Acessar objetos da API Kubernetes usando um conector

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This feature is subject to the "Pre-GA Offerings Terms" in the General Service Terms section of the Service Specific Terms. Pre-GA features are available "as is" and might have limited support. For more information, see the launch stage descriptions.

Um cluster do Google Kubernetes Engine (GKE) consiste em um plano de controle e máquinas de worker chamadas de nós. É possível executar cargas de trabalho do Kubernetes conteinerizadas em um cluster do GKE. Os nós são as máquinas de worker que executam seus aplicativos conteinerizados e outras cargas de trabalho, e o plano de controle é o endpoint unificado do cluster. Para mais informações, consulte Arquitetura de clusters do GKE.

O servidor da API Kubernetes é executado no plano de controle, permitindo que você interaja com os objetos do Kubernetes no cluster por meio de chamadas da API Kubernetes. Os objetos são entidades persistentes no sistema do Kubernetes e representam o estado do cluster. Para mais informações, consulte a documentação do Kubernetes em Objects in Kubernetes e a Visão geral da API, que liga para as páginas "Referência da API Kubernetes".

Este documento mostra como usar o conector da API Kubernetes em um fluxo de trabalho para fazer solicitações ao endpoint do serviço Kubernetes hospedado no plano de controle de um cluster do GKE. Por exemplo, é possível usar o conector para criar implantações do Kubernetes, executar jobs, gerenciar pods ou acessar apps implantados por meio de um proxy. Para mais informações, consulte a Visão geral do conector para a API Kubernetes.

Observação: a API Kubernetes é diferente da API Google Kubernetes Engine, que é usada para criar e gerenciar clusters do GKE. Para chamar a API GKE em um fluxo de trabalho, use o conector da API Kubernetes Engine.

Antes de começar

Antes de prosseguir com as tarefas neste documento, verifique se você concluiu alguns pré-requisitos.

Ativar APIs

Antes de acessar objetos da API Kubernetes usando o conector da API Kubernetes, ative as seguintes APIs:

• API Google Kubernetes Engine: crie e gerencie aplicativos baseados em contêineres usando o GKE.

• APIs Workflows: para gerenciar definições e execuções de fluxos de trabalho. Ativar a API Workflows ativa automaticamente a API Workflow Executions.

Console

Ative as APIs:

Ativar as APIs

gcloud

1. In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

   Activate Cloud Shell

   At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.

2. Ative as APIs:

   gcloud services enable container.googleapis.com workflows.googleapis.com

Criar uma conta de serviço

Crie uma conta de serviço gerenciada pelo usuário que funcione como a identidade do seu fluxo de trabalho e conceda a ela o papel de desenvolvedor do Kubernetes Engine (roles/container.developer) para que o fluxo de trabalho possa acessar objetos da API do Kubernetes dentro de clusters.

Observação: o papel de gerenciamento de identidade e acesso (IAM) afeta quais recursos a conta de serviço pode acessar no projeto. É possível revogar essa função ou conceder outras mais tarde. Em ambientes de produção, não conceda os papéis de proprietário, editor ou visualizador. Em vez disso, conceda um papel predefinido ou personalizado que atenda às suas necessidades.

Console

1. No console do Google Cloud, acesse a página Contas de serviço.

   Acesse as Contas de serviço

2. Selecione um projeto e clique em Criar conta de serviço.

3. No campo Nome da conta de serviço, insira um nome. O Google Cloud console preenche o campo ID da conta de serviço com base nesse nome.

   No campo Descrição da conta de serviço, insira uma descrição. Por exemplo, Service account for Kubernetes API.

4. Clique em Criar e continuar.

5. Na lista Selecionar um papel, filtre e selecione o papel Desenvolvedor do Kubernetes Engine.

6. Clique em Continuar.

7. Para concluir a criação da conta, clique em Concluído.

gcloud

1. Crie a conta de serviço:

   gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

   Substitua SERVICE_ACCOUNT_NAME pelo nome da conta de serviço.

2. Atribua o papel container.developer à conta de usuário:

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
       --member=serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
       --role=roles/container.developer

   Substitua PROJECT_ID pelo ID do projeto Google Cloud.

