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Esecuzione di un job batch utilizzando Workflows

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

Workflows ti consente di eseguire i servizi di cui hai bisogno nell'ordine da te definito descritto utilizzando la sintassi dei flussi di lavoro.

In questo tutorial utilizzerai il connettore Workflows per Batch per pianificare ed eseguire un job batch che esegue sei attività in parallelo su due VM di Compute Engine. L'utilizzo sia di batch che di Workflows ti consente di combinare i vantaggi offerti ed eseguire il provisioning e l'orchestrazione dell'intero processo in modo efficiente.

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 batch di 10.000.
Creare l'immagine Docker per il carico di lavoro.
Esegui il deployment e un flusso di lavoro che:
1. Crea un bucket Cloud Storage per archiviare i risultati del generatore di numeri primi.
2. Pianifica ed esegue un job batch che esegue il container Docker come sei attività in parallelo su due VM di Compute Engine.
3. Facoltativamente, elimina il job batch una volta completato.
Conferma che i risultati siano quelli previsti e che i batch di numeri primi generati siano archiviati in Cloud Storage.

Puoi eseguire la maggior parte dei comandi seguenti nella console Google Cloud o eseguire tutti i comandi utilizzando Google Cloud CLI nel tuo terminale o Cloud Shell.

Costi

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

Per generare una stima dei costi in base all'utilizzo previsto, utilizza il Calcolatore prezzi. I nuovi utenti di Google Cloud possono essere idonei a una prova senza costi aggiuntivi.

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 di progetti della console Google Cloud, seleziona o crea un progetto Google Cloud.

Nota: se non prevedi di conservare le risorse che crei in questa procedura, crea un progetto anziché selezionarne uno esistente. Dopo aver completato questi passaggi, puoi eliminare il progetto, rimuovendo tutte le risorse associate.

Vai al selettore progetti
Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud. Scopri come verificare se la fatturazione è abilitata in un progetto.
Abilitare le API Artifact Registry, Batch, Cloud Build, Compute Engine, Esecuzioni flussi di lavoro e Workflows.

Abilita le API
Crea un account di servizio per il tuo flusso di lavoro da utilizzare per l'autenticazione con altri servizi Google Cloud e concedigli i ruoli appropriati:
1. Nella console Google Cloud, vai alla pagina Crea account di servizio.
  
  Vai a Crea account di servizio
2. Seleziona il progetto.
3. Inserisci un nome nel campo Nome account di servizio. La console Google Cloud compila il campo ID account di servizio in base a questo nome.
  
  Inserisci una descrizione nel campo Descrizione account di servizio. Ad esempio, Service account for tutorial.
4. Fai clic su Crea e continua.
5. Nell'elenco Seleziona un ruolo, filtra in base ai 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 ulteriori ruoli, fai clic su Aggiungi un altro ruolo e aggiungi ogni altro ruolo.
  
  Nota: il campo Ruolo determina le risorse a cui l'account di servizio può accedere nel progetto. Puoi revocare questi ruoli o concedere ruoli aggiuntivi in un secondo momento. In ambienti di produzione, non concedere i ruoli Proprietario, Editor o Visualizzatore. Concedi invece un ruolo predefinito o ruolo personalizzato in base alle tue esigenze.
6. Fai clic su Continua.
7. Per completare la creazione dell'account, fai clic su Fine.
Concedi il ruolo Utente account di servizio IAM per l'account di servizio predefinito all'account di servizio gestito dall'utente creato nel passaggio precedente. Dopo aver abilitato l'API Compute Engine, l'account di servizio predefinito sarà l'account di servizio predefinito di Compute Engine (PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com) e l'autorizzazione viene in genere assegnata tramite il ruolo roles/iam.serviceAccountUser.

Attenzione: l'assegnazione del ruolo Utente account di servizio concede indirettamente all'utente il ruolo associato all'account di servizio predefinito. Ad esempio, se l'account di servizio predefinito ha il ruolo Editor, l'utente può "agire come" editor. Per ridurre al minimo l'impatto di queste assegnazioni dei ruoli, ti consigliamo di configurare l'account di servizio predefinito in base al principio del privilegio minimo. Per maggiori informazioni, consulta Disabilitare le concessioni automatiche di ruoli agli account di servizio predefiniti.
1. Nella pagina Account di servizio, fai clic sull'indirizzo email dell'account di servizio predefinito (PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com).
2. Fai clic sulla scheda Autorizzazioni.
3. Fai clic sul pulsante Concedi l'accesso.
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 il ruolo Account di servizio > Utente account di servizio.
6. Fai clic su Salva.

gcloud

Nella console Google Cloud, attiva Cloud Shell.

Attiva Cloud Shell

Nella parte inferiore della console Google Cloud viene avviata una sessione di Cloud Shell che mostra un prompt della riga di comando. Cloud Shell è un ambiente shell con Google Cloud CLI già installato e con valori già impostati per il progetto attuale. L'inizializzazione della sessione può richiedere alcuni secondi.
Verifica che la fatturazione sia attivata per il tuo progetto Google Cloud. Scopri come verificare se la fatturazione è abilitata in un progetto.

Abilitare le API Artifact Registry, Batch, Cloud Build, Esecuzioni dei flussi di lavoro di Compute Engine e Workflows.

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 tuo flusso di lavoro da utilizzare per l'autenticazione con altri servizi Google Cloud e assegna i ruoli appropriati.
1. Crea l'account di servizio:
```
gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME
```
  Sostituisci SERVICE_ACCOUNT_NAME con un nome per l'account di servizio.
2. Concedi i ruoli all'account di servizio gestito dall'utente che hai creato nel passaggio precedente. Esegui il comando seguente una volta per ognuno dei seguenti ruoli IAM:
  - roles/batch.jobsEditor: per modificare 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 a cui il tuo account di servizio può accedere nel progetto. Puoi revocare questi ruoli o concedere ruoli aggiuntivi in un secondo momento. In ambienti di produzione, non concedere i ruoli Proprietario, Editor o Visualizzatore. Concedi invece un ruolo predefinito o ruolo personalizzato in base alle tue esigenze.
Concedi il ruolo Utente account di servizio IAM per l'account di servizio predefinito all'account di servizio gestito dall'utente che hai creato nel passaggio precedente. 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 in genere assegnata tramite il ruolo roles/iam.serviceAccountUser.

Attenzione: l'assegnazione del ruolo Utente account di servizio concede indirettamente all'utente il ruolo associato all'account di servizio predefinito. Ad esempio, se l'account di servizio predefinito ha il ruolo Editor, l'utente può "agire come" editor. Per ridurre al minimo l'impatto di queste assegnazioni dei ruoli, ti consigliamo di configurare l'account di servizio predefinito in base al principio del privilegio minimo. Per maggiori informazioni, consulta Disabilitare 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

Crea un repository per archiviare la tua immagine container Docker.

Console

Nella console Google Cloud, vai alla pagina Repositories.

Vai a Repository
Fai clic su Crea repository.
Inserisci containers 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 nella regione us-central1. Per ulteriori informazioni sulle regioni supportate, consulta Località di Artifact Registry.

Recupera gli esempi di codice

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

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

Ora hai il codice sorgente per l'applicazione nel tuo ambiente di sviluppo.

Creare 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 l'ID progetto Google Cloud.

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 ne hai eseguito il push a un repository Artifact Registry denominato containers.

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

Il seguente flusso di lavoro pianifica ed esegue un job batch che esegue un container Docker come sei attività in parallelo su due VM di Compute Engine. Il risultato è la generazione di sei batch di numeri primi, archiviati in un bucket Cloud Storage.

Console

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

Vai a Workflows
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 che hai creato in precedenza.
Tocca Avanti.

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

In un editor di testo, copia il seguente flusso di lavoro nel file di 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 seguente comando:

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 dell'account di servizio che hai creato in precedenza.

Esegui il flusso di lavoro

L'esecuzione di un flusso di lavoro esegue l'attuale definizione del flusso di lavoro associata al flusso di lavoro.

Console

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

Vai a Workflows
Nella pagina Flussi di lavoro, fai clic sul flusso di lavoro batch-workflow per andare alla relativa pagina dei dettagli.
Nella pagina Dettagli flusso di lavoro, fai clic su Esegui.
Fai di nuovo clic su Execute (Esegui).

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

Nota: se riscontri un errore IAM permission denied for service account nel passaggio createBucket, probabilmente è dovuto a un ritardo di propagazione. Attendi un paio di minuti, quindi prova a eseguire nuovamente 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 errore IAM permission denied for service account nel passaggio createBucket, probabilmente è dovuto a un ritardo di propagazione. Attendi un paio di minuti, quindi prova a eseguire nuovamente 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

Elenco degli oggetti nel bucket di output

Puoi confermare che i risultati siano come previsto elencando gli oggetti nel bucket di output di Cloud Storage.

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 vuoi visualizzare il contenuto.

I risultati dovrebbero essere simili ai seguenti, con sei file in totale e ciascuno contenente 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:
```
gsutil ls
```
L'output è simile al seguente:
```
gs://PROJECT_ID-job-primegen-TIMESTAMP/
```

Elenca gli oggetti nel bucket di output:

gsutil ls -r gs://PROJECT_ID-job-primegen-TIMESTAMP/**

Sostituisci TIMESTAMP con il timestamp restituito dal comando precedente.

L'output dovrebbe essere simile al seguente, con sei file in totale e ciascuno contenente 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 conservarlo senza le modifiche aggiunte in questo tutorial, elimina le risorse create per il tutorial.

Elimina il progetto

Il modo più semplice per eliminare la fatturazione è eliminare il progetto che hai 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 job Batch.

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 del container:

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

Cloud Build usa Cloud Storage per archiviare le risorse di compilazione. Per eliminare un bucket Cloud Storage, consulta Eliminare 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

Creare 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

Elenco degli oggetti nel bucket di output

Console

gcloud

Esegui la pulizia

Elimina il progetto

Elimina le risorse create in questo tutorial

Passaggi successivi