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Guide de démarrage rapide : concevoir et créer une tâche shell dans Cloud Run

Concevoir et créer une tâche shell dans Cloud Run

Apprenez à créer une tâche Cloud Run simple, à l'intégrer dans une image de conteneur, à importer cette image dans Container Registry, puis à la déployer dans Cloud Run. Vous pouvez utiliser d'autres langages en plus de ceux présentés.

Avant de commencer

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  2. Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

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  3. Assurez-vous que la facturation est activée pour votre projet Cloud. Découvrez comment vérifier si la facturation est activée sur un projet.

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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: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. 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 tâches Cloud Run permettent aux utilisateurs de spécifier le nombre d'opérations que la tâche 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 opérations sont généralement exécutées en parallèle. L'utilisation de plusieurs opérations est pertinente si chacune d'elles peut traiter indépendamment un sous-ensemble de vos données.

    Chaque opération 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 d'opérations fournies au moment de l'exécution de la tâche 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 le code dans une image de conteneur et l'envoyer vers un registre

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 aux sections Autorisations de déploiement Cloud Run, Autorisations Cloud Build et Autorisations Artifact Registry pour connaître les autorisations requises.

Compilez avec le fichier Dockerfile :

 gcloud builds submit -t "gcr.io/PROJECT_ID/logger-job"

Créer une tâche dans Cloud Run

Pour créer une tâche à l'aide du conteneur que vous venez de compiler, procédez comme suit:

gcloud beta run jobs create job-quickstart \
    --image gcr.io/PROJECT_ID/logger-job \
    --tasks 50 \
    --set-env-vars SLEEP_MS=10000 \
    --set-env-vars FAIL_RATE=0.5 \
    --max-retries 5 \
    --region REGION

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 opérations afin que vous puissiez tester le parallélisme et réessayer les opérations ayant échoué.

Exécuter une tâche dans Cloud Run

Pour exécuter la tâche que vous venez de créer, procédez comme suit :

gcloud beta run jobs execute job-quickstart

Lorsque vous êtes invité à indiquer la région, sélectionnez la région de votre choix, par exemple us-central1.

Tester en local

Vous pouvez exécuter la tâche en local :

docker run --rm -e FAIL_RATE=0.9 -e SLEEP_MS=1000 gcr.io/PROJECT_ID/logger-job
PROJECT_ID correspond à l'ID de votre projet.

Étape suivante

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