Shell-Job in Cloud Run einbinden und erstellen

Erfahren Sie, wie Sie einen einfachen Cloud Run-Job erstellen, dann aus der Quelle bereitstellen, der Ihren Code automatisch in ein Container-Image verpackt, das Container-Image in Artifact Registry hochlädt und anschließend in Cloud Run bereitstellt. Sie können zusätzlich zu den angezeigten Sprachen auch andere Sprachen verwenden.

Hinweise

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.

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

Go to project selector

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

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

Go to project selector

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

Aktivieren Sie die Cloud Run Admin API:
```
gcloud services enable run.googleapis.com
```
Nachdem die Cloud Run Admin API aktiviert wurde, wird das Compute Engine-Standarddienstkonto automatisch erstellt.
Damit Cloud Build Ihre Quellen erstellen kann, weisen Sie dem Compute Engine-Standarddienstkonto die Rolle Cloud Build-Dienstkonto zu. Führen Sie dazu Folgendes aus:
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member=serviceAccount:PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com \
    --role=roles/cloudbuild.builds.builder
```
Ersetzen Sie PROJECT_NUMBER durch Ihre Google Cloud-Projektnummer und PROJECT_ID durch Ihre Google Cloud-Projekt-ID.

Auf der Willkommensseite der Google Cloud Console finden Sie sowohl Ihre Projektnummer als auch Ihre Projekt-ID.

Hinweis:
Die Einschränkung für die Organisationsrichtlinie iam.automaticIamGrantsForDefaultServiceAccounts verhindert, dass die Rolle „Bearbeiter“ automatisch Standarddienstkonten zugewiesen wird. Wenn Sie Ihre Organisation nach dem 3. Mai 2024 erstellt haben, wird diese Einschränkung standardmäßig erzwungen.

Wir empfehlen dringend, diese Einschränkung zu erzwingen, um die automatische Rollenzuweisung zu deaktivieren. Wenn Sie die automatische Rollenzuweisung deaktivieren, müssen Sie entscheiden, welche Rollen den Standarddienstkonten zugeteilt werden sollen, und diese Rollen dann selbst zuweisen.

Wenn das Standarddienstkonto bereits die Rolle "Bearbeiter" hat, sollten Sie die Rolle "Bearbeiter" durch weniger strikte Rollen ersetzen. Verwenden Sie zum sicheren Ändern der Rollen des Dienstkontos Policy Simulator, um die Auswirkungen der Änderung zu sehen, und weisen Sie die entsprechenden Rollen zu und widerrufen Sie sie.

Beispieljob schreiben

So schreiben Sie einen Cloud Run-Job, der ein Shell-Skript ausführt:

Erstellen Sie ein neues Verzeichnis mit dem Namen jobs und ersetzen Sie das aktuelle Verzeichnis durch dieses Verzeichnis:
```
mkdir jobs
cd jobs
```

Erstellen Sie eine Dockerfile-Datei mit folgendem Inhalt:


# 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" ]

Erstellen Sie im selben Verzeichnis eine script.sh-Datei für den tatsächlichen Jobcode. Kopieren Sie die folgenden Beispielzeilen in diese Datei:

#!/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

Cloud Run-Jobs ermöglichen es Nutzern, die Anzahl der Aufgaben anzugeben, die der Job ausführen soll. In diesem Beispielcode wird gezeigt, wie Sie die integrierte Umgebungsvariable CLOUD_RUN_TASK_INDEX verwenden. Jede Aufgabe stellt eine laufende Kopie des Containers dar. Aufgaben werden normalerweise parallel ausgeführt. Die Verwendung mehrerer Aufgaben ist nützlich, wenn jede Aufgabe eine Teilmenge Ihrer Daten unabhängig verarbeiten kann.

Jede Aufgabe kennt ihren Index, der in der Umgebungsvariable CLOUD_RUN_TASK_INDEX gespeichert ist. Die integrierte Umgebungsvariable CLOUD_RUN_TASK_COUNT enthält die Anzahl der Aufgaben, die zum Zeitpunkt der Jobausführung über den Parameter --tasks bereitgestellt werden.

Der dargestellte Code zeigt auch, wie Aufgaben mit der integrierten Umgebungsvariable CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT wiederholt werden. Die Umgebungsvariable gibt an, wie oft diese Aufgabe wiederholt wurde, beginnend bei 0 für den ersten Versuch und erhöht sich um 1 für jeden nachfolgenden Versuch, bis --max-retries.

Außerdem können Sie Fehler generieren, um Wiederholungsversuche zu testen und Fehlerlogs zu generieren, um deren Aussehen zu verstehen.

Ihr Code ist vollständig und kann in einen Container gepackt werden.

Jobcontainer erstellen, an Artifact Registry senden und in Cloud Run bereitstellen

Wichtig: In dieser Kurzanleitung wird davon ausgegangen, dass Sie Inhaber- oder Bearbeiterrollen in dem Projekt haben, das Sie für die Kurzanleitung verwenden. Andernfalls finden Sie in der Rolle „Cloud Run Source Developer“ die erforderlichen Berechtigungen zum Bereitstellen einer Cloud Run-Ressource aus der Quelle.

In dieser Kurzanleitung wird die Bereitstellung aus der Quelle verwendet. dabei wird der Container erstellt, in Artifact Registry hochgeladen und der Job in Cloud Run bereitgestellt:

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

Dabei ist PROJECT_ID Ihre Projekt-ID und REGION Ihre Region, z. B. us-central1. Beachten Sie, dass Sie die verschiedenen Parameter auf die Werte ändern können, die Sie zu Testzwecken verwenden möchten. SLEEP_MS simuliert die Arbeit und FAIL_RATE führt dazu, dass X% der Aufgaben fehlschlagen, sodass Sie mit Parallelität experimentieren und fehlgeschlagene Aufgaben wiederholen können.

Job in Cloud Run ausführen

So führen Sie den gerade erstellten Job aus:

gcloud run jobs execute job-quickstart --region REGION

Ersetzen Sie REGION durch die Region, die Sie beim Erstellen und Bereitstellen des Jobs verwendet haben, z. B. us-central1.

Nächste Schritte

Weitere Informationen dazu, wie Sie einen Container aus Quellcode erstellen und diesen mithilfe eines Push-Vorgangs in ein Repository übertragen, finden Sie unter: