Menjalankan alur kerja menggunakan library klien
Anda dapat menjalankan alur kerja dan melihat hasil eksekusi menggunakan library klien.
Untuk informasi selengkapnya tentang cara menginstal library klien dan menyiapkan lingkungan pengembangan, lihat Ringkasan library klien Alur Kerja.
Sebelum memulai
Batasan keamanan yang ditentukan oleh organisasi mungkin mencegah Anda menyelesaikan langkah-langkah berikut. Untuk mengetahui informasi pemecahan masalah, lihat Mengembangkan aplikasi di lingkungan Google Cloud yang terbatas.
- Contoh berikut mengasumsikan bahwa Anda telah men-deploy alur kerja,
myFirstWorkflow
. Jika belum, deploy sekarang menggunakan konsol Google Cloud atau Google Cloud CLI. - Download dan instal alat pengelolaan kode sumber Git.
Mendapatkan kode sampel
Clone repositori aplikasi contoh ke komputer lokal Anda:
Java
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
Atau, Anda dapat mendownload contoh dalam file ZIP dan mengekstraknya.
Node.js
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git
Atau, Anda dapat mendownload contoh dalam file ZIP dan mengekstraknya.
Python
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
Atau, Anda dapat mendownload contoh dalam file ZIP dan mengekstraknya.
Ubah ke direktori yang berisi kode contoh Workflows:
Java
cd java-docs-samples/workflows/cloud-client/
Node.js
cd nodejs-docs-samples/workflows/quickstart/
Python
cd python-docs-samples/workflows/cloud-client/
Lihat kode contoh:
Java
Node.js
Python
Program ini melakukan hal berikut:
- Menyiapkan Library Klien Cloud untuk Alur Kerja.
- Menjalankan alur kerja.
- Melakukan polling terhadap eksekusi alur kerja (menggunakan backoff eksponensial) hingga eksekusi dihentikan.
- Mencetak hasil eksekusi.
Menjalankan contoh
Untuk menjalankan contoh, instal dependensi terlebih dahulu:
Java
mvn compile
Node.js
npm install
Python
pip3 install -r requirements.txt
Jalankan skrip:
Java
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=com.example.workflows.WorkflowsQuickstart
Node.js
node . PROJECT_ID CLOUD_REGION WORKFLOW_NAME
Python
GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME python3 main.py
Ganti kode berikut:
PROJECT_ID
: (wajib) Project ID project Google CloudCLOUD_REGION
: lokasi untuk alur kerja (default:us-central1
)WORKFLOW_NAME
: ID alur kerja (default:myFirstWorkflow
)
Outputnya mirip dengan hal berikut ini:
Execution finished with state: SUCCEEDED ["Sunday","Sunday in the Park with George","Sunday shopping","Sunday Bloody Sunday","Sunday Times Golden Globe Race","Sunday All Stars","Sunday Night (South Korean TV series)","Sunday Silence","Sunday Without God","Sunday Independent (Ireland)"]
Meneruskan data dalam permintaan eksekusi
Bergantung pada bahasa library klien, Anda juga dapat meneruskan argumen runtime dalam permintaan eksekusi.
Misalnya, menggunakan JavaScript:
// Execute workflow
try {
const createExecutionRes = await client.createExecution({
parent: client.workflowPath(projectId, location, workflow),
execution: {
argument: JSON.stringify({"searchTerm": "Friday"})
}
});
const executionName = createExecutionRes[0].name;
Atau, menggunakan Java:
// Creates the execution object.
CreateExecutionRequest request =
CreateExecutionRequest.newBuilder()
.setParent(parent.toString())
.setExecution(Execution.newBuilder().setArgument("{\"searchTerm\":\"Friday\"}").build())
.build();
Untuk informasi selengkapnya tentang cara meneruskan argumen runtime, lihat Teruskan argumen runtime dalam permintaan eksekusi.
Pembersihan
Agar tidak menimbulkan biaya pada akun Google Cloud Anda untuk resource yang digunakan pada halaman ini, ikuti langkah-langkah berikut.
Di konsol Google Cloud, buka halaman Workflows.
Dari daftar alur kerja, klik alur kerja untuk membuka halaman Detail alur kerja.
Klik
Delete.Ketik nama alur kerja, lalu klik Konfirmasi.