Você pode usar o controle de acesso baseado em função (RBAC) do IAM e do Kubernetes para controlar o acesso ao seu cluster do GKE:

• O IAM não é específico do Kubernetes. Ele fornece gerenciamento de identidade para vários produtos Google Cloud e opera principalmente no nível do projeto Google Cloud .

• O RBAC do Kubernetes é um componente principal do Kubernetes e permite criar e conceder papéis (conjuntos de permissões) para qualquer objeto ou tipo de objeto no cluster. Se você usa principalmente o GKE e precisa de permissões refinadas para cada objeto e operação no cluster, o RBAC do Kubernetes é a melhor escolha.

Para mais informações, consulte Controle de acesso.

Criar um cluster do GKE

Para usar o conector da API Kubernetes, você precisa ter criado um cluster público ou privado do GKE. Em um cluster particular, os nós têm apenas endereços IP internos, o que significa que os nós e os pods estão isolados da Internet por padrão. Para mais informações, consulte Clusters particulares.

Também é possível especificar o modo de operação, que oferece diferentes níveis de flexibilidade, responsabilidade e controle. Por exemplo, é possível criar um cluster do Autopilot, que é um modo de operação no GKE em que o Google gerencia a configuração do cluster, incluindo nós, escalonamento, segurança e outras configurações pré-configuradas. Para mais informações, consulte Escolher um modo de operação do GKE.

Se você ainda não criou um cluster do GKE, é possível implantar um aplicativo conteinerizado de servidor da Web em um cluster do GKE. Ou, para testar as instruções neste documento, crie um cluster do Autopilot seguindo as instruções abaixo.

Console

1. No Console do Google Cloud, acesse a página de clusters do Kubernetes.

   Acessar os clusters do Kubernetes

2. Clique em Criar.

3. Se você precisar selecionar um modo de cluster, escolha Autopilot.

4. Na seção Princípios básicos do cluster, conclua o seguinte:

   1. Insira o Nome do cluster, como hello-cluster.
   2. Selecione uma região para o cluster, como us-central1.

5. Clique em Próxima: rede.

6. Na seção Acesso à rede IPv4, para criar um cluster com um endpoint acessível publicamente, escolha Cluster público.

7. Para todas as outras configurações, aceite os padrões.

8. Clique em Criar.

A criação do cluster pode levar vários minutos para ser concluída. Depois que o cluster é criado, uma marca de seleção indica que ele está em execução.

gcloud

Execute este comando:

gcloud container clusters create-auto CLUSTER_NAME \
    --location=LOCATION \
    --project=PROJECT_ID

Substitua:

• CLUSTER_NAME: o nome do cluster do GKE, como hello-cluster
• LOCATION: a região do cluster, como us-central1.
• PROJECT_ID: o ID do Google Cloud projeto

A criação do cluster pode levar vários minutos para ser concluída. Depois que o cluster é criado, a saída fica mais ou menos assim:

Creating cluster hello-cluster...done.
Created [https://container.googleapis.com/v1/projects/MY_PROJECT/zones/us-central1/clusters/hello-cluster].
[...]
STATUS: RUNNING

Usar o conector para enviar uma solicitação HTTP

Você pode usar o conector da API Kubernetes para enviar uma solicitação HTTP ao plano de controle de um cluster do GKE. Por exemplo, o fluxo de trabalho a seguir cria uma implantação chamada nginx-deployment no cluster do Kubernetes especificado. A implantação descreve um estado obrigatório. Neste caso, para executar três pods com a imagem nginx:1.14.2 e expor o serviço na porta 80. Se não for especificado, o padrão de project e location será o do fluxo de trabalho.

Para mais informações, consulte a página de referência da função do conector da API Kubernetes, gke.request.

Observe o seguinte:

• O campo path corresponde ao caminho do método da API Kubernetes. Para mais informações, consulte a Visão geral da API na documentação do Kubernetes, que tem links para as páginas de "Referência da API Kubernetes".
• É possível detectar e processar erros de solicitação HTTP no seu fluxo de trabalho. Para mais informações, consulte Erros de fluxo de trabalho.

Implantar seu fluxo de trabalho

Antes de executar um fluxo de trabalho, você precisa criá-lo e implantá-lo.

Console

1. No console do Google Cloud, abra a página Workflows.

   Acessar fluxos de trabalho

2. Clique em Criar.

3. Insira um nome para o novo fluxo de trabalho, como kubernetes-api-request.

4. Na lista Região, selecione us-central1.

5. Selecione a conta de serviço que você criou anteriormente.

6. Clique em Próxima.

7. No editor de fluxo de trabalho, insira a seguinte definição:

   YAML

   main:
     steps:
       - create_deployment:
           call: gke.request
           args:
             cluster_id: "CLUSTER_NAME"
             project: "PROJECT_ID"
             location: "LOCATION"
             method: "POST"
             path: "/apis/apps/v1/namespaces/default/deployments"
             body:
               kind: Deployment
               metadata:
                 name: nginx-deployment
                 labels:
                   app: nginx
               spec:
                 replicas: 3
                 selector:
                   matchLabels:
                     app: nginx
                 template:
                   metadata:
                     labels:
                       app: nginx
                   spec:
                     containers:
                       - name: nginx
                         image: nginx:1.14.2
                         ports:
                           - containerPort: 80
           result: result
       - returnResult:
           return: '${result}'

   JSON

   {
     "main": {
       "steps": [
         {
           "create_deployment": {
             "call": "gke.request",
             "args": {
               "cluster_id": "CLUSTER_NAME",
               "project": "PROJECT_ID",
               "location": "LOCATION",
               "method": "POST",
               "path": "/apis/apps/v1/namespaces/default/deployments",
               "body": {
                 "kind": "Deployment",
                 "metadata": {
                   "name": "nginx-deployment",
                   "labels": {
                     "app": "nginx"
                   }
                 },
                 "spec": {
                   "replicas": 3,
                   "selector": {
                     "matchLabels": {
                       "app": "nginx"
                     }
                   },
                   "template": {
                     "metadata": {
                       "labels": {
                         "app": "nginx"
                       }
                     },
                     "spec": {
                       "containers": [
                         {
                           "name": "nginx",
                           "image": "nginx:1.14.2",
                           "ports": [
                             {
                               "containerPort": 80
                             }
                           ]
                         }
                       ]
                     }
                   }
                 }
               }
             },
             "result": "result"
           }
         },
         {
           "returnResult": {
             "return": "${result}"
           }
         }
       ]
     }
   }
   

   Substitua:

   • CLUSTER_NAME: o nome do cluster do GKE, como hello-cluster
   • PROJECT_ID: o ID do Google Cloud projeto
   • LOCATION: a região do cluster, como us-central1.

8. Clique em Implantar.

gcloud

1. Crie um arquivo de código-fonte para seu fluxo de trabalho:

   touch kubernetes-api-request.JSON_OR_YAML

   Substitua JSON_OR_YAML por yaml ou json, dependendo do formato do seu fluxo de trabalho.

2. Em um editor de texto, copie o seguinte fluxo de trabalho para o arquivo de código-fonte:

   YAML

   main:
     steps:
       - create_deployment:
           call: gke.request
           args:
             cluster_id: "CLUSTER_NAME"
             project: "PROJECT_ID"
             location: "LOCATION"
             method: "POST"
             path: "/apis/apps/v1/namespaces/default/deployments"
             body:
               kind: Deployment
               metadata:
                 name: nginx-deployment
                 labels:
                   app: nginx
               spec:
                 replicas: 3
                 selector:
                   matchLabels:
                     app: nginx
                 template:
                   metadata:
                     labels:
                       app: nginx
                   spec:
                     containers:
                       - name: nginx
                         image: nginx:1.14.2
                         ports:
                           - containerPort: 80
           result: result
       - returnResult:
           return: '${result}'

   JSON

   {
     "main": {
       "steps": [
         {
           "create_deployment": {
             "call": "gke.request",
             "args": {
               "cluster_id": "CLUSTER_NAME",
               "project": "PROJECT_ID",
               "location": "LOCATION",
               "method": "POST",
               "path": "/apis/apps/v1/namespaces/default/deployments",
               "body": {
                 "kind": "Deployment",
                 "metadata": {
                   "name": "nginx-deployment",
                   "labels": {
                     "app": "nginx"
                   }
                 },
                 "spec": {
                   "replicas": 3,
                   "selector": {
                     "matchLabels": {
                       "app": "nginx"
                     }
                   },
                   "template": {
                     "metadata": {
                       "labels": {
                         "app": "nginx"
                       }
                     },
                     "spec": {
                       "containers": [
                         {
                           "name": "nginx",
                           "image": "nginx:1.14.2",
                           "ports": [
                             {
                               "containerPort": 80
                             }
                           ]
                         }
                       ]
                     }
                   }
                 }
               }
             },
             "result": "result"
           }
         },
         {
           "returnResult": {
             "return": "${result}"
           }
         }
       ]
     }
   }
   

   Substitua:

   • CLUSTER_NAME: o nome do cluster do GKE, como hello-cluster
   • LOCATION: a região do cluster, como us-central1.

