettre automatiquement votre code en package dans une image de conteneur, importer cette image dans Artifact Registry, puis la déployer dans Cloud Run. Vous pouvez utiliser d'autres langages en plus de ceux présentés.

Avant de commencer

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

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

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

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5. Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

Écrire l'exemple de tâche

Pour écrire une tâche Cloud Run qui exécute un script shell, procédez comme suit :

1. Créez un répertoire nommé jobs et modifiez les sous-répertoires comme suit :

   mkdir jobs
   cd jobs
   

2. Créez un fichier Dockerfile contenant les éléments suivants :

   
   # 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. Dans le même répertoire, créez un fichier script.sh pour le code de la tâche réelle. Copiez les exemples de lignes suivants :

   #!/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
   

   Les jobs Cloud Run permettent aux utilisateurs de spécifier le nombre de tâches que le job doit exécuter. Cet exemple de code montre comment utiliser la variable d'environnement CLOUD_RUN_TASK_INDEX intégrée. Chaque tâche correspond à une copie en cours d'exécution du conteneur. Notez que les tâches sont généralement exécutées en parallèle. L'utilisation de plusieurs tâches est pertinente si chacune d'elles peut traiter indépendamment un sous-ensemble de vos données.

   Chaque tâche connaît son index, stocké dans la variable d'environnement CLOUD_RUN_TASK_INDEX. La variable d'environnement CLOUD_RUN_TASK_COUNT intégrée contient le nombre de tâches fournies au moment de l'exécution du job via le paramètre --tasks.

   Le code présenté montre également comment relancer des tâches à l'aide de la variable d'environnement intégrée CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT, qui contient le nombre de tentatives d'exécution de cette tâche, commençant à 0 pour la première tentative et incrémentée de 1 pour chaque nouvelle tentative, jusqu'à--max-retries.

   Le code vous permet également de générer des échecs afin de tester la répétition des tentatives et de générer des journaux d'erreurs afin que vous puissiez voir à quoi ils ressemblent.

Votre code est terminé et prêt à être empaqueté dans un conteneur.

Créer un conteneur de jobs, l'envoyer à Artifact Registry et le déployer dans Cloud Run

Important : Dans ce guide de démarrage rapide, nous partons du principe que vous disposez de rôles de propriétaire ou d'éditeur dans le projet que vous utilisez pour les besoins du guide de démarrage rapide. Sinon, reportez-vous au rôle Développeur source Cloud Run afin de connaître les autorisations requises pour déployer une ressource Cloud Run depuis la source.

Ce guide de démarrage rapide utilise un déploiement à partir d'une source pour créer le conteneur, l'importer dans Artifact Registry et déployer le job dans 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

où PROJECT_ID correspond à votre ID de projet et REGION à votre région, par exemple us-central1. Notez que vous pouvez remplacer les différents paramètres par les valeurs que vous souhaitez utiliser à des fins de test. SLEEP_MS simule le travail et FAIL_RATE entraîne l'échec de X % des tâches afin que vous puissiez tester le parallélisme et réessayer les tâches ayant échoué.

Exécuter un job dans Cloud Run

Pour exécuter le job que vous venez de créer, procédez comme suit :

gcloud run jobs execute job-quickstart --region REGION

Remplacez REGION par la région que vous avez utilisée lors de la création et du déploiement du job (par exemple, us-central1).

Étapes suivantes

Pour savoir comment créer un conteneur à partir d'une source de code et le transférer vers un dépôt, consultez la section suivante :

• Développer votre service Cloud Run
• Créer des conteneurs
• Déployer des fonctions à partir du code source