Cloud Run에서 셸 작업 빌드 및 만들기

Cloud Run에서 셸 작업 빌드 및 만들기

간단한 Cloud Run 작업을 만든 후 소스에서 배포하여 자동으로 코드를 컨테이너 이미지로 패키징하고, 컨테이너 이미지를 Artifact Registry에 업로드하고, Cloud Run에 배포하는 방법을 알아봅니다. 표시된 언어 외에 다른 언어도 사용할 수 있습니다.

시작하기 전에

1. Google Cloud 계정에 로그인합니다. Google Cloud를 처음 사용하는 경우 계정을 만들고 Google 제품의 실제 성능을 평가해 보세요. 신규 고객에게는 워크로드를 실행, 테스트, 배포하는 데 사용할 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.

2. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

   참고: 이 절차에서 생성한 리소스를 유지하지 않으려면 기존 프로젝트를 선택하지 말고 프로젝트를 새로 만드세요. 작업이 끝나면 프로젝트를 삭제하여 프로젝트와 관련된 모든 리소스를 삭제할 수 있습니다.

   프로젝트 선택기로 이동

3. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

4. Google Cloud Console의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 선택하거나 만듭니다.

   참고: 이 절차에서 생성한 리소스를 유지하지 않으려면 기존 프로젝트를 선택하지 말고 프로젝트를 새로 만드세요. 작업이 끝나면 프로젝트를 삭제하여 프로젝트와 관련된 모든 리소스를 삭제할 수 있습니다.

   프로젝트 선택기로 이동

5. Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다.

샘플 작업 작성

셸 스크립트를 실행하는 Cloud Run 작업을 작성하려면 다음 안내를 따르세요.

1. jobs라는 새 디렉터리를 만들고 이 디렉터리로 이동합니다.

   mkdir jobs
   cd jobs
   

2. 다음 콘텐츠가 포함된 Dockerfile 파일을 만듭니다.

   
   # 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. 같은 디렉터리에 실제 작업 코드에 대한 script.sh 파일을 만듭니다. 다음 샘플 줄을 복사합니다.

   #!/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 작업을 사용하면 작업이 실행될 태스크의 수를 지정할 수 있습니다. 이 샘플 코드에서는 기본 제공 CLOUD_RUN_TASK_INDEX 환경 변수를 사용하는 방법을 보여줍니다. 각 태스크는 실행 중인 컨테이너의 복사본 하나를 나타냅니다. 태스크는 일반적으로 병렬로 실행됩니다. 각 태스크에서 데이터 하위 집합을 독립적으로 처리할 수 있는 경우 여러 태스크를 사용하는 것이 유용합니다.

   각 태스크는 CLOUD_RUN_TASK_INDEX 환경 변수에 저장된 색인을 인식합니다. 기본 제공 CLOUD_RUN_TASK_COUNT 환경 변수에는 작업 실행 시 --tasks 매개변수를 통해 제공되는 태스크 수가 포함됩니다.

   또한 표시된 코드는 기본 제공 CLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT 환경 변수를 사용하여 태스크를 재시도하는 방법을 보여줍니다. 이 환경 변수에는 처음 시도할 때 0부터 시작하여 연속으로 재시도할 때마다 1씩 증가하여 --max-retries까지 이 태스크를 재시도한 횟수가 포함됩니다.

   또한 코드를 사용하면 재시도를 테스트하기 위한 방법으로 오류를 생성하고 오류 로그를 생성하여 어떻게 표시되는지 확인할 수 있습니다.

코드가 완료되었으며 컨테이너에 패키징될 수 있습니다.

작업 컨테이너를 빌드하여 Artifact Registry로 전송하고 Cloud Run에 배포

중요: 이 빠른 시작에서는 빠른 시작에 사용 중인 프로젝트에 소유자 역할이나 편집자 역할이 있다고 가정합니다. 그렇지 않은 경우 필요한 권한은 Cloud Run 배포 권한, Cloud Build 권한, Artifact Registry 권한을 참조하세요.

이 빠른 시작에서는 소스에서 배포를 사용하여 컨테이너를 빌드하고, Artifact Registry에 업로드하고, Cloud Run에 작업을 배포합니다.

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

여기서 PROJECT_ID는 프로젝트 ID이고 REGION은 리전입니다(예: us-central1). 다양한 매개변수를 테스트 목적으로 사용할 값으로 변경할 수 있습니다. SLEEP_MS는 작업을 시뮬레이션하고 FAIL_RATE로 인해 태스크의 X%가 실패하므로 동시 로드를 사용하여 실패한 태스크를 재시도할 수 있습니다.

Cloud Run에서 작업 실행

방금 만든 작업을 실행하려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud run jobs execute job-quickstart --region REGION

REGION을 작업을 만들고 배포할 때 사용한 리전으로 바꿉니다(예: us-central1).

다음 단계

코드 소스에서 컨테이너를 빌드하고 저장소로 푸시하는 방법에 대한 자세한 내용은 다음을 참조하세요.

• Cloud Run 서비스 개발
• 컨테이너 빌드
• 소스 코드에서 배포