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Cloud クライアントライブラリを使用してワークフローを実行する

このクイックスタートでは、Cloud クライアントライブラリを使用してワークフローを実行し、実行結果を表示する方法について説明します。

Cloud クライアントライブラリのインストールと開発環境の設定の詳細については、Workflows クライアントライブラリの概要をご覧ください。

ターミナルまたは Cloud Shell で Google Cloud CLI を使用して、次の手順を完了できます。

始める前に

組織で定義されているセキュリティの制約により、次の手順を完了できない場合があります。トラブルシューティング情報については、制約のある環境でアプリケーションを開発する Google Cloud をご覧ください。

Sign in to your Google Cloud account. If you're new to Google Cloud, create an account to evaluate how our products perform in real-world scenarios. New customers also get $300 in free credits to run, test, and deploy workloads.

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

Create or select a Google Cloud project.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Workflows API:

gcloud services enable workflows.googleapis.com

Set up authentication:

Create the service account:
```
gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME
```
Replace SERVICE_ACCOUNT_NAME with a name for the service account.
Grant the roles/owner IAM role to the service account:
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=roles/owner
```
Replace the following:
- SERVICE_ACCOUNT_NAME: the name of the service account
- PROJECT_ID: the project ID where you created the service account
Note: The --role flag affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.

Install the Google Cloud CLI.

To initialize the gcloud CLI, run the following command:

gcloud init

Create or select a Google Cloud project.

Create a Google Cloud project:
```
gcloud projects create PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with a name for the Google Cloud project you are creating.
Select the Google Cloud project that you created:
```
gcloud config set project PROJECT_ID
```
Replace PROJECT_ID with your Google Cloud project name.

Make sure that billing is enabled for your Google Cloud project.

Enable the Workflows API:

gcloud services enable workflows.googleapis.com

Set up authentication:

Create the service account:
```
gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME
```
Replace SERVICE_ACCOUNT_NAME with a name for the service account.
Grant the roles/owner IAM role to the service account:
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=roles/owner
```
Replace the following:
- SERVICE_ACCOUNT_NAME: the name of the service account
- PROJECT_ID: the project ID where you created the service account
Note: The --role flag affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later. In production environments, do not grant the Owner, Editor, or Viewer roles. Instead, grant a predefined role or custom role that meets your needs.

（省略可）Cloud Logging にログを送信するには、サービスアカウントに roles/logging.logWriter ロールを付与します。
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
    --member "serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" \
    --role "roles/logging.logWriter"
```
サービスアカウントのロールと権限の詳細については、ワークフローにGoogle Cloud リソースへのアクセス権限を付与するをご覧ください。
必要に応じて、Git ソースコード管理ツールをダウンロードしてインストールします。

サンプルワークフローをデプロイする

ワークフローを定義したら、デプロイして実行できるようにします。デプロイの手順では、ソースファイルを実行できることも検証されます。

次のワークフローは、リクエストを公開 API に送信してから、API のレスポンスを返します。

次の内容のテキストファイルを myFirstWorkflow.yaml という名前で作成します。

- getCurrentTime:
    call: http.get
    args:
      url: https://timeapi.io/api/Time/current/zone?timeZone=Europe/Amsterdam
    result: currentTime
- readWikipedia:
    call: http.get
    args:
      url: https://en.wikipedia.org/w/api.php
      query:
        action: opensearch
        search: ${currentTime.body.dayOfWeek}
    result: wikiResult
- returnResult:
    return: ${wikiResult.body[1]}

ワークフローを作成したらデプロイできますが、そのワークフローは実行しないでください。
```
gcloud workflows deploy myFirstWorkflow \
    --source=myFirstWorkflow.yaml \
    --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
    --location=CLOUD_REGION
```
CLOUD_REGION は、ワークフローのサポートされているロケーションに置き換えます。コードサンプルで使用されているデフォルトのリージョンは us-central1 です。

サンプルコードを取得する

サンプルコードは GitHub からクローンを作成できます。

ローカルマシンにサンプルアプリのリポジトリのクローンを作成します。
Java
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
```
または、zip 形式のサンプルをダウンロードし、ファイルを抽出してもかまいません。
Node.js
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git
```
または、zip 形式のサンプルをダウンロードし、ファイルを抽出してもかまいません。
Python
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
```
または、zip 形式のサンプルをダウンロードし、ファイルを抽出してもかまいません。

Workflows のサンプルコードが含まれているディレクトリに移動します。

Java

cd java-docs-samples/workflows/cloud-client/

Node.js

cd nodejs-docs-samples/workflows/quickstart/

Python

cd python-docs-samples/workflows/cloud-client/

サンプルコードを見てみましょう。各サンプルアプリは次の処理を行います。

Workflows 用の Cloud クライアントライブラリを設定します。
ワークフローを実行します。
実行が終了するまで、ワークフローの実行をポーリングします（指数バックオフを使用）。
実行結果を出力します。

Java

// Imports the Google Cloud client library

import com.google.cloud.workflows.executions.v1.CreateExecutionRequest;
import com.google.cloud.workflows.executions.v1.Execution;
import com.google.cloud.workflows.executions.v1.ExecutionsClient;
import com.google.cloud.workflows.executions.v1.WorkflowName;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;

public class WorkflowsQuickstart {

  private static final String PROJECT = System.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT");
  private static final String LOCATION = System.getenv().getOrDefault("LOCATION", "us-central1");
  private static final String WORKFLOW =
      System.getenv().getOrDefault("WORKFLOW", "myFirstWorkflow");

  public static void main(String... args)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
    if (PROJECT == null) {
      throw new IllegalArgumentException(
          "Environment variable 'GOOGLE_CLOUD_PROJECT' is required to run this quickstart.");
    }
    workflowsQuickstart(PROJECT, LOCATION, WORKFLOW);
  }

  private static volatile boolean finished;

  public static void workflowsQuickstart(String projectId, String location, String workflow)
      throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs
    // to be created once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your
    // requests, call the "close" method on the client to safely clean up any remaining background
    // resources.
    try (ExecutionsClient executionsClient = ExecutionsClient.create()) {
      // Construct the fully qualified location path.
      WorkflowName parent = WorkflowName.of(projectId, location, workflow);

      // Creates the execution object.
      CreateExecutionRequest request =
          CreateExecutionRequest.newBuilder()
              .setParent(parent.toString())
              .setExecution(Execution.newBuilder().build())
              .build();
      Execution response = executionsClient.createExecution(request);

      String executionName = response.getName();
      System.out.printf("Created execution: %s%n", executionName);

      long backoffTime = 0;
      long backoffDelay = 1_000; // Start wait with delay of 1,000 ms
      final long backoffTimeout = 10 * 60 * 1_000; // Time out at 10 minutes
      System.out.println("Poll for results...");

      // Wait for execution to finish, then print results.
      while (!finished && backoffTime < backoffTimeout) {
        Execution execution = executionsClient.getExecution(executionName);
        finished = execution.getState() != Execution.State.ACTIVE;

        // If we haven't seen the results yet, wait.
        if (!finished) {
          System.out.println("- Waiting for results");
          Thread.sleep(backoffDelay);
          backoffTime += backoffDelay;
          backoffDelay *= 2; // Double the delay to provide exponential backoff.
        } else {
          System.out.println("Execution finished with state: " + execution.getState().name());
          System.out.println("Execution results: " + execution.getResult());
        }
      }
    }
  }
}

Node.js

const {ExecutionsClient} = require('@google-cloud/workflows');
const client = new ExecutionsClient();
/**
 * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'my-project';
// const location = 'us-central1';
// const workflow = 'myFirstWorkflow';
// const searchTerm = '';

/**
 * Executes a Workflow and waits for the results with exponential backoff.
 * @param {string} projectId The Google Cloud Project containing the workflow
 * @param {string} location The workflow location
 * @param {string} workflow The workflow name
 * @param {string} searchTerm Optional search term to pass to the Workflow as a runtime argument
 */
async function executeWorkflow(projectId, location, workflow, searchTerm) {
  /**
   * Sleeps the process N number of milliseconds.
   * @param {Number} ms The number of milliseconds to sleep.
   */
  function sleep(ms) {
    return new Promise(resolve => {
      setTimeout(resolve, ms);
    });
  }
  const runtimeArgs = searchTerm ? {searchTerm: searchTerm} : {};
  // Execute workflow
  try {
    const createExecutionRes = await client.createExecution({
      parent: client.workflowPath(projectId, location, workflow),
      execution: {
        // Runtime arguments can be passed as a JSON string
        argument: JSON.stringify(runtimeArgs),
      },
    });
    const executionName = createExecutionRes[0].name;
    console.log(`Created execution: ${executionName}`);

    // Wait for execution to finish, then print results.
    let executionFinished = false;
    let backoffDelay = 1000; // Start wait with delay of 1,000 ms
    console.log('Poll every second for result...');
    while (!executionFinished) {
      const [execution] = await client.getExecution({
        name: executionName,
      });
      executionFinished = execution.state !== 'ACTIVE';

      // If we haven't seen the result yet, wait a second.
      if (!executionFinished) {
        console.log('- Waiting for results...');
        await sleep(backoffDelay);
        backoffDelay *= 2; // Double the delay to provide exponential backoff.
      } else {
        console.log(`Execution finished with state: ${execution.state}`);
        console.log(execution.result);
        return execution.result;
      }
    }
  } catch (e) {
    console.error(`Error executing workflow: ${e}`);
  }
}

executeWorkflow(projectId, location, workflowName, searchTerm).catch(err => {
  console.error(err.message);
  process.exitCode = 1;
});

Python

import os
import time

from google.cloud import workflows_v1
from google.cloud.workflows import executions_v1
from google.cloud.workflows.executions_v1 import Execution
from google.cloud.workflows.executions_v1.types import executions

PROJECT = os.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT")
LOCATION = os.getenv("LOCATION", "us-central1")
WORKFLOW_ID = os.getenv("WORKFLOW", "myFirstWorkflow")


def execute_workflow(project: str, location: str, workflow: str) -> Execution:
    """Execute a workflow and print the execution results.

    A workflow consists of a series of steps described
    using the Workflows syntax, and can be written in either YAML or JSON.

    Args:
        project: The Google Cloud project id
            which contains the workflow to execute.
        location: The location for the workflow
        workflow: The ID of the workflow to execute.

    Returns:
        The execution response.
    """
    # Set up API clients.
    execution_client = executions_v1.ExecutionsClient()
    workflows_client = workflows_v1.WorkflowsClient()

    # Construct the fully qualified location path.
    parent = workflows_client.workflow_path(project, location, workflow)

    # Execute the workflow.
    response = execution_client.create_execution(request={"parent": parent})
    print(f"Created execution: {response.name}")

    # Wait for execution to finish, then print results.
    execution_finished = False
    backoff_delay = 1  # Start wait with delay of 1 second
    print("Poll for result...")
    while not execution_finished:
        execution = execution_client.get_execution(
            request={"name": response.name}
        )
        execution_finished = execution.state != executions.Execution.State.ACTIVE

        # If we haven't seen the result yet, wait a second.
        if not execution_finished:
            print("- Waiting for results...")
            time.sleep(backoff_delay)
            # Double the delay to provide exponential backoff.
            backoff_delay *= 2
        else:
            print(f"Execution finished with state: {execution.state.name}")
            print(f"Execution results: {execution.result}")
            return execution


if __name__ == "__main__":
    assert PROJECT, "'GOOGLE_CLOUD_PROJECT' environment variable not set."
    execute_workflow(PROJECT, LOCATION, WORKFLOW_ID)

サンプルコードを実行する

サンプルコードを実行してワークフローを実行できます。ワークフローを実行すると、ワークフローに関連付けられたデプロイされたワークフロー定義が実行されます。

サンプルを実行するには、まず依存関係をインストールします。
Java
```
mvn compile
```
Node.js
```
npm install -D tsx
```
Python
```
pip3 install -r requirements.txt
```

スクリプトを実行します。

Java

GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=com.example.workflows.WorkflowsQuickstart

Node.js

npx tsx index.js

Python

GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME python3 main.py

次のように置き換えます。

PROJECT_ID: プロジェクト名 Google Cloud
CLOUD_REGION: ワークフローのロケーション（デフォルト: us-central1）
WORKFLOW_NAME: ワークフロー名（デフォルト: myFirstWorkflow）

出力は次のようになります。

Execution finished with state: SUCCEEDED
Execution results: ["Thursday","Thursday Night Football","Thursday (band)","Thursday Island","Thursday (album)","Thursday Next","Thursday at the Square","Thursday's Child (David Bowie song)","Thursday Afternoon","Thursday (film)"]

実行リクエストでのデータ渡し

クライアントライブラリの言語によっては、実行リクエストでランタイム引数を渡すこともできます。次に例を示します。

Java

// Creates the execution object.
CreateExecutionRequest request =
    CreateExecutionRequest.newBuilder()
        .setParent(parent.toString())
        .setExecution(Execution.newBuilder().setArgument("{\"searchTerm\":\"Friday\"}").build())
        .build();

Node.js

// 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;

ランタイム引数を渡す方法について詳しくは、実行リクエストでのランタイム引数渡しをご覧ください。

クリーンアップ

このページで使用したリソースについて、 Google Cloud アカウントに課金されないようにするには、Google Cloud プロジェクトとそのリソースをまとめて削除してください。

作成したワークフローを削除します。
```
gcloud workflows delete myFirstWorkflow
```
続行を確認するメッセージが表示されたら、「y」と入力します。

ワークフローが削除されます。

Cloud クライアント ライブラリを使用してワークフローを実行する

始める前に

サンプル ワークフローをデプロイする

サンプルコードを取得する

Java

Node.js

Python

Java

Node.js

Python

Java

Node.js

Python

サンプルコードを実行する

Java

Node.js

Python

Java

Node.js

Python

実行リクエストでのデータ渡し

Java

Node.js

クリーンアップ

次のステップ

Cloud クライアントライブラリを使用してワークフローを実行する

サンプルワークフローをデプロイする