3. Implante o fluxo de trabalho:

   gcloud workflows deploy kubernetes-api-request \
       --source=kubernetes-api-request.JSON_OR_YAML \
       --location=LOCATION \
       --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Executar seu fluxo de trabalho

Depois de implantar o fluxo de trabalho, você pode executá-lo. Quando um fluxo de trabalho é executado, a definição atual associada a ele também é.

Console

1. No console do Google Cloud, abra a página Workflows.

   Acessar fluxos de trabalho

2. Na página Fluxos de trabalho, selecione o fluxo de trabalho para acessar a página de detalhes dele.

3. Na página Detalhes do fluxo de trabalho, clique em Executar.

4. Clique em Executar novamente.

5. Confira os resultados do fluxo de trabalho no painel Saída.

   Se for bem-sucedido, o estado de execução será Succeeded, e o corpo da resposta será retornado.

gcloud

Execute o fluxo de trabalho:

gcloud workflows run kubernetes-api-request \
    --location=LOCATION

Se o processo for bem-sucedido, o estado será SUCCEEDED, e o corpo da resposta será retornado.

Usar o conector para executar um job do Kubernetes

É possível usar o conector da API Kubernetes para implantar e executar um job do Kubernetes em um cluster do GKE. O fluxo de trabalho a seguir cria um job do Kubernetes que executa um script Bash que itera uma sequência de números. O fluxo de trabalho espera até 90 segundos para que o job do Kubernetes seja concluído. Caso contrário, um erro será gerado. Se o job for concluído, ele será excluído.

Um job é considerado concluído se o status dele incluir um tipo de condição Complete. Exemplo:

  "status": {
    "conditions": [
      {
        "type": "Complete",
        "status": "True"
      }
    ]
  }

Se o job falhar, uma tag FailedJobError será retornada. Exemplo:

{
  "tags": ["FailedJobError"]
  "job": {...}
  "message":"Kubernetes job failed"
}

Para mais informações, consulte as páginas de referência das seguintes funções do conector da API do Kubernetes:

• gke.create_job
• gke.await_job
• gke.delete_job

Implantar seu fluxo de trabalho

Antes de executar um fluxo de trabalho, você precisa criá-lo e implantá-lo.

Console

1. No console do Google Cloud, abra a página Workflows.

   Acessar fluxos de trabalho

2. Clique em Criar.

3. Insira um nome para o novo fluxo de trabalho, como kubernetes-api-job.

4. Na lista Região, selecione us-central1.

5. Selecione a conta de serviço que você criou anteriormente.

6. Clique em Próxima.

7. No editor de fluxo de trabalho, insira a seguinte definição:

   YAML

   main:
     steps:
       - init:
           assign:
             - project: "PROJECT_ID"
             - location: "LOCATION"
             - cluster_id: "CLUSTER_NAME"
             - job_name: "JOB_NAME"
             - namespace: "default"
       - create_job:
           call: gke.create_job
           args:
             cluster_id: '${cluster_id}'
             location: '${location}'
             project: '${project}'
             namespace: '${namespace}'
             job:
               apiVersion: batch/v1
               kind: Job
               metadata:
                 name: "${job_name}"
               spec:
                 template:
                   spec:
                     containers:
                       - name: counter
                         image: centos:7
                         command:
                           - "bin/bash"
                           - "-c"
                           - "for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1 ; do echo $i ; done"
                     restartPolicy: Never
           result: job
       - wait_for_job:  # if job fails, raise error with "FailedJobError" tag and "job" field
           call: gke.await_job
           args:
             cluster_id: '${cluster_id}'
             job_name: '${job_name}'
             location: '${location}'
             project: '${project}'
             timeout: 90  # 90 seconds
           result: completed_job
       - cleanup_job:
           call: gke.delete_job
           args:
             cluster_id: '${cluster_id}'
             job_name: '${job_name}'
             location: '${location}'
             project: '${project}'
             query:
               propagationPolicy: "Foreground"  # delete child Pods
       - return_job:
           return: '${completed_job}'

   JSON

   {
     "main": {
       "steps": [
         {
           "init": {
             "assign": [
               {
                 "project": "PROJECT_ID"
               },
               {
                 "location": "LOCATION"
               },
               {
                 "cluster_id": "CLUSTER_NAME"
               },
               {
                 "job_name": "JOB_NAME"
               },
               {
                 "namespace": "default"
               }
             ]
           }
         },
         {
           "create_job": {
             "call": "gke.create_job",
             "args": {
               "cluster_id": "${cluster_id}",
               "location": "${location}",
               "project": "${project}",
               "namespace": "${namespace}",
               "job": {
                 "apiVersion": "batch/v1",
                 "kind": "Job",
                 "metadata": {
                   "name": "${job_name}"
                 },
                 "spec": {
                   "template": {
                     "spec": {
                       "containers": [
                         {
                           "name": "counter",
                           "image": "centos:7",
                           "command": [
                             "bin/bash",
                             "-c",
                             "for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1 ; do echo $i ; done"
                           ]
                         }
                       ],
                       "restartPolicy": "Never"
                     }
                   }
                 }
               }
             },
             "result": "job"
           }
         },
         {
           "wait_for_job": {
             "call": "gke.await_job",
             "args": {
               "cluster_id": "${cluster_id}",
               "job_name": "${job_name}",
               "location": "${location}",
               "project": "${project}",
               "timeout": 90
             },
             "result": "completed_job"
           }
         },
         {
           "cleanup_job": {
             "call": "gke.delete_job",
             "args": {
               "cluster_id": "${cluster_id}",
               "job_name": "${job_name}",
               "location": "${location}",
               "project": "${project}",
               "query": {
                 "propagationPolicy": "Foreground"
               }
             }
           }
         },
         {
           "return_job": {
             "return": "${completed_job}"
           }
         }
       ]
     }
   }
   

   Substitua:

   • LOCATION: a região do cluster, como us-central1.
   • CLUSTER_NAME: o nome do cluster do GKE, como hello-cluster
   • JOB_NAME: o nome do job do Kubernetes, como hello-job

8. Clique em Implantar.

gcloud

1. Crie um arquivo de código-fonte para seu fluxo de trabalho:

   touch kubernetes-api-job.JSON_OR_YAML

   Substitua JSON_OR_YAML por yaml ou json, dependendo do formato do seu fluxo de trabalho.

2. Em um editor de texto, copie o seguinte fluxo de trabalho para o arquivo de código-fonte:

   YAML

   main:
     steps:
       - init:
           assign:
             - project: "PROJECT_ID"
             - location: "LOCATION"
             - cluster_id: "CLUSTER_NAME"
             - job_name: "JOB_NAME"
             - namespace: "default"
       - create_job:
           call: gke.create_job
           args:
             cluster_id: '${cluster_id}'
             location: '${location}'
             project: '${project}'
             namespace: '${namespace}'
             job:
               apiVersion: batch/v1
               kind: Job
               metadata:
                 name: "${job_name}"
               spec:
                 template:
                   spec:
                     containers:
                       - name: counter
                         image: centos:7
                         command:
                           - "bin/bash"
                           - "-c"
                           - "for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1 ; do echo $i ; done"
                     restartPolicy: Never
           result: job
       - wait_for_job:  # if job fails, raise error with "FailedJobError" tag and "job" field
           call: gke.await_job
           args:
             cluster_id: '${cluster_id}'
             job_name: '${job_name}'
             location: '${location}'
             project: '${project}'
             timeout: 90  # 90 seconds
           result: completed_job
       - cleanup_job:
           call: gke.delete_job
           args:
             cluster_id: '${cluster_id}'
             job_name: '${job_name}'
             location: '${location}'
             project: '${project}'
             query:
               propagationPolicy: "Foreground"  # delete child Pods
       - return_job:
           return: '${completed_job}'

   JSON

   {
     "main": {
       "steps": [
         {
           "init": {
             "assign": [
               {
                 "project": "PROJECT_ID"
               },
               {
                 "location": "LOCATION"
               },
               {
                 "cluster_id": "CLUSTER_NAME"
               },
               {
                 "job_name": "JOB_NAME"
               },
               {
                 "namespace": "default"
               }
             ]
           }
         },
         {
           "create_job": {
             "call": "gke.create_job",
             "args": {
               "cluster_id": "${cluster_id}",
               "location": "${location}",
               "project": "${project}",
               "namespace": "${namespace}",
               "job": {
                 "apiVersion": "batch/v1",
                 "kind": "Job",
                 "metadata": {
                   "name": "${job_name}"
                 },
                 "spec": {
                   "template": {
                     "spec": {
                       "containers": [
                         {
                           "name": "counter",
                           "image": "centos:7",
                           "command": [
                             "bin/bash",
                             "-c",
                             "for i in 9 8 7 6 5 4 3 2 1 ; do echo $i ; done"
                           ]
                         }
                       ],
                       "restartPolicy": "Never"
                     }
                   }
                 }
               }
             },
             "result": "job"
           }
         },
         {
           "wait_for_job": {
             "call": "gke.await_job",
             "args": {
               "cluster_id": "${cluster_id}",
               "job_name": "${job_name}",
               "location": "${location}",
               "project": "${project}",
               "timeout": 90
             },
             "result": "completed_job"
           }
         },
         {
           "cleanup_job": {
             "call": "gke.delete_job",
             "args": {
               "cluster_id": "${cluster_id}",
               "job_name": "${job_name}",
               "location": "${location}",
               "project": "${project}",
               "query": {
                 "propagationPolicy": "Foreground"
               }
             }
           }
         },
         {
           "return_job": {
             "return": "${completed_job}"
           }
         }
       ]
     }
   }
   

   Substitua:

   • LOCATION: a região do cluster, como us-central1.
   • CLUSTER_NAME: o nome do cluster do GKE, como hello-cluster
   • JOB_NAME: o nome do job do Kubernetes, como hello-job

3. Implante o fluxo de trabalho:

   gcloud workflows deploy kubernetes-api-job \
       --source=kubernetes-api-job.JSON_OR_YAML \
       --location=LOCATION \
       --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Executar seu fluxo de trabalho

Depois de implantar o fluxo de trabalho, você pode executá-lo. Quando um fluxo de trabalho é executado, a definição atual associada a ele também é.

Console

1. No console do Google Cloud, abra a página Workflows.

   Acessar fluxos de trabalho

2. Na página Fluxos de trabalho, selecione o fluxo de trabalho para acessar a página de detalhes dele.

3. Na página Detalhes do fluxo de trabalho, clique em Executar.

4. Clique em Executar novamente.

   A execução do fluxo de trabalho pode levar alguns minutos.

5. Confira os resultados do fluxo de trabalho no painel Saída.

   Os resultados serão semelhantes a estes:

   {
   ...
     },
     "status": {
       "completionTime": "2023-10-31T17:04:32Z",
       "conditions": [
         {
           "lastProbeTime": "2023-10-31T17:04:33Z",
           "lastTransitionTime": "2023-10-31T17:04:33Z",
           "status": "True",
           "type": "Complete"
         }
       ],
       "ready": 0,
       "startTime": "2023-10-31T17:04:28Z",
       "succeeded": 1,
       "uncountedTerminatedPods": {}
     }
   }
   

gcloud

Execute o fluxo de trabalho:

gcloud workflows run kubernetes-api-job \
    --location=LOCATION

A execução do fluxo de trabalho pode levar alguns minutos. Os resultados serão semelhantes a este:

{
...
  },
  "status": {
    "completionTime": "2023-10-31T17:04:32Z",
    "conditions": [
      {
        "lastProbeTime": "2023-10-31T17:04:33Z",
        "lastTransitionTime": "2023-10-31T17:04:33Z",
        "status": "True",
        "type": "Complete"
      }
    ],
    "ready": 0,
    "startTime": "2023-10-31T17:04:28Z",
    "succeeded": 1,
    "uncountedTerminatedPods": {}
  }
}

A seguir

• Conceitos básicos sobre os conectores
• Invocar um serviço Google Cloud usando um conector