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Guia de início rápido: desenvolver e criar um job do Shell no Cloud Run

Desenvolver e criar um job do Shell no Cloud Run

Saiba como criar um job simples do Cloud Run, empacotá-lo em uma imagem de contêiner, fazer o upload da imagem do contêiner para o Container Registry e implantá-lo no Cloud Run. É possível usar outros idiomas além dos mostrados.

Antes de começar

  1. Faça login na sua conta do Google Cloud. Se você começou a usar o Google Cloud agora, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.
  2. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  3. Verifique se o faturamento está ativado para seu projeto na nuvem. Saiba como verificar se o faturamento está ativado em um projeto.

  4. No console do Google Cloud, na página do seletor de projetos, selecione ou crie um projeto do Google Cloud.

    Acessar o seletor de projetos

  5. Verifique se o faturamento está ativado para seu projeto na nuvem. Saiba como verificar se o faturamento está ativado em um projeto.

Como gravar o job de amostra

Para gravar um job do Cloud Run que executa um script de shell. faça o seguinte:

  1. Crie um novo diretório com o nome jobs e altere o diretório nele:

    mkdir jobs
    cd jobs
    
  2. Crie um arquivo Dockerfile com o seguinte conteúdo:

    
    # 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. No mesmo diretório, crie um arquivo script.sh para o código do job real. Copie as seguintes linhas de amostra:

    #!/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
    

    Os jobs do Cloud Run permitem que os usuários especifiquem o número de tarefas que o job vai executar. Esse exemplo de código mostra como usar a variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEX integrada. Cada tarefa representa uma cópia em execução do contêiner. As tarefas geralmente são executadas em paralelo. É útil usar várias tarefas se cada uma delas puder processar independentemente um subconjunto dos dados.

    Cada tarefa está ciente do índice armazenado na variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEX. A variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_COUNT integrada contém o número de tarefas fornecidas no tempo de execução do job por meio do parâmetro --tasks.

    O código mostrado também mostra como repetir tarefas, usando o método integradoCLOUD_RUN_TASK_ATTEMPT que contém o número de vezes que essa tarefa foi repetida, começando em 0 para a primeira tentativa e aumentando em 1 a cada nova tentativa, até--max-retries de dados.

    O código também permite gerar falhas como uma maneira de testar novas tentativas e gerar registros de erro para que você possa ver como eles são.

Seu código está completo e pronto para ser empacotado em um contêiner.

Criar o código em uma imagem de contêiner e enviá-lo para um registro

Importante: este guia de início rápido pressupõe que você tenha papéis de proprietário ou editor no projeto que está usando para este guia. Caso contrário, consulte as permissões de implantação do Cloud Run, as permissões do Cloud Build e as permissões do Artifact Registry.

Criar com o Dockerfile:

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

Criar um job no Cloud Run

Para criar um job usando o contêiner que você acabou de criar, faça o seguinte:

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

em que PROJECT_ID é o ID do projeto e REGION é a região, por exemplo, us-central1. É possível mudar os vários parâmetros para os valores que você quer usar para fins de teste. O SLEEP_MS simula o trabalho, e FAIL_RATE faz com que X% das tarefas falhem. Assim, você pode testar o paralelismo e tentar novamente tarefas com falha.

Executar um job no Cloud Run

Para executar o job que você acabou de criar:

gcloud beta run jobs execute job-quickstart

Quando a região for solicitada, selecione a região que preferir, por exemplo, us-central1.

Testar localmente

Execute o job localmente:

docker run --rm -e FAIL_RATE=0.9 -e SLEEP_MS=1000 gcr.io/PROJECT_ID/logger-job
PROJECT_ID é o ID do projeto.

A seguir

Para mais informações sobre como criar um contêiner a partir do código-fonte e enviá-lo para um repositório, consulte: