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 accéder à ces arguments à l'aide d'une variable de workflow. Pour en savoir plus, consultez la section Transmettre des arguments 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.

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.

Dans Google Cloud Console, sur la page de sélection du projet, sélectionnez ou créez un projet Google Cloud.

Accéder au sélecteur de projet

Vérifiez que la facturation est activée pour votre projet Google Cloud.

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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 la section Vérifier le compte de service associé à un 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 emprunter l'identité du compte de service que vous allez associer à la ressource. Pour en savoir plus, consultez la section Autorisations de compte de service.
Déployer un workflow à l'aide de la console Google Cloud ou de la Google Cloud CLI

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

Exécuter un workflow

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

Console

Pour exécuter un workflow, accédez à la page Workflows de la console Google Cloud:

Accéder à "Workflows"
Sur la page Workflows, sélectionnez un workflow pour accéder à sa page d'informations.
Sur la page Détails du workflow, cliquez sur Exécuter.
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.
Vous pouvez également spécifier le niveau de journalisation des appels que vous souhaitez appliquer à l'exécution du workflow. Dans la liste Call log level (Niveau du journal 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.
Cliquez sur Exécuter.
Sur la page Détails de l'exécution, vous pouvez afficher les résultats de l'exécution, y compris tout résultat, l'ID et l'état d'exécution, ainsi que l'étape actuelle ou finale de l'exécution du workflow. Pour en savoir plus, consultez Accéder aux résultats d'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 Rôles et autorisations de Workflows et Gérer l'accès.

gcloud

Ouvrez un terminal.
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
```
Vous pouvez exécuter le workflow de deux manières:
- 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.
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 qui spécifie l'étape finale du workflow de l'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.

Installez la bibliothèque cliente et configurez votre environnement de développement. Pour en savoir plus, consultez la présentation des bibliothèques clientes Workflows.
Clonez le dépôt de l'exemple d'application sur votre ordinateur local :
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.

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/

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:

Configure les bibliothèques clientes Cloud pour Workflows.
Exécute un workflow.
Interroge l'exécution du workflow (à l'aide d'un intervalle exponentiel entre les tentatives) jusqu'à la fin de l'exécution.
Imprime les résultats d'exécution.

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
```

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 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 devez disposer d'un compte de service disposant de droits suffisants pour exécuter le workflow. Par exemple, vous pouvez attribuer le rôle Demandeur de workflows (roles/workflows.invoker) à un compte de service afin qu'il soit autorisé à déclencher l'exécution de votre workflow. Pour en savoir plus, consultez la page Appeler des workflows.

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

PROJECT_NUMBER: numéro de votre projet Google Cloud indiqué sur la page Paramètres IAM et administration.
LOCATION: 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 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 paramètre/valeur 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 n'est spécifié et le niveau de journalisation du workflow s'applique à la place. Pour en savoir plus, consultez la page Envoyer des journaux à Logging. Choisissez l'une des options 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 l'option par défaut. Sinon, le niveau de journalisation de l'exécution s'applique et est prioritaire sur le niveau de journalisation du workflow.
- LOG_ERRORS_ONLY: consigne toutes les exceptions interceptées ou lorsqu'un appel est arrêté en raison d'une exception.
- LOG_ALL_CALLS: consigne tous les appels aux sous-workflows ou aux fonctions de bibliothèque, ainsi que leurs résultats.
- LOG_NONE: aucune journalisation des appels.

Corps JSON de la requête :

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

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 gcloud auth list pour vérifier 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"
}
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)

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"
}
'@  | 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 celle-ci:

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 avant de renvoyer le résultat, 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. S'il n'existe aucune tentative précédente, gcloud renvoie l'erreur suivante:
```
ERROR: (gcloud.workflows.executions.wait-last) [NOT FOUND] There are no cached executions available.
```
Pour obtenir l'état de la dernière exécution, saisissez la commande suivante:
```
gcloud workflows executions describe-last
```
Si vous avez effectué une tentative d'exécution précédente dans la même session gcloud, la commande 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.
```

Exécuter un workflow

Avant de commencer

Exécuter un workflow

Console

gcloud

Bibliothèques clientes

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

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