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Esecuzione di un job batch utilizzando Workflows

Batch è un servizio completamente gestito che ti consente pianificare, inserire in coda ed eseguire elaborazione batch carichi di lavoro specifici sulle istanze di macchine virtuali (VM) Compute Engine. Esegui il provisioning delle risorse in batch e gestisce la capacità consentendo l'esecuzione su larga scala dei carichi di lavoro batch.

Workflows ti consente di eseguire i servizi in un ordine da te definito, descritto utilizzando Sintassi di Workflows.

In questo tutorial utilizzi Connettore Workflows per Batch per pianificare ed eseguire un job batch che esegue sei attività in in parallelo su due VM di Compute Engine. Utilizzo di entrambe le modalità Batch e Workflows consente di combinare i vantaggi offerti ed efficiente il provisioning e l'orchestrazione dell'intero processo.

Obiettivi

In questo tutorial, imparerai a:

Creare un repository Artifact Registry per un'immagine container Docker.
Recupera il codice per il carico di lavoro di elaborazione batch da GitHub: un programma di esempio che genera numeri primi in lotti di 10.000.
Crea l'immagine Docker per il carico di lavoro.
Esegui il deployment e l'esecuzione di un flusso di lavoro che:
1. Crea un bucket Cloud Storage per archiviare i risultati del primo generatore di numeri.
2. Pianifica ed esegue un job batch che esegue Docker un container come sei attività in parallelo su due VM di Compute Engine.
3. Facoltativamente, elimina il job batch al termine.
Verifica che i risultati siano quelli previsti e che i batch di dati generati i numeri primi vengono archiviati in Cloud Storage.

Nella console Google Cloud puoi eseguire la maggior parte dei seguenti comandi oppure tutti i comandi utilizzando Google Cloud CLI nel terminale o in Cloud Shell.

Costi

In questo documento vengono utilizzati i seguenti componenti fatturabili di Google Cloud:

Per generare una stima dei costi basata sull'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud potrebbero essere idonei per una prova gratuita.

Prima di iniziare

I vincoli di sicurezza definiti dalla tua organizzazione potrebbero impedirti di completare i passaggi seguenti. Per informazioni sulla risoluzione dei problemi, vedi Sviluppare applicazioni in un ambiente Google Cloud vincolato.

Console

Nella pagina del selettore progetti della console Google Cloud, seleziona oppure creare un progetto Google Cloud.

Nota: se non prevedi di conservare le risorse create in questo crea un progetto invece di selezionarne uno esistente. Dopo il giorno Per completare questi passaggi, puoi eliminare il progetto, rimuovendo tutte le risorse associati al progetto.

Vai al selettore progetti
Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud. Scopri come verifica se la fatturazione è abilitata su un progetto.
Abilita Artifact Registry, Batch, Cloud Build API Compute Engine, Workflow Executions e Workflows.

Abilita le API
Crea un account di servizio per il flusso di lavoro da utilizzare per l'autenticazione con altri servizi Google Cloud e assegnagli i ruoli appropriati:
1. Nella console Google Cloud, vai a Crea account di servizio .
  
  Vai a Crea account di servizio
2. Seleziona il progetto.
3. Inserisci un nome nel campo Nome account di servizio. Console Google Cloud compila il campo ID account di servizio in base a questo nome.
  
  Nel campo Descrizione account di servizio, inserisci una descrizione. Ad esempio, Service account for tutorial.
4. Fai clic su Crea e continua.
5. Nell'elenco Seleziona un ruolo, filtra i seguenti ruoli da concedere all'account di servizio gestito dall'utente che hai creato nel passaggio precedente:
  - Editor job batch: per modificare job batch.
  - Writer log: per scrivere i log.
  - Amministratore Storage: per controllare le risorse Cloud Storage.
  Per altri ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni altro ruolo.
  
  Nota: il campo Ruolo influisce sulle risorse del tuo account di servizio a cui possono accedere nel tuo progetto. Puoi revocare questi ruoli o concedere altri ruoli in seguito. In ambienti di produzione, non concedere Ruoli di proprietario, editor o visualizzatore. Concedi invece ruolo predefinito o ruolo personalizzato che soddisfa le e alle esigenze aziendali.
6. Fai clic su Continua.
7. Per completare la creazione dell'account, fai clic su Fine.
Concedi il ruolo Utente account di servizio IAM nell'impostazione predefinita l'account di servizio all'account di servizio gestito dall'utente creato nella precedente passaggio. Dopo aver abilitato l'API Compute Engine, l'account di servizio predefinito è l'account di servizio predefinito di Compute Engine. (PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com), e l'autorizzazione viene generalmente assegnata tramite Ruolo roles/iam.serviceAccountUser.

Attenzione :l'assegnazione del parametro Ruolo Utente account di servizio concede indirettamente il ruolo associato all'account di servizio predefinito a per l'utente. Ad esempio, se l'account di servizio predefinito ha il ruolo Editor, l'utente può quindi "agire come" un editor. Per ridurre al minimo l'impatto di questo ruolo di servizio, consigliamo di configurare l'account di servizio predefinito secondo il principio del privilegio minimo. Per ulteriori informazioni, vedi Disabilita le concessioni automatiche di ruoli agli account di servizio predefiniti.
1. Nella pagina Account di servizio, fai clic sull'indirizzo email account di servizio predefinito (PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com).
2. Fai clic sulla scheda Autorizzazioni.
3. Fai clic su Concedi di accesso rapido.
4. Per aggiungere una nuova entità, inserisci l'indirizzo email del tuo account di servizio (SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com).
5. Nell'elenco Seleziona un ruolo, seleziona Account di servizio > Utente account di servizio.
6. Fai clic su Salva.

gcloud

In the Google Cloud console, activate Cloud Shell.

Activate Cloud Shell

At the bottom of the Google Cloud console, a Cloud Shell session starts and displays a command-line prompt. Cloud Shell is a shell environment with the Google Cloud CLI already installed and with values already set for your current project. It can take a few seconds for the session to initialize.
Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud. Scopri come verifica se la fatturazione è abilitata su un progetto.

Abilita Artifact Registry, Batch, Cloud Build API Compute Engine Workflows ed eseguizioni di flussi di lavoro di Compute Engine.

gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com \
  batch.googleapis.com \
  cloudbuild.googleapis.com \
  compute.googleapis.com \
  workflowexecutions.googleapis.com \
  workflows.googleapis.com

Crea un account di servizio per il flusso di lavoro da utilizzare per l'autenticazione con gli altri servizi Google Cloud e assegnargli i ruoli appropriati.
1. Crea l'account di servizio:
```
gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME
```
  Sostituisci SERVICE_ACCOUNT_NAME con il nome di l'account di servizio.
2. Concedi i ruoli all'account di servizio gestito dall'utente che hai creato in passaggio precedente. Esegui questo comando una volta per ciascuno dei seguenti Ruoli IAM:
  - roles/batch.jobsEditor: per modificare i job batch.
  - roles/logging.logWriter: per scrivere i log.
  - roles/storage.admin: per controllare le risorse Cloud Storage.
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
  --member=serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --role=ROLE
```
  Sostituisci quanto segue:
  - PROJECT_ID: l'ID progetto in cui hai creato l'account di servizio
  - ROLE: il ruolo da concedere
  Nota: il flag --role influisce sulle risorse sul tuo account di servizio a cui possono accedere nel tuo progetto. Puoi revocare questi ruoli o concedere altri ruoli in seguito. In ambienti di produzione, non concedere Ruoli di proprietario, editor o visualizzatore. Concedi invece ruolo predefinito o ruolo personalizzato che soddisfa le e alle esigenze aziendali.
Concedi il ruolo Utente account di servizio IAM nell'impostazione predefinita l'account di servizio all'account di servizio gestito dall'utente che hai creato passaggio precedente. Dopo aver abilitato l'API Compute Engine, il servizio predefinito è l'account di servizio predefinito di Compute Engine. (PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com), e l'autorizzazione viene generalmente assegnata tramite Ruolo roles/iam.serviceAccountUser.

Attenzione :l'assegnazione del parametro Ruolo Utente account di servizio concede indirettamente il ruolo associato all'account di servizio predefinito a per l'utente. Ad esempio, se l'account di servizio predefinito ha il ruolo Editor, l'utente può quindi "agire come" un editor. Per ridurre al minimo l'impatto di questo ruolo di servizio, consigliamo di configurare l'account di servizio predefinito secondo il principio del privilegio minimo. Per ulteriori informazioni, vedi Disabilita le concessioni automatiche di ruoli agli account di servizio predefiniti.
```
PROJECT_NUMBER=$(gcloud projects describe PROJECT_ID --format='value(projectNumber)')
gcloud iam service-accounts add-iam-policy-binding \
  $PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com \
  --member=serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --role=roles/iam.serviceAccountUser
```

Crea un repository Artifact Registry

Creare un repository per archiviare l'immagine container Docker.

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Repository.

Vai a Repositories
Fai clic su Crea repository:
Inserisci container come nome del repository.
In Formato, scegli Docker.
In Tipo di località, scegli Regione.
Nell'elenco Regione, seleziona us-central1.
Fai clic su Crea.

gcloud

Esegui questo comando:

  gcloud artifacts repositories create containers \
    --repository-format=docker \
    --location=us-central1

Hai creato un repository Artifact Registry denominato containers nel Regione us-central1. Per ulteriori informazioni sulle regioni supportate, vedi Località di Artifact Registry.

recupera gli esempi di codice

Google Cloud archivia il codice sorgente dell'applicazione per questo tutorial GitHub. Puoi clonare il repository o scaricare gli esempi.

Clona il repository dell'app di esempio nella tua macchina locale:
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/batch-samples.git
```
In alternativa, puoi scarica gli esempi nel file main.zip ed estrarlo.
Passa alla directory che contiene il codice di esempio:
```
cd batch-samples/primegen
```

Ora il codice sorgente per l'applicazione è disponibile nell'ambiente di sviluppo.

Crea l'immagine Docker utilizzando Cloud Build

Dockerfile contiene le informazioni necessarie per creare un'immagine Docker utilizzando Cloud Build. Esegui questo comando per crearlo:

gcloud builds submit \
  -t us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/containers/primegen-service:v1 PrimeGenService/

Sostituisci PROJECT_ID con il tuo Google Cloud dell'ID progetto.

Al termine della build, dovresti vedere un output simile al seguente:

DONE
----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
ID: a54818cc-5d14-467b-bfda-5fc9590af68c
CREATE_TIME: 2022-07-29T01:48:50+00:00
DURATION: 48S
SOURCE: gs://project-name_cloudbuild/source/1659059329.705219-17aee3a424a94679937a7200fab15bcf.tgz
IMAGES: us-central1-docker.pkg.dev/project-name/containers/primegen-service:v1
STATUS: SUCCESS

Utilizzando un Dockerfile, hai creato un'immagine Docker denominata primegen-service e ha eseguito il push dell'immagine in un repository Artifact Registry denominato containers.

Esegui il deployment di un flusso di lavoro che pianifica ed esegue un job batch

Il flusso di lavoro seguente pianifica ed esegue un job batch in esecuzione e un container Docker sotto forma di sei attività in parallelo su due VM di Compute Engine. La il risultato è la generazione di sei lotti di numeri primi, memorizzati in nel bucket Cloud Storage.

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Flussi di lavoro.

Vai a Flussi di lavoro
Fai clic su Crea.
Inserisci un nome per il nuovo flusso di lavoro, ad esempio batch-workflow.
Nell'elenco Regione, seleziona us-central1.
Seleziona l'Account di servizio creato in precedenza.
Fai clic su Avanti.

Nell'editor del flusso di lavoro, inserisci la seguente definizione per il tuo flusso di lavoro:

YAML

main:
  params: [args]
  steps:
    - init:
        assign:
          - projectId: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
          - region: "us-central1"
          - imageUri: ${region + "-docker.pkg.dev/" + projectId + "/containers/primegen-service:v1"}
          - jobId: ${"job-primegen-" + string(int(sys.now()))}
          - bucket: ${projectId + "-" + jobId}
    - createBucket:
        call: googleapis.storage.v1.buckets.insert
        args:
          query:
            project: ${projectId}
          body:
            name: ${bucket}
    - logCreateBucket:
        call: sys.log
        args:
          data: ${"Created bucket " + bucket}
    - logCreateBatchJob:
        call: sys.log
        args:
          data: ${"Creating and running the batch job " + jobId}
    - createAndRunBatchJob:
        call: googleapis.batch.v1.projects.locations.jobs.create
        args:
            parent: ${"projects/" + projectId + "/locations/" + region}
            jobId: ${jobId}
            body:
              taskGroups:
                taskSpec:
                  runnables:
                    - container:
                        imageUri: ${imageUri}
                      environment:
                        variables:
                          BUCKET: ${bucket}
                # Run 6 tasks on 2 VMs
                taskCount: 6
                parallelism: 2
              logsPolicy:
                destination: CLOUD_LOGGING
        result: createAndRunBatchJobResponse
    # You can delete the batch job or keep it for debugging
    - logDeleteBatchJob:
        call: sys.log
        args:
          data: ${"Deleting the batch job " + jobId}
    - deleteBatchJob:
        call: googleapis.batch.v1.projects.locations.jobs.delete
        args:
            name: ${"projects/" + projectId + "/locations/" + region + "/jobs/" + jobId}
        result: deleteResult
    - returnResult:
        return:
          jobId: ${jobId}
          bucket: ${bucket}

JSON

{
  "main": {
    "params": [
      "args"
    ],
    "steps": [
      {
        "init": {
          "assign": [
            {
              "projectId": "${sys.get_env(\"GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID\")}"
            },
            {
              "region": "us-central1"
            },
            {
              "imageUri": "${region + \"-docker.pkg.dev/\" + projectId + \"/containers/primegen-service:v1\"}"
            },
            {
              "jobId": "${\"job-primegen-\" + string(int(sys.now()))}"
            },
            {
              "bucket": "${projectId + \"-\" + jobId}"
            }
          ]
        }
      },
      {
        "createBucket": {
          "call": "googleapis.storage.v1.buckets.insert",
          "args": {
            "query": {
              "project": "${projectId}"
            },
            "body": {
              "name": "${bucket}"
            }
          }
        }
      },
      {
        "logCreateBucket": {
          "call": "sys.log",
          "args": {
            "data": "${\"Created bucket \" + bucket}"
          }
        }
      },
      {
        "logCreateBatchJob": {
          "call": "sys.log",
          "args": {
            "data": "${\"Creating and running the batch job \" + jobId}"
          }
        }
      },
      {
        "createAndRunBatchJob": {
          "call": "googleapis.batch.v1.projects.locations.jobs.create",
          "args": {
            "parent": "${\"projects/\" + projectId + \"/locations/\" + region}",
            "jobId": "${jobId}",
            "body": {
              "taskGroups": {
                "taskSpec": {
                  "runnables": [
                    {
                      "container": {
                        "imageUri": "${imageUri}"
                      },
                      "environment": {
                        "variables": {
                          "BUCKET": "${bucket}"
                        }
                      }
                    }
                  ]
                },
                "taskCount": 6,
                "parallelism": 2
              },
              "logsPolicy": {
                "destination": "CLOUD_LOGGING"
              }
            }
          },
          "result": "createAndRunBatchJobResponse"
        }
      },
      {
        "logDeleteBatchJob": {
          "call": "sys.log",
          "args": {
            "data": "${\"Deleting the batch job \" + jobId}"
          }
        }
      },
      {
        "deleteBatchJob": {
          "call": "googleapis.batch.v1.projects.locations.jobs.delete",
          "args": {
            "name": "${\"projects/\" + projectId + \"/locations/\" + region + \"/jobs/\" + jobId}"
          },
          "result": "deleteResult"
        }
      },
      {
        "returnResult": {
          "return": {
            "jobId": "${jobId}",
            "bucket": "${bucket}"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Fai clic su Esegui il deployment.

gcloud

Crea un file di codice sorgente per il tuo flusso di lavoro:
```
touch batch-workflow.JSON_OR_YAML
```
Sostituisci JSON_OR_YAML con yaml o json a seconda del formato del flusso di lavoro.

In un editor di testo, copia il seguente flusso di lavoro nel file del codice sorgente:

YAML

main:
  params: [args]
  steps:
    - init:
        assign:
          - projectId: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
          - region: "us-central1"
          - imageUri: ${region + "-docker.pkg.dev/" + projectId + "/containers/primegen-service:v1"}
          - jobId: ${"job-primegen-" + string(int(sys.now()))}
          - bucket: ${projectId + "-" + jobId}
    - createBucket:
        call: googleapis.storage.v1.buckets.insert
        args:
          query:
            project: ${projectId}
          body:
            name: ${bucket}
    - logCreateBucket:
        call: sys.log
        args:
          data: ${"Created bucket " + bucket}
    - logCreateBatchJob:
        call: sys.log
        args:
          data: ${"Creating and running the batch job " + jobId}
    - createAndRunBatchJob:
        call: googleapis.batch.v1.projects.locations.jobs.create
        args:
            parent: ${"projects/" + projectId + "/locations/" + region}
            jobId: ${jobId}
            body:
              taskGroups:
                taskSpec:
                  runnables:
                    - container:
                        imageUri: ${imageUri}
                      environment:
                        variables:
                          BUCKET: ${bucket}
                # Run 6 tasks on 2 VMs
                taskCount: 6
                parallelism: 2
              logsPolicy:
                destination: CLOUD_LOGGING
        result: createAndRunBatchJobResponse
    # You can delete the batch job or keep it for debugging
    - logDeleteBatchJob:
        call: sys.log
        args:
          data: ${"Deleting the batch job " + jobId}
    - deleteBatchJob:
        call: googleapis.batch.v1.projects.locations.jobs.delete
        args:
            name: ${"projects/" + projectId + "/locations/" + region + "/jobs/" + jobId}
        result: deleteResult
    - returnResult:
        return:
          jobId: ${jobId}
          bucket: ${bucket}

JSON

{
  "main": {
    "params": [
      "args"
    ],
    "steps": [
      {
        "init": {
          "assign": [
            {
              "projectId": "${sys.get_env(\"GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID\")}"
            },
            {
              "region": "us-central1"
            },
            {
              "imageUri": "${region + \"-docker.pkg.dev/\" + projectId + \"/containers/primegen-service:v1\"}"
            },
            {
              "jobId": "${\"job-primegen-\" + string(int(sys.now()))}"
            },
            {
              "bucket": "${projectId + \"-\" + jobId}"
            }
          ]
        }
      },
      {
        "createBucket": {
          "call": "googleapis.storage.v1.buckets.insert",
          "args": {
            "query": {
              "project": "${projectId}"
            },
            "body": {
              "name": "${bucket}"
            }
          }
        }
      },
      {
        "logCreateBucket": {
          "call": "sys.log",
          "args": {
            "data": "${\"Created bucket \" + bucket}"
          }
        }
      },
      {
        "logCreateBatchJob": {
          "call": "sys.log",
          "args": {
            "data": "${\"Creating and running the batch job \" + jobId}"
          }
        }
      },
      {
        "createAndRunBatchJob": {
          "call": "googleapis.batch.v1.projects.locations.jobs.create",
          "args": {
            "parent": "${\"projects/\" + projectId + \"/locations/\" + region}",
            "jobId": "${jobId}",
            "body": {
              "taskGroups": {
                "taskSpec": {
                  "runnables": [
                    {
                      "container": {
                        "imageUri": "${imageUri}"
                      },
                      "environment": {
                        "variables": {
                          "BUCKET": "${bucket}"
                        }
                      }
                    }
                  ]
                },
                "taskCount": 6,
                "parallelism": 2
              },
              "logsPolicy": {
                "destination": "CLOUD_LOGGING"
              }
            }
          },
          "result": "createAndRunBatchJobResponse"
        }
      },
      {
        "logDeleteBatchJob": {
          "call": "sys.log",
          "args": {
            "data": "${\"Deleting the batch job \" + jobId}"
          }
        }
      },
      {
        "deleteBatchJob": {
          "call": "googleapis.batch.v1.projects.locations.jobs.delete",
          "args": {
            "name": "${\"projects/\" + projectId + \"/locations/\" + region + \"/jobs/\" + jobId}"
          },
          "result": "deleteResult"
        }
      },
      {
        "returnResult": {
          "return": {
            "jobId": "${jobId}",
            "bucket": "${bucket}"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

Esegui il deployment del flusso di lavoro inserendo il comando seguente:

gcloud workflows deploy batch-workflow \
  --source=batch-workflow.yaml \
  --location=us-central1 \
  --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

Sostituisci SERVICE_ACCOUNT_NAME con il nome di l'account di servizio creato in precedenza.

Esegui il flusso di lavoro

L'esecuzione di un flusso di lavoro esegue la definizione attuale del flusso di lavoro associata nel tuo flusso di lavoro.

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Flussi di lavoro.

Vai a Flussi di lavoro
Nella pagina Flussi di lavoro, fai clic sul pulsante flusso di lavoro in batch per accedere alla relativa pagina dei dettagli.
Nella pagina Dettagli flusso di lavoro, fai clic su Esegui.
Fai di nuovo clic su Esegui.

L'esecuzione del flusso di lavoro dovrebbe richiedere alcuni minuti.

Nota: se riscontri un IAM permission denied for service account nel passaggio createBucket, probabilmente dovuto a una propagazione ritardato. Aspetta un paio di minuti e quindi prova a eseguire di nuovo il flusso di lavoro.
Visualizza i risultati del flusso di lavoro nel riquadro Output.

I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:
```
{
  "bucket": "project-name-job-primegen-TIMESTAMP",
  "jobId": "job-primegen-TIMESTAMP"
}
```

gcloud

Esegui il flusso di lavoro:
```
gcloud workflows run batch-workflow \
  --location=us-central1
```
L'esecuzione del flusso di lavoro dovrebbe richiedere alcuni minuti.

Nota: se riscontri un IAM permission denied for service account nel passaggio createBucket, probabilmente dovuto a una propagazione ritardato. Aspetta un paio di minuti e quindi prova a eseguire di nuovo il flusso di lavoro.
Puoi controllare lo stato di un'esecuzione a lunga esecuzione.

Per ottenere lo stato dell'ultima esecuzione completata, esegui questo comando :

gcloud workflows executions describe-last

I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti:

name: projects/PROJECT_NUMBER/locations/us-central1/workflows/batch-workflow/executions/EXECUTION_ID
result: '{"bucket":"project-name-job-primegen-TIMESTAMP","jobId":"job-primegen-TIMESTAMP"}'
startTime: '2022-07-29T16:08:39.725306421Z'
state: SUCCEEDED
status:
  currentSteps:
  - routine: main
    step: returnResult
workflowRevisionId: 000001-9ba

Elenca gli oggetti nel bucket di output

Puoi confermare che i risultati siano quelli previsti elencando gli oggetti nel tuo Cloud Storage di output.

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Bucket di Cloud Storage.

Vai a Bucket
Nell'elenco dei bucket, fai clic sul nome del bucket di cui che vuoi visualizzare.

I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti, con sei file in totale, e ognuno elenca un gruppo di 10.000 numeri primi:
```
primes-1-10000.txt
primes-10001-20000.txt
primes-20001-30000.txt
primes-30001-40000.txt
primes-40001-50000.txt
primes-50001-60000.txt
```

gcloud

Recupera il nome del bucket di output:
```
gcloud storage ls
```
L'output è simile al seguente:
```
gs://PROJECT_ID-job-primegen-TIMESTAMP/
```

Elenca gli oggetti nel bucket di output:

gcloud storage ls gs://PROJECT_ID-job-primegen-TIMESTAMP/** --recursive

Sostituisci TIMESTAMP con il timestamp restituito da il comando precedente.

L'output dovrebbe essere simile al seguente, con sei file in totale, e ognuno elenca un gruppo di 10.000 numeri primi:

gs://project-name-job-primegen-TIMESTAMP/primes-1-10000.txt
gs://project-name-job-primegen-TIMESTAMP/primes-10001-20000.txt
gs://project-name-job-primegen-TIMESTAMP/primes-20001-30000.txt
gs://project-name-job-primegen-TIMESTAMP/primes-30001-40000.txt
gs://project-name-job-primegen-TIMESTAMP/primes-40001-50000.txt
gs://project-name-job-primegen-TIMESTAMP/primes-50001-60000.txt

Esegui la pulizia

Se hai creato un nuovo progetto per questo tutorial, elimina il progetto. Se hai utilizzato un progetto esistente e vuoi mantenerlo senza l'aggiunta delle modifiche In questo tutorial, elimina le risorse create per il tutorial.

Elimina il progetto

Il modo più semplice per eliminare la fatturazione creato per il tutorial.

Per eliminare il progetto:

Attenzione: l'eliminazione di un progetto ha i seguenti effetti:

L'intero contenuto del progetto viene eliminato. Se hai utilizzato un progetto esistente per le attività in questo documento, quando lo elimini elimini anche qualsiasi altro lavoro svolto nel progetto.
Gli ID progetto personalizzati non sono più disponibili. Quando hai creato questo progetto, potresti aver creato un ID progetto personalizzato che vuoi utilizzare in futuro. Per conservare gli URL che utilizzano l'ID progetto, ad esempio un URL appspot.com, elimina le risorse selezionate all'interno del progetto anziché eliminare l'intero progetto.

Se intendi esplorare più architetture, tutorial o guide rapide, puoi riutilizzare i progetti ed evitare così di superare i limiti di quota.

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Gestisci risorse.
Vai a Gestisci risorse
Nell'elenco dei progetti, seleziona il progetto che vuoi eliminare, quindi fai clic su Elimina.
Nella finestra di dialogo, digita l'ID del progetto e fai clic su Chiudi per eliminare il progetto.

Elimina le risorse create in questo tutorial

Elimina il job batch:

Innanzitutto, recupera il nome del job:

gcloud batch jobs list --location=us-central1

L'output dovrebbe essere simile al seguente:

NAME: projects/project-name/locations/us-central1/jobs/job-primegen-TIMESTAMP
STATE: SUCCEEDED

Dove job-primegen-TIMESTAMP è il nome del batch un lavoro.

Elimina il job:

gcloud batch jobs delete BATCH_JOB_NAME --location us-central1

Elimina il flusso di lavoro:
```
gcloud workflows delete WORKFLOW_NAME
```

Elimina il repository di container:

gcloud artifacts repositories delete REPOSITORY_NAME --location=us-central1

Cloud Build utilizza Cloud Storage per archiviare le risorse di build. Per eliminare un bucket Cloud Storage, consulta Elimina i bucket.

Esecuzione di un job batch utilizzando Workflows

Obiettivi

Costi

Prima di iniziare

Console

gcloud

Crea un repository Artifact Registry

Console

gcloud

recupera gli esempi di codice

Crea l'immagine Docker utilizzando Cloud Build

Esegui il deployment di un flusso di lavoro che pianifica ed esegue un job batch

Console

YAML

JSON

gcloud

YAML

JSON

Esegui il flusso di lavoro

Console

gcloud

Elenca gli oggetti nel bucket di output

Console

gcloud

Esegui la pulizia

Elimina il progetto

Elimina le risorse create in questo tutorial

Passaggi successivi