使用 Workflows 执行 Cloud Run 作业

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借助 Workflows 在工作流中使用的 Cloud Run 作业 执行更复杂的数据处理或编排现有作业系统。

本教程演示了如何使用 Workflows 执行 用于处理作为环境传递的数据的 Cloud Run 作业 变量发送到作业，以响应来自 Cloud Storage 的事件。

请注意，您还可以在 Cloud Storage 存储桶中存储事件数据，这样您就可以使用客户管理的加密密钥来加密数据。如需了解详情，请参阅 执行 Cloud Run 作业，用于处理 Cloud Storage 中保存的事件数据。

目标

在此教程中，您将学习以下操作：

1. 创建一个 Cloud Run 作业，用于处理 Cloud Storage 存储桶。
2. 部署执行以下操作的工作流：
   1. 接受 Cloud Storage 事件作为参数。
   2. 检查事件中指定的 Cloud Storage 存储桶 是 Cloud Run 作业使用的存储桶。
   3. 如果是这样，请使用 Cloud Run Admin API 连接器 以执行 Cloud Run 作业
3. 创建一个 Eventarc 触发器，以响应影响 Cloud Storage 存储桶的事件来执行工作流。
4. 通过更新 Cloud Storage 存储桶中的输入数据文件来触发工作流。

费用

在本文档中，您将使用 Google Cloud 的以下收费组件：

• Artifact Registry
• Cloud Build
• Cloud Run
• Cloud Storage
• Eventarc
• Workflows

您可使用价格计算器根据您的预计使用情况来估算费用。 Google Cloud 新用户可能有资格申请免费试用。

准备工作

您的组织定义的安全限制条件可能会导致您无法完成以下步骤。如需了解相关问题排查信息，请参阅在受限的 Google Cloud 环境中开发应用。

控制台

1. 登录您的 Google Cloud 账号。如果您是 Google Cloud 新手，请创建一个账号来评估我们的产品在实际场景中的表现。新客户还可获享 $300 赠金，用于运行、测试和部署工作负载。

2. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

3. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

4. Enable the Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Run, Cloud Storage, Eventarc, and Workflows APIs.

   Enable the APIs

5. Create a service account:

   1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

      Go to Create service account
   2. Select your project.

   3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

      In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

   4. Click Create and continue.

   5. Grant the following roles to the service account: Cloud Run Admin, Eventarc Event Receiver, Logs Writer, Workflows Invoker.

      To grant a role, find the Select a role list, then select the role.

      To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.

      Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
   6. Click Continue.

   7. Click Done to finish creating the service account.

6. In the Google Cloud console, on the project selector page, select or create a Google Cloud project.

   Note: If you don't plan to keep the resources that you create in this procedure, create a project instead of selecting an existing project. After you finish these steps, you can delete the project, removing all resources associated with the project.

   Go to project selector

7. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。

8. Enable the Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Run, Cloud Storage, Eventarc, and Workflows APIs.

   Enable the APIs

9. Create a service account:

   1. In the Google Cloud console, go to the Create service account page.

      Go to Create service account
   2. Select your project.

   3. In the Service account name field, enter a name. The Google Cloud console fills in the Service account ID field based on this name.

      In the Service account description field, enter a description. For example, Service account for quickstart.

   4. Click Create and continue.

   5. Grant the following roles to the service account: Cloud Run Admin, Eventarc Event Receiver, Logs Writer, Workflows Invoker.

      To grant a role, find the Select a role list, then select the role.

      To grant additional roles, click Add another role and add each additional role.

      Note: The Role field affects which resources the service account can access in your project. You can revoke these roles or grant additional roles later.
   6. Click Continue.

   7. Click Done to finish creating the service account.

10. 在为来自 Cloud Storage 的直接事件创建触发器之前，请向 Cloud Storage 服务代理授予 Pub/Sub Publisher 角色 (roles/pubsub.publisher)：
    1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 IAM 页面。
       

       转到 IAM

    2. 选中包括 Google 提供的角色授权复选框。
    3. 在主账号列中，找到 Cloud Storage 表单为 Service Agent [e-mail], 然后点击 修改 主账号。
    4. 点击 添加角色或 添加其他角色。
    5. 在选择角色列表中，过滤出 Pub/Sub Publisher，然后选择 角色。
    6. 点击保存。
11. 如果您在 2021 年 4 月 8 日当天或之前启用了 Cloud Pub/Sub 服务代理，以支持经过身份验证的 Pub/Sub 推送请求，请向该服务代理授予 Service Account Token Creator 角色 (roles/iam.serviceAccountTokenCreator)。否则，系统会默认授予此角色：
    1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 IAM 页面。
       

       转到 IAM

    2. 选中包括 Google 提供的角色授权复选框。
    3. 在名称列中，找到 Cloud Pub/Sub 服务账号 然后点击 修改 主账号。
    4. 点击 添加角色 或 添加其他角色。
    5. 在选择角色列表中，过滤出 Service Account Token Creator，然后选择角色。
    6. 点击保存。

12. 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.

Cloud Shell 支持 /dev/urandom 命令， 本教程中介绍了如何生成伪随机数。

gcloud

1. 如需使用已设置 gcloud CLI 的在线终端，请激活 Cloud Shell：

   Cloud Shell 会话会在页面底部启动，并显示命令行提示符。该会话可能需要几秒钟来完成初始化。

   Cloud Shell 支持本教程中用于生成伪随机数的 /dev/urandom 命令。

2. 创建或选择 Google Cloud 项目。

   • 创建 Google Cloud 项目：

     gcloud projects create PROJECT_ID

   • 选择您创建的 Google Cloud 项目：

     gcloud config set project PROJECT_ID

3. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。
4. 启用 Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Run, Cloud Storage, Eventarc, and Workflows API：

   gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com \
       cloudbuild.googleapis.com \
       eventarc.googleapis.com \
       run.googleapis.com \
       storage.googleapis.com \
       workflows.googleapis.com

5. 为您的工作流创建一个服务账号，以便该工作流用于与其他 Google Cloud 服务进行身份验证，并向其授予适当的角色。
   1. 创建服务账号：

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      将 SERVICE_ACCOUNT_NAME 替换为以下项的名称： 服务账号

   2. 向您在上一步中创建的用户管理的服务账号授予角色。针对以下各项运行一次命令 也可以使用 --role 标志 运行多次：
      • roles/eventarc.eventReceiver：用于接收事件
      • roles/logging.logWriter：用于写入日志
      • roles/run.admin：用于执行 Cloud Run 作业
      • roles/workflows.invoker：用于调用工作流

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
          --member=serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
          --role=ROLE

      替换以下内容：

      • PROJECT_ID：您在其中创建服务账号的项目的 ID
      • ROLE：要授予用户管理的角色 服务账号
      注意：--role 标志会影响 服务账号可以访问的内容。您可以撤消这些角色，也可以 授予其他角色。在生产环境中，请勿授予 Owner、Editor 或 Viewer 角色。而是授予 预定义角色 或自定义角色，但该角色满足 满足您的需求
6. 在为来自 Cloud Storage 的直接事件创建触发器之前，请向 Cloud Storage 服务代理授予 Pub/Sub Publisher 角色 (roles/pubsub.publisher)：

   SERVICE_ACCOUNT="$(gcloud storage service-agent --project=PROJECT_ID)"
   
   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
       --member="serviceAccount:${SERVICE_ACCOUNT}" \
       --role='roles/pubsub.publisher'

7. 如果您在 2021 年 4 月 8 日或之前启用了 Cloud Pub/Sub 服务代理，以支持经过身份验证的 Pub/Sub 推送请求，请向该服务代理授予 Service Account Token Creator 角色 (roles/iam.serviceAccountTokenCreator)。否则，系统会默认授予此角色：

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
       --member=serviceAccount:[e-mail] \
       --role=roles/iam.serviceAccountTokenCreator

将 PROJECT_NUMBER 替换为您的 Google Cloud 项目编号。您可以在 Google Cloud 控制台的欢迎页面上或者通过运行以下命令找到项目编号：

gcloud projects describe PROJECT_ID --format='value(projectNumber)'

Terraform

1. 必须搭配 gcloud CLI 使用在线终端 激活 Cloud Shell：

   Cloud Shell 会话会在页面底部启动，并显示命令行提示符。该会话可能需要几秒钟来完成初始化。

   Cloud Shell 支持本教程中用于生成伪随机数的 /dev/urandom 命令。

2. 创建或选择 Google Cloud 项目。

   • 创建 Google Cloud 项目：

     gcloud projects create PROJECT_ID

   • 选择您创建的 Google Cloud 项目：

     gcloud config set project PROJECT_ID

3. 确保您的 Google Cloud 项目已启用结算功能。
4. 启用 Artifact Registry, Cloud Build, Cloud Run, Cloud Storage, Eventarc, and Workflows API：

   gcloud services enable artifactregistry.googleapis.com \
       cloudbuild.googleapis.com \
       eventarc.googleapis.com \
       run.googleapis.com \
       storage.googleapis.com \
       workflows.googleapis.com

5. 为您的工作流创建用于身份验证的服务账号 并为其授予适当的角色 此外，为了支持来自 Cloud Storage 的直接事件， 授予 Pub/Sub Publisher角色 (roles/pubsub.publisher) Cloud Storage 服务代理。

   修改 main.tf 文件，如以下示例所示。有关详情，请参阅 Terraform 文档的 Google 提供程序。

   如需了解如何应用或移除 Terraform 配置，请参阅基本 Terraform 命令。

   请注意，在典型的 Terraform 工作流中，您会在 一次。不过，在本教程中，您可以定位到特定资源。例如：

   terraform apply -target="google_service_account.workflows"

   # Used to retrieve project information later
   data "google_project" "project" {}
   
   # Create a dedicated service account
   resource "google_service_account" "workflows" {
     account_id   = "workflows-run-job-sa"
     display_name = "Workflows Cloud Run Job Service Account"
   }
   
   # Grant permission to receive Eventarc events
   resource "google_project_iam_member" "eventreceiver" {
     project = data.google_project.project.id
     role    = "roles/eventarc.eventReceiver"
     member  = "serviceAccount:${google_service_account.workflows.email}"
   }
   
   # Grant permission to write logs
   resource "google_project_iam_member" "logwriter" {
     project = data.google_project.project.id
     role    = "roles/logging.logWriter"
     member  = "serviceAccount:${google_service_account.workflows.email}"
   }
   
   # Grant permission to execute Cloud Run jobs
   resource "google_project_iam_member" "runadmin" {
     project = data.google_project.project.id
     role    = "roles/run.admin"
     member  = "serviceAccount:${google_service_account.workflows.email}"
   }
   
   # Grant permission to invoke workflows
   resource "google_project_iam_member" "workflowsinvoker" {
     project = data.google_project.project.id
     role    = "roles/workflows.invoker"
     member  = "serviceAccount:${google_service_account.workflows.email}"
   }
   
   # Grant the Cloud Storage service agent permission to publish Pub/Sub topics
   data "google_storage_project_service_account" "gcs_account" {}
   resource "google_project_iam_member" "pubsubpublisher" {
     project = data.google_project.project.id
     role    = "roles/pubsub.publisher"
     member  = "serviceAccount:${data.google_storage_project_service_account.gcs_account.email_address}"
   }
   

6. 如果您在 2021 年 4 月 8 日或之前启用了 Cloud Pub/Sub 服务代理，以支持经过身份验证的 Pub/Sub 推送请求，请向该服务代理授予 Service Account Token Creator 角色 (roles/iam.serviceAccountTokenCreator)。否则，系统会默认授予此角色：

   gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID \
       --member=serviceAccount:[e-mail] \
       --role=roles/iam.serviceAccountTokenCreator

将 PROJECT_NUMBER 替换为您的 Google Cloud 项目编号。您可以在 Google Cloud 控制台的欢迎页面上或者通过运行以下命令找到项目编号：

gcloud projects describe PROJECT_ID --format='value(projectNumber)'

创建 Cloud Run 作业

本教程使用 GitHub 中的示例 Cloud Run 作业。工作 从 Cloud Storage 中的输入文件读取数据，并执行一些 对文件中的每一行进行任意处理。

1. 通过将示例应用代码库克隆到本地来获取示例代码 机器：

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/jobs-demos.git

   或者，您也可以 将示例下载为 ZIP 文件 并将其解压缩。

2. 转到包含示例代码的目录：

   cd jobs-demos/parallel-processing

3. 创建 Cloud Storage 存储桶来存储 写入并触发事件：

   控制台

   1. 在 Google Cloud 控制台中，进入 Cloud Storage 存储桶页面。
      

      进入“存储桶”

   2. 点击 add Create。
   3. 在创建存储桶页面上，为存储桶输入名称：

      input-PROJECT_ID

      将 PROJECT_ID 替换为您的 Google Cloud 项目的 ID。
   4. 保留其他默认设置。
   5. 点击创建。

   gcloud

   运行 gcloud storage buckets create 命令：

   gcloud storage buckets create gs://input-PROJECT_ID

   如果请求成功，该命令将返回以下消息：

   Creating gs://input-PROJECT_ID/...

   Terraform

   如需创建 Cloud Storage 存储桶，请使用 google_storage_bucket 资源并修改 main.tf 文件，如以下示例所示。

   如需了解如何应用或移除 Terraform 配置，请参阅 基本 Terraform 命令。

   请注意，在典型的 Terraform 工作流中，您会一次性应用整个方案。不过，在本教程中，您可以定位到特定资源。例如：

   terraform apply -target="random_id.bucket_name_suffix"
   和
   terraform apply -target="google_storage_bucket.default"

   # Cloud Storage bucket names must be globally unique
   resource "random_id" "bucket_name_suffix" {
     byte_length = 4
   }
   
   # Create a Cloud Storage bucket
   resource "google_storage_bucket" "default" {
     name                        = "input-${data.google_project.project.name}-${random_id.bucket_name_suffix.hex}"
     location                    = "us-central1"
     storage_class               = "STANDARD"
     force_destroy               = false
     uniform_bucket_level_access = true
   }

4. 创建一个 Artifact Registry 标准代码库，用于 容器映像：

   控制台

   1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Artifact Registry 的制品库页面：

      前往制品库

   2. 点击 创建制品库。

   3. 输入代码库的名称，例如 my-repo。对于项目中的每个代码库位置，代码库名称不得重复。

   4. 保留默认格式，即 Docker。

   5. 保留默认模式，该模式应为标准。

   6. 对于区域，选择 us-central1（爱荷华）。

   7. 保留其他所有默认设置。

   8. 点击创建。

   gcloud

   运行以下命令：

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

   将 REPOSITORY 替换为制品库的唯一名称，例如 my-repo。对于项目中的每个代码库位置，代码库名称不得重复。

   Terraform

   如需创建工件注册库代码库，请使用 google_artifact_registry_repository 资源并修改 main.tf 文件，如以下示例所示。

   请注意，在典型的 Terraform 工作流中，您会在 一次。但在本教程中，您可以将 特定资源。例如：

   terraform apply -target="google_artifact_registry_repository.default"

   # Create an Artifact Registry repository
   resource "google_artifact_registry_repository" "default" {
     location      = "us-central1"
     repository_id = "my-repo"
     format        = "docker"
   }

5. 使用默认的 Google Cloud Buildpack 构建容器映像：

   export SERVICE_NAME=parallel-job
   gcloud builds submit \
       --pack image=us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/${SERVICE_NAME}

   将 REPOSITORY 替换为您的 Artifact Registry 制品库的名称。

   构建可能需要几分钟才能完成。

6. 创建用于部署容器映像的 Cloud Run 作业：

   控制台

   1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Cloud Run 页面：

      转到 Cloud Run

   2. 点击创建作业，以显示创建作业表单。

      1. 在表单中，选择 us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/parallel-job:latest 用作 Artifact Registry 容器映像网址
      2. 可选：对于作业名称，请输入 parallel-job。
      3. 可选：对于区域，选择 us-central1（爱荷华）。
      4. 对于要在作业中运行的任务数量，请输入 10。所有任务都必须成功完成，这样作业才能成功完成。默认情况下，这些任务是并行执行的。

   3. 展开 Container, Variables &Secret、连接、安全性 部分，保留所有默认设置，但以下设置除外 设置：

      1. 点击常规标签页。

         1. 对于容器命令，请输入 python。
         2. 对于容器参数，请输入 process.py。

      2. 点击变量和 Secret 标签页。

         1. 点击添加变量，然后输入 INPUT_BUCKET 作为名称，并输入 input-PROJECT_ID 作为值。
         2. 点击添加变量，然后输入 INPUT_FILE 作为名称，并输入 input_file.txt 作为值。

   4. 如需创建作业，请点击创建。

   gcloud

   1. 设置默认 Cloud Run 区域：

      gcloud config set run/region us-central1

   2. 创建 Cloud Run 作业：

      gcloud run jobs create parallel-job \
          --image us-central1-docker.pkg.dev/PROJECT_ID/REPOSITORY/parallel-job:latest \
          --command python \
          --args process.py \
          --tasks 10 \
          --set-env-vars=INPUT_BUCKET=input-PROJECT_ID,INPUT_FILE=input_file.txt

      请注意，如果您未指定映像标记，Artifact Registry 将查找带有默认 latest 标记的映像。

      如需查看创建作业时可用的选项的完整列表，请参阅 gcloud run jobs create 命令行文档。

      作业创建完毕后，您应该会看到一条表示成功的消息。

   Terraform

   如需创建 Cloud Run 作业，请使用 google_cloud_run_v2_job 资源 并修改 main.tf 文件，如以下示例所示。

   请注意，在典型的 Terraform 工作流中，您会一次性应用整个方案。不过，在本教程中，您可以定位到特定资源。例如：

   terraform apply -target="google_cloud_run_v2_job.default"

   # Create a Cloud Run job
   resource "google_cloud_run_v2_job" "default" {
     name     = "parallel-job"
     location = "us-central1"
   
     template {
       task_count = 10
       template {
         containers {
           image   = "us-central1-docker.pkg.dev/${data.google_project.project.name}/${google_artifact_registry_repository.default.repository_id}/parallel-job:latest"
           command = ["python"]
           args    = ["process.py"]
           env {
             name  = "INPUT_BUCKET"
             value = google_storage_bucket.default.name
           }
           env {
             name  = "INPUT_FILE"
             value = "input_file.txt"
           }
         }
       }
     }
   }

部署用于执行 Cloud Run 作业的工作流

定义并部署用于执行 Cloud Run 作业的工作流 创建的新实例工作流定义由一系列使用 Workflows 语法描述的步骤组成。

控制台

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 Workflows 页面：

   进入 Workflows

2. 点击 创建。

3. 输入新工作流的名称，例如 cloud-run-job-workflow。

4. 对于区域，选择 us-central1（爱荷华）。

5. 在服务账号字段中，选择您之前创建的服务账号。

   服务账号充当工作流的身份。您应该有 已将 Cloud Run Admin 角色授予服务账号，因此 让工作流可以执行 Cloud Run 作业。

6. 点击下一步。

7. 在工作流编辑器中，为 工作流：

   main:
       params: [event]
       steps:
           - init:
               assign:
                   - project_id: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
                   - event_bucket: ${event.data.bucket}
                   - event_file: ${event.data.name}
                   - target_bucket: ${"input-" + project_id}
                   - job_name: parallel-job
                   - job_location: us-central1
           - check_input_file:
               switch:
                   - condition: ${event_bucket == target_bucket}
                     next: run_job
                   - condition: true
                     next: end
           - run_job:
               call: googleapis.run.v1.namespaces.jobs.run
               args:
                   name: ${"namespaces/" + project_id + "/jobs/" + job_name}
                   location: ${job_location}
                   body:
                       overrides:
                           containerOverrides:
                               env:
                                   - name: INPUT_BUCKET
                                     value: ${event_bucket}
                                   - name: INPUT_FILE
                                     value: ${event_file}
               result: job_execution
           - finish:
               return: ${job_execution}

8. 点击部署。

gcloud

1. 为您的工作流创建源代码文件：

   touch cloud-run-job-workflow.yaml

2. 将以下工作流定义复制到源代码文件中：

   main:
       params: [event]
       steps:
           - init:
               assign:
                   - project_id: ${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
                   - event_bucket: ${event.data.bucket}
                   - event_file: ${event.data.name}
                   - target_bucket: ${"input-" + project_id}
                   - job_name: parallel-job
                   - job_location: us-central1
           - check_input_file:
               switch:
                   - condition: ${event_bucket == target_bucket}
                     next: run_job
                   - condition: true
                     next: end
           - run_job:
               call: googleapis.run.v1.namespaces.jobs.run
               args:
                   name: ${"namespaces/" + project_id + "/jobs/" + job_name}
                   location: ${job_location}
                   body:
                       overrides:
                           containerOverrides:
                               env:
                                   - name: INPUT_BUCKET
                                     value: ${event_bucket}
                                   - name: INPUT_FILE
                                     value: ${event_file}
               result: job_execution
           - finish:
               return: ${job_execution}

3. 输入以下命令以部署工作流：

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

   替换以下内容：

   • SERVICE_ACCOUNT_NAME： 您之前创建的服务账号
   • PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目的 ID

   服务账号将用作工作流的身份。您应该已向服务账号授予 roles/run.admin 角色，以便工作流可以执行 Cloud Run 作业。

Terraform

如需创建工作流，请使用 google_workflows_workflow 资源并修改 main.tf 文件，如以下示例所示。

如需了解如何应用或移除 Terraform 配置，请参阅基本 Terraform 命令。

请注意，在典型的 Terraform 工作流中，您可以一次性应用整个计划。 但在本教程中，您可以将 资源。例如：

terraform apply -target="google_workflows_workflow.default"

# Create a workflow
resource "google_workflows_workflow" "default" {
  name        = "cloud-run-job-workflow"
  region      = "us-central1"
  description = "Workflow that routes a Cloud Storage event and executes a Cloud Run job"

  # Note that $$ is needed for Terraform
  source_contents = <<EOF
  main:
      params: [event]
      steps:
          - init:
              assign:
                  - project_id: $${sys.get_env("GOOGLE_CLOUD_PROJECT_ID")}
                  - event_bucket: $${event.data.bucket}
                  - event_file: $${event.data.name}
                  - target_bucket: "${google_storage_bucket.default.name}"
                  - job_name: parallel-job
                  - job_location: us-central1
          - check_input_file:
              switch:
                  - condition: $${event_bucket == target_bucket}
                    next: run_job
                  - condition: true
                    next: end
          - run_job:
              call: googleapis.run.v1.namespaces.jobs.run
              args:
                  name: $${"namespaces/" + project_id + "/jobs/" + job_name}
                  location: $${job_location}
                  body:
                      overrides:
                          containerOverrides:
                              env:
                                  - name: INPUT_BUCKET
                                    value: $${event_bucket}
                                  - name: INPUT_FILE
                                    value: $${event_file}
              result: job_execution
          - finish:
              return: $${job_execution}
  EOF
}

工作流会执行以下操作：

1. init 步骤 - 接受 Cloud Storage 事件作为参数，然后 设置必要的变量。

2. check_input_file 步骤 - 检查事件中指定的 Cloud Storage 存储桶是否为 Cloud Run 作业使用的存储桶。

   • 如果是，工作流会继续执行 run_job 步骤。
   • 如果没有，工作流会终止，停止任何进一步的处理。

3. run_job 步骤 - 使用 Cloud Run Admin API 连接器的 googleapis.run.v1.namespaces.jobs.run 方法 以执行作业。Cloud Storage 存储桶和数据文件名 作为替换变量从工作流传递到作业。

4. finish 步骤 - 作为工作流的结果，返回有关作业执行的信息。

为工作流创建 Eventarc 触发器

自动执行工作流，进而执行 Cloud Run 则创建一个 Eventarc 响应存储桶中的 Cloud Storage 事件的触发器 包含输入数据文件的映射。

控制台

1. 在 Google Cloud 控制台中，前往 工作流程页面：

   进入 Workflows

2. 点击工作流的名称，例如 cloud-run-job-workflow。

3. 在工作流详情页面上，点击 修改。

4. 在修改工作流页面的触发器部分中，依次点击添加新触发器 > Eventarc。

   系统随即会打开 Eventarc 触发器窗格。

5. 在触发器名称字段中，输入触发器的名称，例如 cloud-run-job-workflow-trigger。

6. 在事件提供方列表中，选择 Cloud Storage。

7. 在事件列表中，选择 google.cloud.storage.object.v1.finalized。

8. 在存储桶字段中，选择包含输入数据文件的存储桶。存储桶名称的格式为 input-PROJECT_ID。

9. 在服务账号字段中，选择您之前创建的服务账号。

   该服务账号充当触发器的身份。您应该有 已向该服务账号授予以下角色：

   • Eventarc Event Receiver：用于接收事件
   • Workflows Invoker：用于执行工作流

10. 点击保存触发器。

    Eventarc 触发器现在显示在触发器中 部分（位于修改工作流程页面上）。

11. 点击下一步。

12. 点击部署。

gcloud

运行以下命令以创建 Eventarc 触发器：

gcloud eventarc triggers create cloud-run-job-workflow-trigger \
    --location=us \
    --destination-workflow=cloud-run-job-workflow  \
    --destination-workflow-location=us-central1 \
    --event-filters="type=google.cloud.storage.object.v1.finalized" \
    --event-filters="bucket=input-PROJECT_ID" \
    --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com

替换以下内容：

• PROJECT_ID：您的 Google Cloud 项目的 ID
• SERVICE_ACCOUNT_NAME：您之前创建的服务账号的名称。

该服务账号充当触发器的身份。您应该有 已向该服务账号授予以下角色：

• roles/eventarc.eventReceiver：用于接收事件
• roles/workflows.invoker：用于执行工作流

Terraform

如需创建触发器，请使用 google_eventarc_trigger 资源 并修改 main.tf 文件，如以下示例所示。

如需了解如何应用或移除 Terraform 配置，请参阅基本 Terraform 命令。

请注意，在典型的 Terraform 工作流中，您会一次性应用整个方案。不过，在本教程中，您可以定位到特定资源。例如：

terraform apply -target="google_eventarc_trigger.default"

# Create an Eventarc trigger that routes Cloud Storage events to Workflows
resource "google_eventarc_trigger" "default" {
  name     = "cloud-run-job-trigger"
  location = google_workflows_workflow.default.region

  # Capture objects changed in the bucket
  matching_criteria {
    attribute = "type"
    value     = "google.cloud.storage.object.v1.finalized"
  }
  matching_criteria {
    attribute = "bucket"
    value     = google_storage_bucket.default.name
  }

  # Send events to Workflows
  destination {
    workflow = google_workflows_workflow.default.id
  }

  service_account = google_service_account.workflows.email

}

注意：虽然触发器会立即创建，但触发器最长可能需要两分钟才能传播和过滤事件。

每当有人在 Cloud Storage 中上传或覆盖文件时 存储桶，则使用 将相应 Cloud Storage 事件作为参数传递。

触发工作流

通过更新 Cloud Storage 中的输入数据文件来测试端到端系统。

1. 为输入文件生成新数据并将其上传到 Cloud Storage 在 Cloud Run 作业预期的位置运行：

   base64 /dev/urandom | head -c 100000 >input_file.txt
   gcloud storage cp input_file.txt gs://input-PROJECT_ID/input_file.txt

   如果您使用 Terraform 创建了 Cloud Storage 存储桶，则可以通过运行以下命令检索存储桶的名称：

   gcloud storage buckets list gs://input*

   Cloud Run 作业可能需要几分钟才能运行完毕。

2. 查看作业执行情况，确认 Cloud Run 作业是否按预期运行：

   gcloud config set run/region us-central1
   gcloud run jobs executions list --job=parallel-job

   您应该会在输出中看到作业执行成功，这表示 10/10 个任务已完成。

详细了解 使用事件或 Pub/Sub 消息触发工作流。

清理

如果您为本教程创建了一个新项目，请删除项目。 如果您使用的是现有项目，希望保留此项目且不保留本教程中添加的任何更改，请删除为教程创建的资源。

删除项目

为了避免产生费用，最简单的方法是删除您为本教程创建的项目。

要删除项目，请执行以下操作：

注意：删除项目会产生以下影响：

• 项目中的所有内容都会被删除。如果您将现有项目用于本文档中的任务，则删除该项目后，还将删除您已在该项目中完成的任何其他工作。
• 自定义项目 ID 丢失。创建此项目时，您可能创建了要在将来使用的自定义项目 ID。要保留使用该项目 ID 的网址（例如 appspot.com 网址），请删除项目内的所选资源，而不是删除整个项目。

如果您打算探索多个架构、教程或快速入门，则重复使用项目可以帮助您避免超出项目配额限制。

1. In the Google Cloud console, go to the Manage resources page.

   Go to Manage resources

2. In the project list, select the project that you want to delete, and then click Delete.
3. In the dialog, type the project ID, and then click Shut down to delete the project.

删除教程资源

删除您在本教程中创建的资源：

1. 删除 Eventarc 触发器：

   gcloud eventarc triggers delete cloud-run-job-workflow-trigger --location=us

2. 删除工作流：

   gcloud workflows delete cloud-run-job-workflow --location=us-central1

3. 删除 Cloud Run 作业：

   gcloud run jobs delete parallel-job

4. 删除为输入数据创建的 Cloud Storage 存储桶：

   gcloud storage rm --recursive gs://input-PROJECT_ID/

5. 删除 Artifact Registry 代码库：

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

后续步骤

• 详细了解 Cloud Run 作业。
• 详细了解 Workflows 连接器。
• 详细了解 Workflows。