Ejecuta un flujo de trabajo

Cuando se ejecuta un flujo de trabajo, se ejecuta la definición actual del flujo de trabajo asociada con este.

Puedes pasar argumentos del entorno de ejecución en una solicitud de ejecución de flujo de trabajo y acceder a esos argumentos mediante una variable de flujo de trabajo. Para obtener más información, consulta Cómo pasar argumentos del entorno de ejecución en una solicitud de ejecución.

Una vez que se completa la ejecución de un flujo de trabajo, su historial y los resultados se conservan por un tiempo limitado. Para obtener más información, consulta Cuotas y límites.

Antes de comenzar

Es posible que las restricciones de seguridad que define tu organización no te permitan completar los siguientes pasos. Para obtener información sobre la solución de problemas, consulta Desarrolla aplicaciones en un entorno de Google Cloud restringido.

Accede a tu cuenta de Google Cloud. Si eres nuevo en Google Cloud, crea una cuenta para evaluar el rendimiento de nuestros productos en situaciones reales. Los clientes nuevos también obtienen $300 en créditos gratuitos para ejecutar, probar y, además, implementar cargas de trabajo.

En la página del selector de proyectos de la consola de Google Cloud, selecciona o crea un proyecto de Google Cloud.

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Asegúrate de que la facturación esté habilitada para tu proyecto de Google Cloud.

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Si un flujo de trabajo accede a otros recursos de Google Cloud, asegúrate de que esté asociado a una cuenta de servicio que tenga los permisos correctos para hacerlo. Si quieres saber qué cuenta de servicio está asociada con un flujo de trabajo existente, consulta Verifica la cuenta de servicio asociada de un flujo de trabajo.
Ten en cuenta que si quieres crear un recurso y conectar una cuenta de servicio, necesitas permisos para crear ese recurso y usar la identidad de la cuenta de servicio que conectarás al recurso. Para obtener más información, consulta Permisos de cuenta de servicio.
Implementa un flujo de trabajo con la consola de Google Cloud o la Google Cloud CLI.

Nota: Para enviar registros a Cloud Logging, asegúrate de que a la cuenta de servicio que ejecuta el flujo de trabajo se le haya otorgado una función que incluya el permiso logging.logEntries.create (por ejemplo, el rol Logs Writer).

Ejecuta un flujo de trabajo

Puedes ejecutar un flujo de trabajo mediante las bibliotecas cliente en la consola de Google Cloud, con gcloud CLI o enviando una solicitud a la API de REST de Workflows.

Console

Para ejecutar un flujo de trabajo, en la consola de Google Cloud, ve a la página Flujos de trabajo:

Ir a Workflows
En la página Workflows, selecciona un flujo de trabajo para ir a su página de detalles.
En la página Detalles del flujo de trabajo, haz clic en Ejecutar.
En la página Ejecutar flujo de trabajo, en el panel Entrada, puedes ingresar argumentos del entorno de ejecución opcionales para pasarlos al flujo de trabajo antes de la ejecución. Los argumentos deben estar en formato JSON, por ejemplo, {"animal":"cat"}. Si tu flujo de trabajo no usa argumentos de tiempo de ejecución, deja este campo en blanco.
De manera opcional, especifica el nivel de registro de llamadas que deseas aplicar a la ejecución del flujo de trabajo. En la lista Nivel de registro de llamadas, selecciona una de las siguientes opciones:
- No especificado: No se especifica ningún nivel de registro. Esta es la opción predeterminada. Un nivel de registro de ejecución tiene prioridad sobre cualquier nivel de registro de flujo de trabajo, a menos que no se especifique el nivel de registro de ejecución (predeterminado). En ese caso, se aplica el nivel de registro del flujo de trabajo.
- Solo errores: Registra todas las excepciones detectadas, o cuando se detiene una llamada debido a una excepción.
- Todas las llamadas: Registra todas las llamadas a subflujos de trabajo o funciones de biblioteca y sus resultados.
- Sin registros: Sin registro de llamadas.
Haz clic en Ejecutar.
En la página Detalles de la ejecución, puedes ver los resultados, incluidos los resultados, el ID y el estado de la ejecución y el paso actual o final de la ejecución del flujo de trabajo. Para obtener más información, consulta Accede a los resultados de la ejecución del flujo de trabajo.

Nota: Para acceder a la página Detalles de la ejecución, debes tener un rol que contenga los permisos workflows.workflows.get, workflows.executions.get y workflows.stepEntries.list. Para obtener más información, consulta Funciones y permisos de flujos de trabajo y Cómo administrar el acceso.

gcloud

Abre una terminal.
Busca el nombre del flujo de trabajo que deseas ejecutar. Si no conoces el nombre del flujo de trabajo, puedes ingresar el siguiente comando para enumerar todos los flujos:
```
gcloud workflows list
```
Puedes ejecutar el flujo de trabajo de dos maneras:
- Ejecuta el flujo de trabajo y espera a que se complete la ejecución:
```
gcloud workflows run WORKFLOW_NAME \
--call-log-level=CALL_LOGGING_LEVEL \
--data=DATA
```
- Ejecuta el flujo de trabajo sin esperar a que termine el intento de ejecución:
```
gcloud workflows execute WORKFLOW_NAME \
--call-log-level=CALL_LOGGING_LEVEL \
--data=DATA
```
  Reemplaza lo siguiente:
  - WORKFLOW_NAME: Es el nombre del flujo de trabajo.
  - CALL_LOGGING_LEVEL (opcional): Nivel de registro de llamadas que se aplicará durante la ejecución. Puede ser una de las siguientes opciones:
    - none: No se especifica ningún nivel de registro. Esta es la opción predeterminada. Un nivel de registro de ejecución tiene prioridad sobre cualquier nivel de registro de flujo de trabajo, a menos que no se especifique el nivel de registro de ejecución (predeterminado). En ese caso, se aplica el nivel de registro del flujo de trabajo.
    - log-errors-only: Registra todas las excepciones detectadas; o cuando se detiene una llamada debido a una excepción.
    - log-all-calls: Registra todas las llamadas a subflujos de trabajo o funciones de biblioteca y sus resultados.
    - log-none: Sin registro de llamadas.
  - DATA (opcional): Son argumentos del entorno de ejecución para tu flujo de trabajo en formato JSON.
Si ejecutaste gcloud workflows execute, se mostrará el ID único del intento de ejecución del flujo de trabajo y el resultado será similar al siguiente:
```
 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
```
Para ver el estado de la ejecución, ingresa el comando que mostró el paso anterior.

Si el intento de ejecución es correcto, el resultado es similar al siguiente, con state que indica el éxito del flujo de trabajo y status que especifica el paso final del flujo de trabajo de la ejecución.

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

Bibliotecas cliente

En los siguientes ejemplos, se supone que ya implementaste un flujo de trabajo, myFirstWorkflow.

Instala la biblioteca cliente y configura tu entorno de desarrollo. Para obtener más detalles, consulta la descripción general de las bibliotecas cliente de Workflows.
Clona el repositorio de la app de muestra en tu máquina local:
Java
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git
```
De manera opcional, puedes descargar la muestra como un archivo zip y extraerla.
Node.js
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git
```
De manera opcional, puedes descargar la muestra como un archivo zip y extraerla.
Python
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git
```
De manera opcional, puedes descargar la muestra como un archivo zip y extraerla.

Ve al directorio que contiene el código de muestra de 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/

Observa el código de muestra:

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

La muestra hace lo siguiente:

Configura las bibliotecas cliente de Cloud para Workflows.
Ejecuta un flujo de trabajo.
Sondea la ejecución del flujo de trabajo (mediante la retirada exponencial) hasta que la ejecución finaliza.
Imprime los resultados de la ejecución.

Para ejecutar la muestra, primero instala las dependencias:
Java
```
mvn compile
```
Node.js (JavaScript)
```
npm install
```
Node.js (TypeScript)
```
npm install && npm run build
```
Python
```
pip3 install -r requirements.txt
```

Ejecute la secuencia de comandos:

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

Reemplaza lo siguiente:

PROJECT_ID (obligatorio): Es el ID del proyecto de Google Cloud.
CLOUD_REGION: Es la ubicación del flujo de trabajo (valor predeterminado: us-central1).
WORKFLOW_NAME: El ID del flujo de trabajo (valor predeterminado: myFirstWorkflow)

El resultado es similar al siguiente:

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 de REST

Para crear una ejecución nueva con la revisión más reciente de un flujo de trabajo determinado, usa el método projects.locations.workflows.executions.create.

Ten en cuenta que, a fin de autenticarte, necesitarás una cuenta de servicio con privilegios suficientes para ejecutar el flujo de trabajo. Por ejemplo, puedes otorgar a una cuenta de servicio el rol de Invocador de flujos de trabajo (roles/workflows.invoker) para que la cuenta tenga permiso para activar la ejecución de tu flujo de trabajo. Para obtener más información, consulta Cómo invocar Workflows.

Antes de usar cualquiera de los datos de solicitud a continuación, realiza los siguientes reemplazos:

PROJECT_NUMBER: El número de proyecto de Google Cloud que aparece en la página Configuración de IAM y administración
LOCATION: Es la región en la que se implementa el flujo de trabajo, por ejemplo, us-central1.
WORKFLOW_NAME: Es el nombre definido por el usuario para el flujo de trabajo, por ejemplo, myFirstWorkflow.
PARAMETER: es opcional. Si el flujo de trabajo que ejecutas puede recibir argumentos del entorno de ejecución que lo pasas como parte de una solicitud de ejecución, puedes agregar al cuerpo de la solicitud una string con formato JSON cuyo valor sea uno o más pares de valores y parámetros de escape, por ejemplo, "{\"searchTerm\":\"asia\"}".
VALUE: es opcional. Es el valor de un par parámetro-valor que tu flujo de trabajo puede recibir como un argumento del entorno de ejecución.
CALL_LOGGING_LEVEL: es opcional. El nivel de registro de llamadas que se aplicará durante la ejecución. El valor predeterminado es que no se especifica ningún nivel de registro y, en su lugar, se aplica el nivel de registro de flujo de trabajo. Para obtener más información, consulta Envía registros a Logging. Uno de los siguientes:
- CALL_LOG_LEVEL_UNSPECIFIED: No se especifica ningún nivel de registro y, en su lugar, se aplica el nivel de registro de flujo de trabajo. Esta es la opción predeterminada. De lo contrario, se aplica el nivel de registro de ejecución y tiene prioridad sobre el nivel de registro de flujo de trabajo.
- LOG_ERRORS_ONLY: Registra todas las excepciones capturadas o cuando se detiene una llamada debido a una excepción.
- LOG_ALL_CALLS: Registra todas las llamadas a los subflujos de trabajo o a las funciones de la biblioteca y sus resultados.
- LOG_NONE: Sin registro de llamadas.

Cuerpo JSON de la solicitud:

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

Para enviar tu solicitud, expande una de estas opciones:

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

Nota: Con el siguiente comando, se supone que accediste a la CLI de gcloud con tu cuenta de usuario a través de la ejecución de gcloud init o gcloud auth login, o a través del uso de Cloud Shell, que accede de forma automática a la CLI de gcloud. Para comprobar la cuenta activa actual, ejecuta gcloud auth list.

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de 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)

Guarda el cuerpo de la solicitud en un archivo llamado request.json. Ejecuta el comando siguiente en la terminal para crear o reemplazar este archivo en el directorio actual:

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

Luego, ejecuta el siguiente comando para enviar tu solicitud de 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

Explorador de APIs (navegador)

Copia el cuerpo de la solicitud y abre la página de referencia del método. El panel del Explorador de APIs se abre en la parte derecha de la página. Puedes interactuar con esta herramienta para enviar solicitudes. Pega el cuerpo de la solicitud en esta herramienta, completa cualquier otro campo obligatorio y haz clic en Ejecutar.

Si se ejecuta correctamente, el cuerpo de la respuesta contiene una instancia nueva 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": {}
}

Verifica el estado de las ejecuciones

Hay varios comandos que te ayudan a verificar el estado de la ejecución de un flujo de trabajo.

Para recuperar una lista de intentos de ejecución de un flujo de trabajo y sus IDs, ingresa el siguiente comando:
```
gcloud workflows executions list WORKFLOW_NAME
```
Reemplaza WORKFLOW_NAME por el nombre del flujo de trabajo.

El comando muestra un valor NAME que es similar al siguiente:

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

Copia el ID de ejecución para usarlo en el siguiente comando.
Para verificar el estado de un intento de ejecución y esperar a que este finalice, ingresa el siguiente comando:
```
gcloud workflows executions wait EXECUTION_ID
```
Reemplaza EXECUTION_ID por el ID del intento de ejecución.

El comando espera a que finalice el intento de ejecución y, luego, muestra los resultados.
Para esperar hasta que se complete la última ejecución y, luego, mostrar el resultado de la ejecución completada, ingresa el siguiente comando:
```
gcloud workflows executions wait-last
```
Si realizaste un intento de ejecución anterior en la misma sesión de gcloud, el comando espera a que finalice el intento de ejecución anterior y, luego, muestra los resultados de la ejecución completa. Si no existe un intento anterior, gcloud muestra el siguiente error:
```
ERROR: (gcloud.workflows.executions.wait-last) [NOT FOUND] There are no cached executions available.
```
Para obtener el estado de la última ejecución, ingresa el siguiente comando:
```
gcloud workflows executions describe-last
```
Si realizaste un intento de ejecución anterior en la misma sesión de gcloud, el comando mostrará los resultados de la última ejecución, incluso si se está ejecutando. Si no existe un intento anterior, gcloud muestra el siguiente error:
```
ERROR: (gcloud.beta.workflows.executions.describe-last) [NOT FOUND] There are no cached executions available.
```

Ejecuta un flujo de trabajo

Antes de comenzar

Ejecuta un flujo de trabajo

Console

gcloud

Bibliotecas cliente

Java

Node.js

Python

Java

Node.js

Python

Java

Node.js (JavaScript)

Node.js (TypeScript)

Python

Java

Node.js (JavaScript)

Node.js (TypeScript)

Python

Java

Node.js (JavaScript)

Node.js (TypeScript)

Python

API de REST

curl (Linux, macOS o Cloud Shell)

PowerShell (Windows)

Explorador de APIs (navegador)

Verifica el estado de las ejecuciones

¿Qué sigue?