Workflows를 사용하여 Batch 작업 실행

Batch는 Compute Engine 가상 머신(VM) 인스턴스에서 일괄 처리 워크로드를 예약, 큐에 추가, 실행할 수 있게 해주는 완전 관리형 서비스입니다. Batch는 자동으로 리소스를 프로비저닝하고 용량을 관리하므로 일괄 워크로드를 규모에 맞게 실행할 수 있습니다.

Workflows를 사용하면 Workflows 구문을 통해 정의한 순서대로 필요한 서비스를 실행할 수 있습니다.

이 튜토리얼에서는 Batch용 Workflows 커넥터를 사용하여 2개의 Compute Engine VM에서 6개의 태스크를 동시에 실행하는 Batch 작업을 예약하고 실행합니다. Batch와 Workflows를 모두 사용하면 이들이 제공하는 이점을 결합하고 전체 프로세스를 효율적으로 프로비저닝 및 조정할 수 있습니다.

목표

이 튜토리얼에서는 다음 단계를 진행합니다.

Docker 컨테이너 이미지를 위한 Artifact Registry 저장소를 만듭니다.
GitHub에서 일괄 처리 워크로드용 코드를 가져옵니다. 이 코드는 10,000개의 배치로 소수를 생성하는 샘플 프로그램입니다.
워크로드에 대한 Docker 이미지를 빌드합니다.
다음 작업을 수행하는 워크플로를 배포하고 실행합니다.
1. 소수 생성기의 결과를 저장할 Cloud Storage 버킷 만들기
2. 2개의 Compute Engine VM에서 Docker 컨테이너를 6개의 태스크로 동시에 실행하는 Batch 작업을 예약하고 실행하기
3. Batch 작업이 완료되면 필요에 따라 삭제하기
결과가 예상한 대로 생성된 소수의 배치가 Cloud Storage에 저장되는지 확인합니다.

Google Cloud 콘솔에서 다음 명령어를 대부분 실행하거나 터미널 또는 Cloud Shell에서 Google Cloud CLI를 사용하여 모든 명령어를 실행할 수 있습니다.

비용

이 문서에서는 비용이 청구될 수 있는 다음과 같은 Google Cloud 구성요소를 사용합니다.

프로젝트 사용량을 기준으로 예상 비용을 산출하려면 가격 계산기를 사용하세요. Google Cloud를 처음 사용하는 사용자는 무료 체험판을 사용할 수 있습니다.

시작하기 전에

조직에서 정의한 보안 제약조건으로 인해 다음 단계를 완료하지 못할 수 있습니다. 문제 해결 정보는 제한된 Google Cloud 환경에서 애플리케이션 개발을 참조하세요.

콘솔

Google Cloud 콘솔의 프로젝트 선택기 페이지에서 Google Cloud 프로젝트를 만들거나 선택합니다.

참고: 이 절차에서 생성한 리소스를 유지하지 않으려면 기존 프로젝트를 선택하지 말고 프로젝트를 새로 만드세요. 작업이 끝나면 프로젝트를 삭제하여 프로젝트와 관련된 모든 리소스를 삭제할 수 있습니다.

프로젝트 선택기로 이동
Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다. 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인하는 방법을 알아보세요.
Artifact Registry, Batch, Cloud Build, Compute Engine, Workflow Executions, Workflows API를 사용 설정합니다.

API 사용 설정
다른 Google Cloud 서비스 인증에 사용할 워크플로의 서비스 계정을 만들고 적절한 역할을 부여합니다.
1. Google Cloud 콘솔에서 서비스 계정 만들기 페이지로 이동합니다.
  
  서비스 계정 만들기로 이동
2. 프로젝트를 선택합니다.
3. 서비스 계정 이름 필드에 이름을 입력합니다. Google Cloud 콘솔은 이 이름을 기반으로 서비스 계정 ID 필드를 채웁니다.
  
  서비스 계정 설명 필드에 설명을 입력합니다. 예를 들면 Service account for tutorial입니다.
4. 만들고 계속하기를 클릭합니다.
5. 역할 선택 목록에서 다음 역할을 필터링하여 이전 단계에서 만든 사용자 관리 서비스 계정에 부여합니다.
  - Batch 작업 편집자: Batch 작업을 수정합니다.
  - 로그 작성자: 로그를 작성합니다.
  - 스토리지 관리자: Cloud Storage 리소스를 제어합니다.
  역할을 추가하려면 다른 역할 추가를 클릭하고 각 역할을 추가합니다.
  
  참고: 역할 필드는 서비스 계정이 프로젝트에서 액세스할 수 있는 리소스에 영향을 줍니다. 이러한 역할을 취소하거나 나중에 추가 역할을 부여할 수 있습니다. 프로덕션 환경에서는 소유자, 편집자 또는 뷰어 역할을 부여하지 마세요. 대신 요구사항을 충족하는 사전 정의된 역할 또는 커스텀 역할을 부여합니다.
6. 계속을 클릭합니다.
7. 계정 만들기를 마치려면 완료를 클릭합니다.
기본 서비스 계정에 대한 IAM 서비스 계정 사용자 역할을 이전 단계에서 만든 사용자 관리 서비스 계정에 부여합니다. Compute Engine API를 사용 설정하면 기본 서비스 계정은 Compute Engine 기본 서비스 계정(PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com)이며 일반적으로 roles/iam.serviceAccountUser 역할을 통해 권한이 할당됩니다.

주의: 서비스 계정 사용자 역할을 할당하면 사용자에게 기본 서비스 계정과 연결된 역할이 간접적으로 부여됩니다. 예를 들어 기본 서비스 계정에 편집자 역할이 있으면 사용자는 편집자 '역할을 수행'할 수 있습니다. 이러한 역할 할당의 영향을 최소화하려면 최소 권한의 원칙에 따라 기본 서비스 계정을 구성하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 기본 서비스 계정에 대한 자동 역할 부여 중지를 참조하세요.
1. 서비스 계정 페이지에서 기본 서비스 계정의 이메일 주소(PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com)를 클릭합니다.
2. 권한 탭을 클릭합니다.
3. 액세스 권한 부여 버튼을 클릭합니다.
4. 새 주 구성원을 추가하려면 서비스 계정의 이메일 주소(SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com)를 입력합니다.
5. 역할 선택 목록에서 서비스 계정 > 서비스 계정 사용자 역할을 선택합니다.
6. 저장을 클릭합니다.

gcloud

Google Cloud 콘솔에서 Cloud Shell을 활성화합니다.

Cloud Shell 활성화

Google Cloud 콘솔 하단에서 Cloud Shell 세션이 시작되고 명령줄 프롬프트가 표시됩니다. Cloud Shell은 Google Cloud CLI가 사전 설치된 셸 환경으로, 현재 프로젝트의 값이 이미 설정되어 있습니다. 세션이 초기화되는 데 몇 초 정도 걸릴 수 있습니다.
Google Cloud 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인합니다. 프로젝트에 결제가 사용 설정되어 있는지 확인하는 방법을 알아보세요.

Artifact Registry, Batch, Cloud Build, Compute Engine Workflow Executions, Workflows API를 사용 설정합니다.

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

다른 Google Cloud 서비스 인증에 사용할 워크플로의 서비스 계정을 만들고 적절한 역할을 부여합니다.
1. 서비스 계정을 만듭니다.
```
gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME
```
  SERVICE_ACCOUNT_NAME을 서비스 계정 이름으로 바꿉니다.
2. 이전 단계에서 만든 사용자 관리 서비스 계정에 역할을 부여합니다. 다음 IAM 역할마다 다음 명령어를 1회 실행합니다.
  - roles/batch.jobsEditor: Batch 작업을 수정합니다.
  - roles/logging.logWriter: 로그를 작성합니다.
  - roles/storage.admin: Cloud Storage 리소스를 제어합니다.
```
gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
  --member=serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
  --role=ROLE
```
  다음을 바꿉니다.
  - PROJECT_ID: 서비스 계정을 만든 프로젝트 ID입니다.
  - ROLE: 부여할 역할입니다.
  참고: --role 플래그는 서비스 계정이 프로젝트에서 액세스할 수 있는 리소스에 영향을 줍니다. 이러한 역할을 취소하거나 나중에 추가 역할을 부여할 수 있습니다. 프로덕션 환경에서는 소유자, 편집자 또는 뷰어 역할을 부여하지 마세요. 대신 요구사항을 충족하는 사전 정의된 역할 또는 커스텀 역할을 부여합니다.
기본 서비스 계정에 대한 IAM 서비스 계정 사용자 역할을 이전 단계에서 만든 사용자 관리 서비스 계정에 부여합니다. Compute Engine API를 사용 설정하면 기본 서비스 계정은 Compute Engine 기본 서비스 계정(PROJECT_NUMBER-compute@developer.gserviceaccount.com)이며 일반적으로 roles/iam.serviceAccountUser 역할을 통해 권한이 할당됩니다.

주의: 서비스 계정 사용자 역할을 할당하면 사용자에게 기본 서비스 계정과 연결된 역할이 간접적으로 부여됩니다. 예를 들어 기본 서비스 계정에 편집자 역할이 있으면 사용자는 편집자 '역할을 수행'할 수 있습니다. 이러한 역할 할당의 영향을 최소화하려면 최소 권한의 원칙에 따라 기본 서비스 계정을 구성하는 것이 좋습니다. 자세한 내용은 기본 서비스 계정에 대한 자동 역할 부여 중지를 참조하세요.
```
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 저장소 만들기

Docker 컨테이너 이미지를 저장할 저장소를 만듭니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 저장소 페이지로 이동합니다.

저장소로 이동
저장소 만들기를 클릭합니다.
저장소 이름으로 컨테이너를 입력합니다.
형식에 Docker를 선택합니다.
위치 유형으로 Region을 선택합니다.
리전 목록에서 us-central1을 선택합니다.
만들기를 클릭합니다.

gcloud

다음 명령어를 실행합니다.

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

us-central1 리전에 containers라는 Artifact Registry 저장소를 만들었습니다. 지원되는 리전에 대한 자세한 내용은 Artifact Registry 위치를 참조하세요.

코드 샘플 가져오기

Google Cloud는 이 가이드의 애플리케이션 소스 코드를 GitHub에 저장합니다. 이 저장소를 클론하거나 샘플을 다운로드할 수 있습니다.

샘플 앱 저장소를 로컬 머신에 클론합니다.
```
git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/batch-samples.git
```
또는 main.zip 파일에 샘플을 다운로드하고 압축을 풉니다.
샘플 코드가 있는 디렉토리로 변경합니다.
```
cd batch-samples/primegen
```

이제 개발 환경에서 애플리케이션의 소스 코드가 준비되었습니다.

Cloud Build를 사용하여 Docker 이미지 빌드

Dockerfile에는 Cloud Build를 사용하여 Docker 이미지를 빌드하는 데 필요한 정보가 포함되어 있습니다. 다음 명령어를 실행하여 빌드하세요.

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

PROJECT_ID를 Google Cloud 프로젝트 ID로 바꿉니다.

빌드가 완료되면 다음과 비슷한 출력이 표시됩니다.

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

Dockerfile을 사용하여 primegen-service라는 Docker 이미지를 빌드하고 containers라는 Artifact Registry 저장소에 이미지를 푸시했습니다.

Batch 작업을 예약하고 실행하는 워크플로 배포

다음 워크플로는 Compute Engine VM 2개에서 Docker 컨테이너를 6개의 태스크로 병렬로 실행하는 Batch 작업을 예약하고 실행합니다. 결과는 Cloud Storage 버킷에 저장되는 소수 자릿수 6개가 생성됩니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Workflows 페이지로 이동합니다.

Workflows로 이동
만들기를 클릭합니다.
새 워크플로의 이름을 입력합니다(예: batch-workflow).
리전 목록에서 us-central1을 선택합니다.
이전에 만든 서비스 계정을 선택합니다.
다음을 클릭합니다.

워크플로 편집기에서 다음 워크플로 정의를 입력합니다.

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}"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

배포를 클릭합니다.

gcloud

워크플로의 소스 코드 파일을 만듭니다.
```
touch batch-workflow.JSON_OR_YAML
```
워크플로 형식에 따라 JSON_OR_YAML을 yaml 또는 json으로 바꿉니다.

텍스트 편집기에서 다음 워크플로를 소스 코드 파일에 복사합니다.

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}"
          }
        }
      }
    ]
  }
}

다음 명령어를 입력하여 워크플로를 배포합니다.

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

SERVICE_ACCOUNT_NAME을 이전에 만든 서비스 계정의 이름으로 바꿉니다.

워크플로 실행

워크플로를 실행하면 워크플로와 연결된 현재 워크플로 정의가 실행됩니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Workflows 페이지로 이동합니다.

Workflows로 이동
Workflows 페이지에서 batch-workflow 워크플로를 클릭하여 세부정보 페이지로 이동합니다.
워크플로 세부정보 페이지에서 실행을 클릭합니다.
실행을 다시 클릭합니다.

워크플로 실행에는 몇 분 정도 걸립니다.

참고 createBucket 단계에서 IAM permission denied for service account 오류가 발생하면 전파 지연이 원인일 가능성이 높습니다. 1~2분 정도 기다린 후 워크플로를 다시 실행해 보세요.
출력 창에서 워크플로 결과를 확인합니다.

결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.
```
{
  "bucket": "project-name-job-primegen-TIMESTAMP",
  "jobId": "job-primegen-TIMESTAMP"
}
```

gcloud

워크플로를 실행합니다.
```
gcloud workflows run batch-workflow \
  --location=us-central1
```
워크플로 실행에는 몇 분 정도 걸립니다.

참고 createBucket 단계에서 IAM permission denied for service account 오류가 발생하면 전파 지연이 원인일 가능성이 높습니다. 1~2분 정도 기다린 후 워크플로를 다시 실행해 보세요.
장기 실행 상태를 확인할 수 있습니다.

마지막으로 완료된 실행 상태를 가져오려면 다음 명령어를 실행합니다.

gcloud workflows executions describe-last

결과는 다음과 비슷하게 표시됩니다.

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

출력 버킷의 객체 나열

Cloud Storage 출력 버킷의 객체를 나열하여 결과가 예상과 같은지 확인할 수 있습니다.

콘솔

Google Cloud 콘솔에서 Cloud Storage 버킷 페이지로 이동합니다.
버킷으로 이동
버킷 목록에서 콘텐츠를 볼 버킷의 이름을 클릭합니다.

결과는 다음과 비슷해야 하며 총 6개의 파일이 있고 각 파일은 소수 10,000개의 배치를 나열합니다.
```
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

출력 버킷 이름을 검색합니다.
```
gsutil ls
```
출력은 다음과 비슷합니다.
```
gs://PROJECT_ID-job-primegen-TIMESTAMP/
```

출력 버킷의 객체 나열

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

TIMESTAMP를 이전 명령어에서 반환된 타임스탬프로 바꿉니다.

출력은 다음과 비슷해야 하며 총 6개의 파일이 있고 각 파일은 소수 10,000개의 배치를 나열합니다.

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

삭제

이 튜토리얼용으로 새 프로젝트를 만든 경우 이 프로젝트를 삭제합니다. 기존 프로젝트를 사용한 경우 이 튜토리얼에 추가된 변경사항은 제외하고 보존하려면 튜토리얼용으로 만든 리소스를 삭제합니다.

프로젝트 삭제

비용이 청구되지 않도록 하는 가장 쉬운 방법은 튜토리얼에서 만든 프로젝트를 삭제하는 것입니다.

프로젝트를 삭제하는 방법은 다음과 같습니다.

주의: 프로젝트를 삭제하면 다음과 같은 효과가 발생합니다.

프로젝트의 모든 항목이 삭제됩니다. 이 문서의 태스크에 기존 프로젝트를 사용한 경우 프로젝트를 삭제하면 프로젝트에서 수행한 다른 작업도 삭제됩니다.
커스텀 프로젝트 ID가 손실됩니다. 이 프로젝트를 만들 때 앞으로 사용할 커스텀 프로젝트 ID를 만들었을 수 있습니다. appspot.com URL과 같이 프로젝트 ID를 사용하는 URL을 보존하려면 전체 프로젝트를 삭제하는 대신 프로젝트 내에서 선택한 리소스만 삭제합니다.

여러 아키텍처, 튜토리얼, 빠른 시작을 살펴보려는 경우 프로젝트를 재사용하면 프로젝트 할당량 한도 초과를 방지할 수 있습니다.

Google Cloud 콘솔에서 리소스 관리 페이지로 이동합니다.
리소스 관리로 이동
프로젝트 목록에서 삭제할 프로젝트를 선택하고 삭제를 클릭합니다.
대화상자에서 프로젝트 ID를 입력한 후 종료를 클릭하여 프로젝트를 삭제합니다.

이 튜토리얼에서 만든 리소스 삭제

Batch 작업을 삭제합니다.

먼저 작업 이름을 검색합니다.
```
gcloud batch jobs list --location=us-central1
```
출력은 다음과 비슷하게 표시됩니다.
```
NAME: projects/project-name/locations/us-central1/jobs/job-primegen-TIMESTAMP
STATE: SUCCEEDED
```
여기서 job-primegen-TIMESTAMP는 Batch 작업의 이름입니다.

작업 삭제:

gcloud batch jobs delete BATCH_JOB_NAME --location us-central1

워크플로 삭제:
```
gcloud workflows delete WORKFLOW_NAME
```

컨테이너 저장소를 삭제합니다.:

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

Cloud Build는 Cloud Storage를 사용하여 빌드 리소스를 저장합니다. Cloud Storage 버킷을 삭제하려면 버킷 삭제를 참조하세요.