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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 gehostet werden, und einer beliebigen HTTP-basierten API, um flexible, serverlose Anwendungen zu erstellen. Workflows erfordern keine Infrastrukturverwaltung und lassen sich nahtlos bedarfsgerecht skalieren, einschließlich einer Skalierung 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

Hier erfahren Sie, wie Sie mit dem Cloud Translation API-Connector Dateien im asynchronen Batchmodus in andere Sprachen übersetzen können.

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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 darauf wartet, dass die Übersetzung eines Textes von Ihrer Eingabe abgelehnt oder validiert wird.

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Mehrere BigQuery-Jobs parallel ausführen

Sie können mehrere BigQuery-Abfragejobs parallel ausführen und so die Leistung im Vergleich zur seriellen Ausführung verbessern.

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Batchjob mit Workflows ausführen

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

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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 von 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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