Exécuter un workflow

L'exécution d'un workflow exécute la définition actuelle du workflow associé au workflow.

Vous pouvez transmettre des arguments d'exécution dans une requête d'exécution de workflow et y accéder à l'aide d'une variable de workflow. Pour en savoir plus, consultez la section Transmettre des arguments d'environnement d'exécution dans une requête d'exécution.

Une fois l'exécution du workflow terminée, son historique et ses résultats sont conservés pendant une durée limitée. Pour en savoir plus, consultez la page Quotas et limites.

Avant de commencer

Les contraintes de sécurité définies par votre organisation peuvent vous empêcher d'effectuer les étapes suivantes. Pour obtenir des informations de dépannage, consultez la page Développer des applications dans un environnement Google Cloud limité.

1. Connectez-vous à votre compte Google Cloud. Si vous débutez sur Google Cloud, créez un compte pour évaluer les performances de nos produits en conditions réelles. Les nouveaux clients bénéficient également de 300 $ de crédits gratuits pour exécuter, tester et déployer des charges de travail.

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

4. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

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

6. Si un workflow accède à d'autres ressources Google Cloud, assurez-vous qu'il est associé à un compte de service disposant des autorisations appropriées pour le faire. Pour savoir quel compte de service est associé à un workflow existant, consultez Validez un compte de service associé au workflow.

   Notez que pour créer une ressource et lui associer un compte de service, vous devez disposer des autorisations nécessaires pour créer cette ressource et lui accorder l'identité du compte de service que vous rattacherez à la ressource. Pour en savoir plus, consultez la section Autorisations de compte de service.

7. Déployer un workflow à l'aide de la méthode Console Google Cloud ou à la Google Cloud CLI.

Remarque:Pour envoyer des journaux à Cloud Logging, assurez-vous que le compte de service exécutant le workflow s'est vu attribuer un rôle comprenant le rôle l'autorisation logging.logEntries.create (par exemple, rôle Logs Writer).

Exécuter un workflow

Vous pouvez exécuter un workflow à l'aide des bibliothèques clientes, dans la console Google Cloud à l'aide de la gcloud CLI, ou en envoyant une requête au API REST Workflows

Console

1. Pour exécuter un workflow, dans la console Google Cloud, accédez à Page Workflows:

   Accéder à "Workflows"

2. Sur la page Workflows, sélectionnez un workflow pour accéder aux page d'informations.

3. Sur la page Détails du workflow, cliquez sur Exécuter.

4. Sur la page Execute workflow (Exécuter le workflow), dans le volet Input (Entrée), vous pouvez saisir des arguments d'exécution facultatifs à transmettre à votre workflow avant l'exécution. Les arguments doivent être au format JSON. Exemple : {"animal":"cat"} Si votre workflow n'utilise pas d'arguments d'exécution, laissez ce champ vide.

5. Vous pouvez également spécifier le niveau la journalisation des appels souhaitée à appliquer à l'exécution du workflow. Dans Call log level (Niveau des journaux d'appels) sélectionnez l'une des options suivantes:

   • Non spécifié: aucun niveau de journalisation n'est spécifié. Il s'agit de l'option par défaut. Un niveau de journalisation d'exécution est prioritaire sur tout niveau de journalisation de workflow, sauf si celui-ci n'est pas spécifié (valeur par défaut). Dans ce cas, le niveau de journalisation du workflow s'applique.
   • Erreurs uniquement: consigne toutes les exceptions interceptées, ou lorsqu'un appel est arrêté en raison d'une exception.
   • Tous les appels: consigne tous les appels aux sous-workflows ou aux fonctions de la bibliothèque, ainsi que leurs résultats.
   • Aucun journal: aucun journal d'appels.

6. Cliquez sur Exécuter.

7. Sur la page Détails de l'exécution, vous pouvez consulter les résultats de l'exécution, y compris toute sortie, l'ID et l'état de l'exécution, ainsi que l'étape actuelle ou finale de l'exécution du workflow. Pour en savoir plus, consultez la section Accéder aux résultats de l'exécution du workflow.

   Remarque : Pour accéder à la page Détails de l'exécution, vous devez disposer d'un rôle contenant les autorisations workflows.workflows.get, workflows.executions.get et workflows.stepEntries.list. Pour en savoir plus, consultez les pages Rôles et autorisations Workflows et Gérer les accès.

gcloud

1. Ouvrez un terminal.

2. Recherchez le nom du workflow que vous souhaitez exécuter. Si vous ne connaissez pas le nom du workflow, vous pouvez saisir la commande suivante pour répertorier tous vos workflows:

   gcloud workflows list

3. Vous pouvez exécuter le workflow à l'aide de la commande gcloud workflows run ou de la commande gcloud workflows execute :

   • Exécutez le workflow et attendez la fin de l'exécution:

     gcloud workflows run WORKFLOW_NAME \
         --call-log-level=CALL_LOGGING_LEVEL \
         --data=DATA

   • Exécutez le workflow sans attendre la fin de la tentative d'exécution:

     gcloud workflows execute WORKFLOW_NAME \
         --call-log-level=CALL_LOGGING_LEVEL \
         --data=DATA

     Remplacez les éléments suivants :

     • WORKFLOW_NAME: nom du workflow.

     • CALL_LOGGING_LEVEL (facultatif) : niveau de journalisation des appels à appliquer lors de l'exécution. Peut être une valeur parmi :

       • none: aucun niveau de journalisation n'est spécifié. Il s'agit de l'option par défaut. Un niveau de journalisation d'exécution est prioritaire sur un niveau de journalisation de workflow, sauf si celui-ci n'est pas spécifié (valeur par défaut). Dans ce cas, le niveau de journalisation du workflow s'applique.
       • log-errors-only: journalise toutes les exceptions interceptées, ou lorsqu'un appel est arrêté en raison d'une exception.
       • log-all-calls: journalise tous les appels aux sous-workflows ou aux fonctions de la bibliothèque, ainsi que leurs résultats.
       • log-none: aucune journalisation des appels.

     • DATA (facultatif): arguments d'exécution pour votre workflow au format JSON.

4. Si vous avez exécuté gcloud workflows execute, l'ID unique de la tentative d'exécution du workflow est renvoyé et le résultat ressemble à ce qui suit:

    To view the workflow status, you can use following command:
    gcloud workflows executions describe b113b589-8eff-4968-b830-8d35696f0b33 --workflow workflow-2 --location us-central1

   Pour afficher l'état de l'exécution, saisissez la commande renvoyée à l'étape précédente.

Si la tentative d'exécution aboutit, le résultat est semblable à ce qui suit, avec un state indiquant la réussite du workflow et un status spécifiant l'étape finale du workflow d'exécution.

argument: '{"searchTerm":"Friday"}'
endTime: '2022-06-22T12:17:53.086073678Z'
name: projects/1051295516635/locations/us-central1/workflows/myFirstWorkflow/executions/c4dffd1f-13db-46a0-8a4a-ee39c144cb96
result: '["Friday","Friday the 13th (franchise)","Friday Night Lights (TV series)","Friday
    the 13th (1980 film)","Friday the 13th","Friday the 13th (2009 film)","Friday the
    13th Part III","Friday the 13th Part 2","Friday (Rebecca Black song)","Friday Night
    Lights (film)"]'
startTime: '2022-06-22T12:17:52.799387653Z'
state: SUCCEEDED
status:
    currentSteps:
    - routine: main
        step: returnOutput
workflowRevisionId: 000001-ac2

Bibliothèques clientes

Les exemples suivants supposent que vous avez déjà déployé un workflow, myFirstWorkflow.

1. Installez la bibliothèque cliente et configurez votre environnement de développement. Pour consultez les Présentation des bibliothèques clientes Workflows

2. Clonez le dépôt de l'exemple d'application sur votre machine locale :

   Java

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git

   Vous pouvez également télécharger l'exemple en tant que fichier ZIP et l'extraire.

   Node.js

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git

   Vous pouvez également télécharger l'exemple en tant que fichier ZIP et l'extraire.

   Python

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git

   Vous pouvez également télécharger l'exemple en tant que fichier ZIP et l'extraire.

3. Accédez au répertoire contenant l'exemple de code 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/

4. Consultez l'exemple de code :

   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 (JavaScript)

   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;
   });
   

   Node.js (TypeScript)

   import {ExecutionsClient} from '@google-cloud/workflows';
   const client: ExecutionsClient = 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: string,
     location: string,
     workflow: string,
     searchTerm: string
   ) {
     /**
      * Sleeps the process N number of milliseconds.
      * @param {Number} ms The number of milliseconds to sleep.
      */
     function sleep(ms: number): Promise<unknown> {
       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: Error) => {
       console.error(err.message);
       process.exitCode = 1;
     }
   );

   Python

   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
   
   
   def execute_workflow(
       project: str, location: str = "us-central1", workflow: str = "myFirstWorkflow"
   ) -> 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
   
   

   L'exemple effectue les opérations suivantes :

   1. Configure les bibliothèques clientes Cloud pour Workflows.
   2. Exécute un workflow.
   3. Interroge l'exécution du workflow (en utilisant un intervalle exponentiel entre les tentatives) jusqu'à ce que l'exécution prend fin.
   4. Imprime les résultats d'exécution.

