Shell-Job in Cloud Run einbinden und erstellen

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

1. Melden Sie sich bei Ihrem Google Cloud-Konto an. Wenn Sie mit Google Cloud noch nicht vertraut sind, erstellen Sie ein Konto, um die Leistungsfähigkeit unserer Produkte in der Praxis sehen und bewerten zu können. Neukunden erhalten außerdem ein Guthaben von 300 $, um Arbeitslasten auszuführen, zu testen und bereitzustellen.

2. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

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3. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

4. Wählen Sie in der Google Cloud Console auf der Seite der Projektauswahl ein Google Cloud-Projekt aus oder erstellen Sie eines.

   Hinweis: Wenn Sie die Ressourcen, die Sie in diesem Verfahren erstellen, nicht behalten möchten, erstellen Sie ein Projekt, anstatt ein vorhandenes Projekt auszuwählen. Wenn Sie fertig sind, können Sie das Projekt löschen und dadurch alle mit dem Projekt verknüpften Ressourcen entfernen.

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5. Die Abrechnung für das Google Cloud-Projekt muss aktiviert sein.

Beispieljob schreiben

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

1. Erstellen Sie ein neues Verzeichnis mit dem Namen jobs und ersetzen Sie das aktuelle Verzeichnis durch dieses Verzeichnis:

   mkdir jobs
   cd jobs
   

2. Erstellen Sie eine Dockerfile-Datei mit folgendem Inhalt:

   
   # Use the official Ubuntu image from Docker Hub as
   # a base image
   FROM ubuntu:22.04
   
   # 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. 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 die Berechtigungen unter Cloud Run-Bereitstellungsberechtigungen, Cloud Build-Berechtigungen und Artifact Registry-Berechtigungen.

In dieser Kurzanleitung wird die Bereitstellung aus der Quelle verwendet. Dadurch 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:

• Cloud Run-Dienste entwickeln
• Container erstellen
• Aus Quellcode bereitstellen