Workflows を使用して Batch ジョブを実行する

Batch は、Compute Engine 仮想マシン（VM）インスタンスでバッチ処理ワークロードのスケジューリング、キューイング、実行を行えるフルマネージドサービスです。Batch がリソースをプロビジョニングし、容量を自動的に管理することで、バッチワークロードを大規模に実行できます。

Workflows では、Workflows の構文を使用して定義した順序で必要なサービスを実行できます。

このチュートリアルでは、Batch 用 Workflows コネクタを使用して、2 つの Compute Engine VM で 6 つのタスクを同時に実行する Batch ジョブをスケジュール設定して実行します。Batch と Workflows の両方を使用すると、それぞれの利点を享受し、プロセス全体を効率的にプロビジョニングしてオーケストレートできます。

目標

このチュートリアルの内容は次のとおりです。

Docker コンテナイメージ用の Artifact Registry リポジトリを作成します。
GitHub からバッチ処理ワークロードのコードを取得します。10,000 の一括数にプライム番号を生成するサンプルプログラム。
ワークロードの Docker イメージをビルドします。
次の処理を行うワークフローをデプロイして実行します。
1. 素数ジェネレータの結果を格納する Cloud Storage バケットを作成します。
2. 2 つの Compute Engine VM で Docker コンテナを 6 つのタスクとして並列実行する Batch ジョブをスケジュールして実行します。
3. 必要に応じて、完了後に Batch ジョブを削除します。
結果が想定どおりであること、および生成されたプライム番号のバッチが Cloud Storage に保存されていることを確認します。

次のコマンドのほとんどは Google Cloud コンソールで実行できます。また、ターミナルや Cloud Shell で Google Cloud CLI を使用してすべてのコマンドを実行することもできます。

費用

このドキュメントでは、Google Cloud の次の課金対象のコンポーネントを使用します。

料金計算ツールを使うと、予想使用量に基づいて費用の見積もりを生成できます。新しい Google Cloud ユーザーは無料トライアルをご利用いただける場合があります。

始める前に

組織で定義されているセキュリティの制約により、次の手順を完了できない場合があります。トラブルシューティング情報については、制約のある Google Cloud 環境でアプリケーションを開発するをご覧ください。

コンソール

Google Cloud コンソールのプロジェクトセレクタページで、Google Cloud プロジェクトを選択または作成します。

注: この手順で作成するリソースをそのまま保持する予定でない場合、既存のプロジェクトを選択するのではなく、新しいプロジェクトを作成してください。チュートリアルの終了後にそのプロジェクトを削除すれば、プロジェクトに関連するすべてのリソースを削除できます。

プロジェクトセレクタに移動
Google Cloud プロジェクトの課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。
Artifact Registry API、Batch API、Cloud Build API、Compute Engine API、Workflow Execution API、Workflows API を有効にします。

API を有効にする
他の Google Cloud サービスでの認証に使用するワークフローのサービスアカウントを作成し、適切なロールを付与します。
1. Google Cloud コンソールで [サービスアカウントの作成] ページに移動します。
  
  [サービスアカウントの作成] に移動
2. プロジェクトを選択します。
3. [サービスアカウント名] フィールドに名前を入力します。Google Cloud コンソールでは、この名前に基づいて [サービスアカウント ID] フィールドに値が設定されます。
  
  [サービスアカウントの説明] フィールドに説明を入力します。例: Service account for tutorial
4. [作成して続行] をクリックします。
5. [ロールを選択] リストで、次のロールをフィルタして、前の手順で作成したユーザー管理のサービスアカウントに付与します。
  - バッチジョブ編集者: バッチジョブを編集します。
  - ログ書き込み: ログを書き込みます。
  - ストレージ管理者: Cloud Storage リソースを制御します。
  ロールを追加するには、[別のロールを追加] をクリックして各ロールを追加します。
  
  注: [ロール] フィールドは、サービスアカウントがプロジェクト内のどのリソースにアクセスできるかに影響します。これらのロールは後で取り消すことも、追加のロールを付与することもできます。本番環境では、オーナー、編集者、閲覧者のロールを付与しないでください。代わりに、ニーズに合わせて事前定義ロールまたはカスタムロールを付与します。
6. [続行] をクリックします。
7. アカウントの作成を完了するには、[完了] をクリックします。
デフォルトのサービスアカウントに対する IAM サービスアカウントユーザーのロールを、前の手順で作成したユーザー管理のサービスアカウントに付与します。Compute Engine API を有効にすると、デフォルトのサービスアカウントは Compute Engine のデフォルトのサービスアカウント（PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com）になり、権限は通常、roles/iam.serviceAccountUser ロールによって割り当てられます。

注意: サービスアカウントユーザーのロールを割り当てると、デフォルトのサービスアカウントに関連付けられたロールが間接的にユーザーに付与されます。たとえば、デフォルトのサービスアカウントに編集者のロールがある場合、ユーザーは編集者として機能できます。これらのロールの割り当ての影響を最小限に抑えるには、最小権限の原則に沿ってデフォルトのサービスアカウントを構成することをおすすめします。詳細については、デフォルトのサービスアカウントへの自動的なロール付与を無効にするをご覧ください。
1. [サービスアカウント] ページで、デフォルトのサービスアカウントのメールアドレス（PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com）をクリックします。
2. [権限] タブをクリックします。
3. [アクセスを許可] ボタンをクリックします。
4. 新しいプリンシパルを追加するには、サービスアカウントのメールアドレス（SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com）を入力します。
5. [ロールを選択] リストで、[サービスアカウント] > [サービスアカウントユーザー] ロールを選択します。
6. [保存] をクリックします。

gcloud

Google Cloud コンソールで、「Cloud Shell をアクティブにする」をクリックします。

Cloud Shell をアクティブにする

Google Cloud コンソールの下部で Cloud Shell セッションが開始し、コマンドラインプロンプトが表示されます。Cloud Shell はシェル環境です。Google Cloud CLI がすでにインストールされており、現在のプロジェクトの値もすでに設定されています。セッションが初期化されるまで数秒かかることがあります。
Google Cloud プロジェクトの課金が有効になっていることを確認します。詳しくは、プロジェクトで課金が有効になっているかどうかを確認する方法をご覧ください。

Artifact Registry API、Batch API、Cloud Build API、Compute Engine API、Workflow Execution API、Workflows API を有効にします。

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

他の Google Cloud サービスでの認証に使用するワークフローのサービスアカウントを作成し、適切なロールを付与します。
1. サービスアカウントを作成します。
```
gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME
```
  SERVICE_ACCOUNT_NAME をサービスアカウントの名前に置き換えます。
2. 前のステップで作成したユーザー管理のサービスアカウントにロールを付与します。次の IAM ロールごとに次のコマンドを 1 回実行します。
  - roles/batch.jobsEditor: バッチジョブを編集します。
  - roles/logging.logWriter: ログを書き込みます。
  - roles/storage.admin: Cloud Storage リソースを制御します。
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
  --member=serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --role=ROLE
```
  以下を置き換えます。
  - PROJECT_ID: サービスアカウントを作成したプロジェクト ID
  - ROLE: 付与するロール
  注: --role フラグは、サービスアカウントがプロジェクト内のどのリソースにアクセスできるかに影響しますこれらのロールは後で取り消すことも、追加のロールを付与することもできます。本番環境では、オーナー、編集者、閲覧者のロールを付与しないでください。代わりに、ニーズに合わせて事前定義ロールまたはカスタムロールを付与します。
デフォルトのサービスアカウントに対する IAM サービスアカウントユーザーのロールを、前の手順で作成したユーザー管理のサービスアカウントに付与します。Compute Engine API を有効にすると、デフォルトのサービスアカウントは Compute Engine のデフォルトのサービスアカウント（PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com）になり、権限は通常、roles/iam.serviceAccountUser ロールによって割り当てられます。

注意: サービスアカウントユーザーのロールを割り当てると、デフォルトのサービスアカウントに関連付けられたロールが間接的にユーザーに付与されます。たとえば、デフォルトのサービスアカウントに編集者のロールがある場合、ユーザーは編集者として機能できます。これらのロールの割り当ての影響を最小限に抑えるには、最小権限の原則に沿ってデフォルトのサービスアカウントを構成することをおすすめします。詳細については、デフォルトのサービスアカウントへの自動的なロール付与を無効にするをご覧ください。
```
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
```

Artifact Registry リポジトリを作成する

Docker コンテナイメージを格納するリポジトリを作成します。

コンソール

Google Cloud コンソールで、[リポジトリ] ページに移動します。

[リポジトリ] に移動
[リポジトリを作成] をクリックします。
リポジトリ名として「containers」と入力します。
[形式] で [Docker] を選択します。
[ロケーションタイプ] で、[リージョン] を選択します。
[リージョン] リストで [us-central1] を選択します。
[作成] をクリックします。

gcloud

次のコマンドを実行します。

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

us-central1 リージョンに containers という名前の Artifact Registry リポジトリを作成しました。サポートされているリージョンの詳細については、Artifact Registry のロケーションをご覧ください。

コードサンプルを取得する

Google Cloud は、このチュートリアル用のアプリケーションソースコードを GitHub に保存します。対象のリポジトリのクローンを作成するか、サンプルをダウンロードできます。

ローカルマシンにサンプルアプリのリポジトリのクローンを作成します。
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/batch-samples.git
```
または、main.zip ファイルのサンプルをダウンロードして抽出することもできます。
サンプルコードが入っているディレクトリに移動します。
```
cd batch-samples/primegen
```

これで、開発環境にアプリケーションのソースコードが作成されました。

Cloud Build を使用して Docker イメージをビルドする

Dockerfile には、Cloud Build で Docker イメージをビルドするために必要な情報が含まれています。次のコマンドを実行してビルドします。

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

PROJECT_ID は、実際の Google Cloud プロジェクト ID に置き換えます。

ビルドが完了すると、次のような出力が表示されます。

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

Dockerfile を使用して、primegen-service という名前の Docker イメージをビルドし、そのイメージを containers という名前の Artifact Registry リポジトリに push しました。

Batch ジョブをスケジュール設定して実行するワークフローをデプロイする

次のワークフローでは、2 つの Compute Engine VM で Docker コンテナを 6 つのタスクとして並列実行する Batch ジョブをスケジュール設定して実行します。結果として、6 個の素数のバッチが生成され Cloud Storage バケットに格納されます。

コンソール

Google Cloud コンソールの [ワークフロー] ページに移動します。

[ワークフロー] に移動
[ 作成] をクリックします。
新しいワークフローの名前を入力します（例: batch-workflow）。
[リージョン] リストで [us-central1] を選択します。
先ほど作成したサービスアカウントを選択します。
[Next（次へ）] をクリックします。

ワークフローエディタで、次のワークフローの定義を入力します。

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}"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

[Deploy] をクリックします。

gcloud

ワークフローのソースコードファイルを作成します。
```
touch batch-workflow.JSON_OR_YAML
```
JSON_OR_YAML は、ワークフローの形式に応じて yaml または json に置き換えます。

テキストエディタで、次のワークフローをソースコードファイルにコピーします。

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}"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

次のコマンドを入力してワークフローをデプロイします。
```
gcloud workflows deploy batch-workflow \
  --source=batch-workflow.yaml \
  --location=us-central1 \
  --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
```
SERVICE_ACCOUNT_NAME は、先ほど作成したサービスアカウントの名前に置き換えます。

ワークフローを実行する

ワークフローを実行すると、そのワークフローに関連付けられた現在のワークフロー定義が実行されます。

コンソール

Google Cloud コンソールの [ワークフロー] ページに移動します。

[ワークフロー] に移動
[ワークフロー] ページで、[batch-workflow] ワークフローをクリックして詳細ページに移動します。
[ワークフローの詳細] ページで [ 実行] を選択します。
もう一度 [Execute] をクリックします。

ワークフローの実行には数分を要します。

注: createBucket ステップで IAM permission denied for service account エラーが発生した場合は、伝播遅延が原因と考えられます。1～2 分待ってから、もう一度ワークフローを実行してみてください。
ワークフローの結果が [出力] ペインに表示されます。

結果は次のようになります。
```
{
  "bucket": "project-name-job-primegen-TIMESTAMP",
  "jobId": "job-primegen-TIMESTAMP"
}
```

gcloud

ワークフローを実行します。
```
gcloud workflows run batch-workflow \
  --location=us-central1
```
ワークフローの実行には数分を要します。

注: createBucket ステップで IAM permission denied for service account エラーが発生した場合は、伝播遅延が原因と考えられます。1～2 分待ってから、もう一度ワークフローを実行してみてください。
長時間実行のステータスを確認できます。

最後に完了した実行のステータスを取得するには、次のコマンドを実行します。

gcloud workflows executions describe-last

結果の例を以下に示します。

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

出力バケット内のオブジェクトを一覧表示する

Cloud Storage 出力バケット内のオブジェクトを一覧表示することで、結果が想定どおりであることを確認できます。

Console

Google Cloud コンソールで、Cloud Storage の [バケット] ページに移動します。
[バケット] に移動
バケットリストで、コンテンツを表示するバケットの名前をクリックします。

結果は次のようになります。合計で 6 つのファイルがあり、それぞれが 10,000 個の素数のバッチを一覧表示しています。
```
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

出力バケット名を取得します。
```
gsutil ls
```
出力は次のようになります。
```
gs://PROJECT_ID-job-primegen-TIMESTAMP/
```

バケット内のオブジェクトを一覧表示する。

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

TIMESTAMP は、前のコマンドで返されたタイムスタンプに置き換えます。

出力は次のようになります。合計で 6 つのファイルがあり、それぞれに 10,000 個の素数のバッチが一覧表示されています。

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

クリーンアップ

このチュートリアル用に新規プロジェクトを作成した場合は、そのプロジェクトを削除します。既存のプロジェクトを使用し、このチュートリアルで変更を加えずに残す場合は、チュートリアル用に作成したリソースを削除します。

プロジェクトの削除

課金をなくす最も簡単な方法は、チュートリアル用に作成したプロジェクトを削除することです。

プロジェクトを削除するには:

注意: プロジェクトを削除すると、次のような影響があります。

プロジェクト内のすべてのものが削除されます。このドキュメントのタスクで既存のプロジェクトを使用した場合、それを削除すると、そのプロジェクトで行った他の作業もすべて削除されます。
カスタムプロジェクト ID が失われます。このプロジェクトを作成したときに、将来使用するカスタムプロジェクト ID を作成した可能性があります。そのプロジェクト ID を使用した URL（たとえば、appspot.com）を保持するには、プロジェクト全体ではなくプロジェクト内の選択したリソースだけを削除します。

複数のアーキテクチャ、チュートリアル、クイックスタートを実施する予定がある場合は、プロジェクトを再利用すると、プロジェクトの割り当て上限を超えないようにすることができます。

Google Cloud コンソールで、[リソースの管理] ページに移動します。
[リソースの管理] に移動
プロジェクトリストで、削除するプロジェクトを選択し、[削除] をクリックします。
ダイアログでプロジェクト ID を入力し、[シャットダウン] をクリックしてプロジェクトを削除します。

このチュートリアルで作成したリソースを削除する

Batch ジョブを削除します。
1. まず、ジョブ名を取得します。
```
gcloud batch jobs list --location=us-central1
```
  出力例を以下に示します。
```
NAME: projects/project-name/locations/us-central1/jobs/job-primegen-TIMESTAMP
STATE: SUCCEEDED
```
  ここで、job-primegen-TIMESTAMP は Batch ジョブの名前です。
2. ジョブを削除します。
```
gcloud batch jobs delete BATCH_JOB_NAME --location us-central1
```
ワークフローを削除します。
```
gcloud workflows delete WORKFLOW_NAME
```

コンテナリポジトリを削除します。

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

Cloud Build は、Cloud Storage を使用してビルドリソースを保存します。Cloud Storage バケットを削除するには、バケットの削除をご覧ください。

Workflows を使用して Batch ジョブを実行する

目標

費用

始める前に

コンソール

gcloud

Artifact Registry リポジトリを作成する

コンソール

gcloud

コードサンプルを取得する

Cloud Build を使用して Docker イメージをビルドする

Batch ジョブをスケジュール設定して実行するワークフローをデプロイする

コンソール

YAML

JSON

gcloud

YAML

JSON

ワークフローを実行する

コンソール

gcloud

出力バケット内のオブジェクトを一覧表示する

Console

gcloud

クリーンアップ

プロジェクトの削除

このチュートリアルで作成したリソースを削除する

次のステップ