5. Pour exécuter l'exemple, commencez par installer les dépendances:

   Java

   mvn compile

   Node.js (JavaScript)

   npm install

   Node.js (TypeScript)

   npm install && npm run build

   Python

   pip3 install -r requirements.txt

6. Exécutez le script :

   Java

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

   Node.js (JavaScript)

   npm start PROJECT_ID CLOUD_REGION WORKFLOW_NAME

   Node.js (TypeScript)

   npm start PROJECT_ID CLOUD_REGION WORKFLOW_NAME

   Python

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

   Remplacez les éléments suivants :

   • PROJECT_ID (obligatoire): ID du projet Projet Google Cloud
   • CLOUD_REGION: emplacement du workflow (par défaut: us-central1)
   • WORKFLOW_NAME: ID du workflow (par défaut: myFirstWorkflow)

   Le résultat ressemble à ce qui suit :

   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)"]
   

API REST

Pour créer une exécution à l'aide de la dernière révision d'un workflow donné, utilisez la méthode projects.locations.workflows.executions.create.

Notez que pour vous authentifier, vous aurez besoin d'un compte de service disposant d'une pour exécuter le workflow. Par exemple, vous pouvez attribuer à un compte de service le rôle Demandeur de workflows (roles/workflows.invoker) afin qu'il soit autorisé à déclencher l'exécution de votre workflow. Pour en savoir plus, consultez Appeler Workflows

Avant d'utiliser les données de requête ci-dessous, effectuez les remplacements suivants :

• PROJECT_NUMBER : numéro de votre projet Google Cloud répertorié sur la page IAM & Admin (IAM et administration).
• LOCATION: le région dans laquelle le workflow est déployé, par exemple us-central1
• WORKFLOW_NAME : nom défini par l'utilisateur pour le workflow (par exemple, myFirstWorkflow).
• PARAMETER : Facultatif. Si le workflow que vous exécutez peut recevoir des arguments d'exécution que vous lui transmettez dans le cadre d'une requête d'exécution, vous pouvez ajouter au corps de la requête une chaîne au format JSON dont la valeur est une ou plusieurs paires paramètre-valeur échappées (par exemple, "{\"searchTerm\":\"asia\"}").
• VALUE : Facultatif. Valeur d'une paire de valeurs de paramètre que votre workflow peut recevoir en tant qu'argument d'exécution.
• CALL_LOGGING_LEVEL : Facultatif. Niveau de journalisation des appels à appliquer lors de l'exécution. Par défaut, aucun niveau de journalisation spécifié, et le niveau de journalisation du workflow s'applique à la place. Pour en savoir plus, consultez la section Envoyer des journaux à Logging. L'une des suivantes:
  • CALL_LOG_LEVEL_UNSPECIFIED : aucun niveau de journalisation n'est spécifié et le niveau de journalisation du workflow s'applique à la place. Il s'agit de la valeur par défaut. Sinon, le niveau de journalisation de l'exécution s'applique et prévaut sur le niveau de journalisation du workflow.
  • LOG_ERRORS_ONLY: journalise toutes les exceptions interceptées. ou lorsqu'un appel est arrêté en raison d'une exception.
  • LOG_ALL_CALLS : journalise tous les appels aux sous-workflows ou aux fonctions de la bibliothèque, ainsi que leurs résultats.
  • LOG_NONE: aucune journalisation des appels.
• BACKLOG_EXECUTION: (facultatif). Si la valeur est true, l'exécution n'est pas mise en attente lorsque la simultanéité est quota est épuisé. Pour en savoir plus, consultez Gérer le report des exécutions.

Corps JSON de la requête :

{
  "argument": "{\"PARAMETER\":\"VALUE\"}",
  "callLogLevel": "CALL_LOGGING_LEVEL",
  "disableConcurrencyQuotaOverflowBuffering": "BACKLOG_EXECUTION"
}

Pour envoyer votre requête, développez l'une des options suivantes :

curl (Linux, macOS ou Cloud Shell)

Remarque : La commande suivante suppose que vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login, ou en utilisant Cloud Shell, qui vous connecte automatiquement à la CLI gcloud. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

cat > request.json << 'EOF'
{
  "argument": "{\"PARAMETER\":\"VALUE\"}",
  "callLogLevel": "CALL_LOGGING_LEVEL",
  "disableConcurrencyQuotaOverflowBuffering": "BACKLOG_EXECUTION"
}
EOF

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête REST :

curl -X POST \
     -H "Authorization: Bearer $(gcloud auth print-access-token)" \
     -H "Content-Type: application/json; charset=utf-8" \
     -d @request.json \
     "https://workflowexecutions.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/workflows/WORKFLOW_NAME/executions"

PowerShell (Windows)

Remarque : La commande suivante suppose que vous vous êtes connecté à la CLI gcloud avec votre compte utilisateur en exécutant la commande gcloud init ou gcloud auth login. Vous pouvez exécuter la commande gcloud auth list pour vérifier quel est le compte actuellement actif.

Enregistrez le corps de la requête dans un fichier nommé request.json. Exécutez la commande suivante dans le terminal pour créer ou écraser ce fichier dans le répertoire actuel :

@'
{
  "argument": "{\"PARAMETER\":\"VALUE\"}",
  "callLogLevel": "CALL_LOGGING_LEVEL",
  "disableConcurrencyQuotaOverflowBuffering": "BACKLOG_EXECUTION"
}
'@  | Out-File -FilePath request.json -Encoding utf8

Exécutez ensuite la commande suivante pour envoyer votre requête REST :

$cred = gcloud auth print-access-token
$headers = @{ "Authorization" = "Bearer $cred" }

Invoke-WebRequest `
    -Method POST `
    -Headers $headers `
    -ContentType: "application/json; charset=utf-8" `
    -InFile request.json `
    -Uri "https://workflowexecutions.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/workflows/WORKFLOW_NAME/executions" | Select-Object -Expand Content

APIs Explorer (navigateur)

Copiez le corps de la requête et ouvrez la page de référence de la méthode. Le panneau APIs Explorer s'ouvre dans la partie droite de la page. Vous pouvez interagir avec cet outil pour envoyer des requêtes. Collez le corps de la requête dans cet outil, renseignez tous les champs obligatoires, puis cliquez sur Execute (Exécuter).

Si la requête aboutit, le corps de la réponse contient une nouvelle instance de Execution:

{
  "name": "projects/PROJECT_NUMBER/locations/LOCATION/workflows/WORKFLOW_NAME/executions/EXECUTION_ID",
  "startTime": "2023-11-07T14:35:27.215337069Z",
  "state": "ACTIVE",
  "argument": "{\"PARAMETER\":\"VALUE\"}",
  "workflowRevisionId": "000001-2df",
  "callLogLevel": "CALL_LOGGING_LEVEL",
  "status": {}
}

Vérifier l'état des exécutions

Plusieurs commandes vous permettent de vérifier l'état d'exécution d'un workflow.

• Pour récupérer la liste des tentatives d'exécution d'un workflow et de leurs ID, saisissez la commande suivante:

  gcloud workflows executions list WORKFLOW_NAME

  Remplacez WORKFLOW_NAME par le nom du workflow.

  La commande renvoie une valeur NAME semblable à ce qui suit:

  projects/PROJECT_NUMBER/locations/REGION/workflows/WORKFLOW_NAME/executions/EXECUTION_ID

  Copiez l'ID d'exécution à utiliser dans la commande suivante.

• Pour vérifier l'état d'une tentative d'exécution et attendre la fin de la tentative, saisissez la commande suivante:

  gcloud workflows executions wait EXECUTION_ID

  Remplacez EXECUTION_ID par l'ID de la tentative d'exécution.

  La commande attend la fin de la tentative d'exécution, puis renvoie les résultats.

• Pour attendre la fin de la dernière exécution, puis renvoyer le résultat de la est terminée, saisissez la commande suivante:

  gcloud workflows executions wait-last

  Si vous avez effectué une tentative d'exécution précédente dans la même session gcloud, la commande attend la fin de la tentative d'exécution précédente, puis renvoie les résultats de l'exécution terminée. Si aucune tentative précédente n'existe, gcloud renvoie l'erreur suivante :

  ERROR: (gcloud.workflows.executions.wait-last) [NOT FOUND] There are no cached executions available.
  

• Pour connaître l'état de la dernière exécution, saisissez le la commande suivante:

  gcloud workflows executions describe-last

  Si vous avez effectué une tentative d'exécution précédente dans la même session gcloud, le renvoie les résultats de la dernière exécution, même si elle est en cours d'exécution. Si aucune tentative précédente n'existe, gcloud renvoie l'erreur suivante:

  ERROR: (gcloud.beta.workflows.executions.describe-last) [NOT FOUND] There are no cached executions available.
  

Filtrer les exécutions

Vous pouvez appliquer des filtres à la liste des exécutions de workflow renvoyées par la méthode workflows.executions.list.

Vous pouvez filtrer les données en fonction des champs suivants:

• createTime
• disableOverflowBuffering
• duration
• endTime
• executionId
• label
• startTime
• state
• stepName
• workflowRevisionId

Par exemple, pour filtrer les données à l'aide d'un libellé (labels."fruit":"apple"), vous pouvez définir une Requête d'API semblable à celle-ci:

GET https://workflowexecutions.googleapis.com/v1/projects/MY_PROJECT/locations/MY_LOCATION/workflows/MY_WORKFLOW/executions?view=full&filter=labels.%22fruit%22%3A%22apple%22"

Où :

• view=full spécifie une vue définissant les champs à renseigner dans a renvoyé des exécutions ; dans ce cas, toutes les données
• labels.%22fruit%22%3A%22apple%22 est la syntaxe du filtre encodée au format URL.

Pour en savoir plus, consultez la section Filtrage AIP-160.

Gérer le backlog d'exécution

Preview

Cette fonctionnalité est soumise aux "Conditions des offres de pré-DG" dans la section "Conditions d'utilisation générales" des Conditions spécifiques au service. Les fonctionnalités pré-DG sont disponibles "en l'état" et peuvent avoir une assistance limitée. Pour en savoir plus, consultez les descriptions des étapes de lancement.

Vous pouvez utiliser le backlogging des exécutions pour éviter les nouvelles tentatives côté client, supprimer l'exécution les retards et maximiser le débit. Les exécutions en attente s'exécutent automatiquement dès que le quota de simultanéité d'exécution est disponible.

Il existe un nombre maximal d'exécutions de workflow actives pouvant s'exécuter simultanément. Une fois ce quota épuisé, la journalisation des exécutions en attente est désactivée, ou si le quota d'exécutions en attente est les nouvelles exécutions échouent avec l'état HTTP 429 Too many requests. du code source. Lorsque le journalisation des exécutions est activée, les nouvelles exécutions aboutissent et sont créées avec l'état QUEUED. Dès que le quota de simultanéité d'exécution devient disponible, les exécutions s'exécutent automatiquement et passent à l'état ACTIVE.

Par défaut, le report d'exécution est activé pour toutes les requêtes (y compris celles déclenchées par Cloud Tasks) avec les exceptions suivantes :

• Lorsque vous créez une exécution à l'aide d'un executions.run ou executions.create dans un workflow, le backlogging des exécutions est désactivé par défaut. Vous pouvez le configurer en définissant explicitement le champ disableConcurrencyQuotaOverflowBuffering de l'exécution sur false.
• Pour les exécutions déclenchées par Pub/Sub, le backlogging des exécutions est désactivé et ne peut pas être configuré.

Veuillez noter les points suivants :

• Les exécutions en file d'attente sont lancées dans un ordre FIFO (premier entré, premier sorti), sur un du mieux possible.
• Un champ de code temporel createTime indique quand une exécution est créée. La Le code temporel startTime indique le moment où une exécution est automatiquement renvoyée la file d'attente en attente et commence à s'exécuter. Pour les exécutions qui ne sont pas en file d'attente, les deux valeurs d'horodatage sont identiques.
• La limite des exécutions en attente peut être respectée à l'aide de la méthode workflowexecutions.googleapis.com/executionbacklogentries métrique de quota. Pour Pour en savoir plus, consultez Afficher et gérer les quotas.

Désactiver le backlog d'exécution

Vous pouvez désactiver le journalisation des exécutions en définissant un indicateur lorsque vous utilisez Google Cloud CLI. Exemple :

gcloud workflows execute WORKFLOW_NAME
    --disable-concurrency-quota-overflow-buffering

Vous pouvez également désactiver le report d'exécution en définissant le champ disableConcurrencyQuotaOverflowBuffering sur true dans le corps de la requête JSON lorsque vous envoyez une requête d'exécution à l'API REST Workflows. Exemple :

{
  "argument": {"arg1":"value1"},
  "callLogLevel": "LOG_NONE",
  "disableConcurrencyQuotaOverflowBuffering": true
}

Pour en savoir plus, consultez la page Exécuter un workflow.

Étape suivante

• Mettre à jour un workflow existant

• Contrôler l'ordre d'exécution des étapes d'un workflow