Compilar y crear un trabajo de shell en Cloud Run

Aprende a crear un trabajo simple de Cloud Run, luego a implementar desde la fuente, que empaqueta tu código automáticamente en una imagen de contenedor, sube la imagen del contenedor a Artifact Registry y, luego, se implementa en Cloud Run. Puedes usar otros lenguajes además de los que se muestran.

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.

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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

Habilita la API de Cloud Run Admin:
```
gcloud services enable run.googleapis.com
```
Después de habilitar la API de Cloud Run Admin, se crea de forma automática la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine.
Para que Cloud Build pueda compilar tus fuentes, otorga el rol de cuenta de servicio de Cloud Build a la cuenta de servicio predeterminada de Compute Engine mediante la ejecución de lo siguiente:
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com \
    --role=roles/cloudbuild.builds.builder
```
Reemplaza PROJECT_NUMBER por el número de tu proyecto de Google Cloud y PROJECT_ID por el ID de tu proyecto de Google Cloud.

Puedes encontrar el número y el ID del proyecto en la página de bienvenida de la consola de Google Cloud.

Nota:
La restricción de la política de la organización iam.automaticIamGrantsForDefaultServiceAccounts evita que el rol Editor se otorgue de forma automática a las cuentas de servicio predeterminadas. Si creaste tu organización después del 3 de mayo de 2024, esta restricción se aplica de forma predeterminada.

Recomendamos que apliques esta restricción para inhabilitar la concesión automática de roles. Si inhabilitas la concesión automática de roles, debes decidir qué roles se deben otorgar a las cuentas de servicio predeterminadas y, luego, otorgar estos roles a ti mismo.

Si la cuenta de servicio predeterminada ya tiene el rol de editor, te recomendamos que reemplaces el rol de editor por roles menos permisivos. Para modificar de forma segura los roles de la cuenta de servicio, usa Policy Simulator para ver el impacto del cambio y, luego, otorga y revoca los roles adecuados.

Escribe el trabajo de muestra

Para escribir un trabajo de Cloud Run que ejecuta una secuencia de comandos de shell, 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 Dockerfile con el siguiente contenido:


# 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" ]

En el mismo directorio, crea un archivo script.sh para el código real del trabajo. Copia las siguientes líneas de muestra en él:

#!/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

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 entorno CLOUD_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.

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: