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Sie können Workflows verwenden, um Dienste in einer von Ihnen definierten Reihenfolge auszuführen: einem Workflow. Kombinieren Sie die Leistungsfähigkeit von Google Cloud-Diensten, benutzerdefinierten Diensten, die auf Cloud Functions oder Cloud Run und jeder HTTP-basierten API nutzen können, um flexible, serverlose Anwendungen zu erstellen. Workflows erfordern kein Infrastrukturmanagement und lassen sich nahtlos bedarfsgerecht skalieren. darunter das Herunterskalieren auf null. Weitere Informationen

Dokumentationsressourcen

Finden Sie Kurzanleitungen und Leitfäden, prüfen Sie wichtige Referenzen und erhalten Sie Hilfe bei häufigen Problemen.
Entdecken Sie Schulungen von Google Cloud Skills Boost, Anwendungsfälle, Referenzarchitekturen und Codebeispiele mit Details zur Verwendung und Verbindung von Google Cloud-Diensten.
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Batchübersetzung mit dem Cloud Translation-Connector ausführen

Erfahren Sie, wie Sie mit dem Cloud Translation API-Connector Dateien in andere Sprachen übersetzen können. Programmiersprachen im asynchronen Batch-Modus.

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Workflows mit Cloud Run und Cloud Functions verwenden

Erfahren Sie, wie Sie mit Workflows zwei öffentliche HTTP-Dienste (mithilfe von Cloud Functions), eine externe REST API und einen privaten Cloud Run-Dienst verknüpfen.

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Human-in-the-Loop-Workflow mit Callbacks erstellen

Hier erfahren Sie, wie Sie einen Workflow erstellen, der einen Callback-Webhook unterstützt und auf Ihr Eingabe, um die Übersetzung eines Textes abzulehnen oder zu validieren.

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Mehrere BigQuery-Jobs parallel ausführen

Mehrere BigQuery-Abfragejobs parallel ausführen und so die Leistung im Vergleich zu und führt die Jobs nacheinander aus.

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Batchjob mit Workflows ausführen

Hier erfahren Sie, wie Sie mit Workflows einen Batch-Job planen und ausführen, der sechs Aufgaben in auf zwei Compute Engine-VMs parallel.

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Daten mithilfe von Workflows aus Cloud Storage in BigQuery laden

Hier erfahren Sie, wie Sie serverlose Workflows mit Workflows, Cloud Functions und Firestore ausführen um Rohdaten wie Ereignisprotokolle aus Cloud Storage in BigQuery zu laden.

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Cloud Run aufrufen

Cloud Run-Job ausführen, der in Cloud Storage gespeicherte Ereignisdaten verarbeitet.

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Connector verwenden

Fragen Sie ein BigQuery-Dataset ab und schreiben Sie die Ergebnisse mithilfe von Connectors in eine Google-Tabelle.

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Parallel iterieren

Führen Sie eine parallele Iteration mit für Schleifen durch.

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Mit Callbacks auf Ereignisse warten

Callback-Details in einer Firestore-Datenbank speichern

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Schritte wiederholen

Schritte mit einer standardmäßigen Wiederholungsrichtlinie wiederholen.

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