Crie e execute uma tarefa básica

Este documento explica os princípios básicos da criação de tarefas em lote: como criar e executar uma tarefa baseada num script ou numa imagem de contentor e usar variáveis predefinidas e personalizadas. Para saber como criar e executar tarefas, consulte o artigo Vista geral da criação e execução de tarefas.

Antes de começar

1. Se nunca usou o Batch, reveja o artigo Comece a usar o Batch e ative o Batch concluindo os pré-requisitos para projetos e utilizadores.

2. Para receber as autorizações de que precisa para criar uma tarefa, peça ao seu administrador para lhe conceder as seguintes funções de IAM:

   • Editor de tarefas em lote (roles/batch.jobsEditor) no projeto
   • Utilizador da conta de serviço (roles/iam.serviceAccountUser) na conta de serviço da tarefa, que, por predefinição, é a conta de serviço predefinida do Compute Engine

   Para mais informações sobre a atribuição de funções, consulte o artigo Faça a gestão do acesso a projetos, pastas e organizações.

   Também pode conseguir as autorizações necessárias através de funções personalizadas ou outras funções predefinidas.

3. Sempre que criar uma tarefa, certifique-se de que esta tem uma configuração de rede válida.
   • Se não tiver requisitos de rede específicos para a sua carga de trabalho ou projeto e não tiver modificado a rede predefinida do seu projeto, não é necessária nenhuma ação.
   • Caso contrário, tem de configurar a rede quando cria uma tarefa. Saiba como configurar a rede para uma tarefa antes de criar uma tarefa básica, para poder modificar os exemplos abaixo de acordo com os seus requisitos de rede.
   Para mais informações sobre a configuração de rede de uma tarefa, consulte o artigo Vista geral do trabalho em rede em lote.
4. Sempre que criar uma tarefa, certifique-se de que esta tem um ambiente de sistema operativo (SO) de VM válido.
   • Se não tiver requisitos específicos de imagem do SO da VM ou disco de arranque para a sua carga de trabalho ou projeto, não é necessária nenhuma ação.
   • Caso contrário, tem de preparar uma opção de ambiente de SO de VM válida. Antes de criar uma tarefa básica, permita a configuração predefinida para o ambiente do SO da VM ou saiba como personalizar o ambiente do SO da VM para poder modificar os exemplos abaixo de acordo com os seus requisitos.
   Para mais informações sobre o ambiente do SO da VM para uma tarefa, consulte a vista geral do ambiente do SO da VM.

Crie um trabalho básico

Para ver informações sobre todos os campos que pode especificar para uma tarefa, consulte a documentação de referência do recurso REST projects.locations.jobs. Em resumo, uma tarefa consiste num conjunto de uma ou mais tarefas que executam um ou mais executáveis, que são os scripts executáveis e/ou os contentores da sua tarefa. Para abordar os princípios básicos, esta secção explica como criar uma tarefa de exemplo com apenas um executável, seja um script ou uma imagem de contentor:

• Se quiser usar o Batch para escrever tarefas que executam uma imagem de contentor, consulte o artigo crie uma tarefa de contentor.
• Caso contrário, se não tiver a certeza de que quer usar imagens de contentores ou não conhecer os contentores, recomendamos que crie uma tarefa de script.

O exemplo de trabalho para ambos os tipos de trabalhos contém um grupo de tarefas com uma matriz de 4 tarefas. Cada tarefa imprime uma mensagem e o respetivo índice na saída padrão e no Cloud Logging. A definição desta tarefa especifica um paralelismo de 2, o que indica que a tarefa deve ser executada em 2 VMs para permitir que 2 tarefas sejam executadas em simultâneo.

Crie uma tarefa de contentor básica

Pode selecionar ou criar uma imagem de contentor para fornecer o código e as dependências para que a tarefa seja executada a partir de qualquer ambiente de computação. Para mais informações, consulte os artigos Trabalhar com imagens de contentores e Executar contentores em instâncias de VMs.

Pode criar uma tarefa de contentor básica através da Google Cloud consola, da CLI gcloud, da API Batch, do Go, do Java, do Node.js, do Python ou do C++.

Consola

Para criar uma tarefa de contentor básica através da Google Cloud consola, faça o seguinte:

1. Na Google Cloud consola, aceda à página Lista de tarefas.

   Aceda à lista de trabalhos

2. Clique em Criar. É apresentada a página Criar tarefa em lote. No painel do lado esquerdo, a página Detalhes da tarefa está selecionada.

3. Configure a página Detalhes da tarefa:

   1. Opcional: no campo Nome da tarefa, personalize o nome da tarefa.

      Por exemplo, introduza example-basic-job.

   2. Configure a secção Detalhes da tarefa:

      1. Na janela Novo executável, adicione, pelo menos, um script ou um contentor para executar esta tarefa.

         Por exemplo, para adicionar um contentor, faça o seguinte:

         1. Selecione URL da imagem do contentor (predefinição).

         2. No campo URL da imagem do contentor, introduza o URL de uma imagem do contentor que quer executar para cada tarefa neste trabalho.

            Por exemplo, para usar a busyboximagem do contentor Docker, introduza o seguinte URL:

            gcr.io/google-containers/busybox
            

         3. Opcional: para substituir o comando ENTRYPOINT da imagem do contentor, introduza um comando no campo Ponto de entrada.

            Por exemplo, introduza o seguinte:

            /bin/sh
            

         4. Opcional: para substituir o comando CMD da imagem do contentor, faça o seguinte:

            1. Selecione a caixa de verificação Substituir o comando CMD da imagem do contentor. É apresentado um campo.

            2. No campo, introduza um ou mais comandos, separando cada comando com uma nova linha.

               Por exemplo, introduza os seguintes comandos:

               -c
               echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.
               

            3. Clique em Concluído.

      2. No campo Número de tarefas, introduza o número de tarefas para este trabalho. O valor tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas por grupo de tarefas.

         Por exemplo, introduza 4.

      3. No campo Paralelismo, introduza o número de tarefas a executar em simultâneo. O número não pode ser superior ao número total de tarefas e tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas paralelas por tarefa.

         Por exemplo, introduza 2.

4. Configure a página Especificações de recursos:

   1. No painel esquerdo, clique em Especificações de recursos. É apresentada a página Especificações dos recursos.

   2. Na secção Modelo de aprovisionamento de VMs, selecione uma das seguintes opções para o modelo de aprovisionamento das VMs desta tarefa:

      • Se a sua tarefa puder suportar a preempção e quiser VMs com desconto, selecione Spot.

      • Caso contrário, selecione Padrão.

      Por exemplo, selecione Padrão (predefinição).

   3. Selecione a localização para este trabalho:

      1. No campo Região, selecione uma região.

         Por exemplo, selecione us-central1 (Iowa) (predefinição).

      2. No campo Zona, faça uma das seguintes ações:

         • Se quiser restringir a execução desta tarefa apenas a uma zona específica, selecione uma zona.

         • Caso contrário, selecione qualquer.

         Por exemplo, selecione qualquer (predefinição).

   4. Selecione uma das seguintes famílias de máquinas:

      • Para cargas de trabalho comuns, clique em Utilização geral.

      • Para cargas de trabalho com utilização intensiva do desempenho, clique em Otimizado para computação.

      • Para cargas de trabalho com utilização intensiva de memória, clique em Otimizado para memória.

      • Para cargas de trabalho otimizadas pelo acelerador, clique em GPUs. Para mais informações, consulte Crie e execute uma tarefa que use GPUs.

      Por exemplo, clique em Objetivo geral (predefinição).

   5. No campo Série, selecione uma série de máquinas para as VMs desta tarefa.

      Por exemplo, se selecionou Uso geral para a família de máquinas, selecione E2 (predefinição).

   6. No campo Tipo de máquina, selecione um tipo de máquina para as VMs deste trabalho.

      Por exemplo, se selecionou E2 para a série de máquinas, selecione e2-medium (2 vCPU, 4 GB de memória) (predefinição).

   7. Configure a quantidade de recursos de VM necessários para cada tarefa:

      1. No campo Núcleos, introduza a quantidade de vCPUs por tarefa.

         Por exemplo, introduza 1 (predefinição).

      2. No campo Memória, introduza a quantidade de RAM em GB por tarefa.

         Por exemplo, introduza 0.5 (predefinição).

5. Opcional: para rever a configuração da tarefa, no painel esquerdo, clique em Pré-visualizar.

6. Clique em Criar.

A página Detalhes do trabalho apresenta o trabalho que criou.

gcloud

Para criar uma tarefa de contentor básica com a gcloud CLI, faça o seguinte:

1. Crie um ficheiro JSON que especifique os detalhes de configuração da sua tarefa. Por exemplo, para criar uma tarefa de contentor básica, crie um ficheiro JSON com o seguinte conteúdo. Para mais informações sobre todos os campos que pode especificar para uma tarefa, consulte a documentação de referência do recurso REST projects.locations.jobs.

   Nota: se preferir, pode especificar os detalhes de configuração da tarefa num ficheiro YAML em vez de num ficheiro JSON. Para tal, converta a sintaxe JSON em sintaxe YAML. No entanto, a documentação de comandos em lote só fornece exemplos para a sintaxe JSON. Para mais informações, consulte o comando gcloud batch jobs submit.

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "container": {
                               CONTAINER
                           }
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": CORES,
                       "memoryMib": MEMORY
                   },
                   "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                   "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
               },
               "taskCount": TASK_COUNT,
               "parallelism": PARALLELISM
           }
       ]
   }
   

   Substitua o seguinte:

   • CONTAINER: o contentor em que cada tarefa é executada. No mínimo, um contentor tem de especificar uma imagem no subcampo imageUri, mas também podem ser necessários subcampos adicionais. Para mais informações, consulte os subcampos container e o exemplo de tarefa de contentor nesta secção.
   • CORES: opcional. A quantidade de núcleos, especificamente vCPUs, que normalmente representam metade de um núcleo físico, a atribuir a cada tarefa em unidades de milliCPU. Se o campo cpuMilli não for especificado, o valor é definido como 2000 (2 vCPUs).
   • MEMORY: opcional. A quantidade de memória a atribuir para cada tarefa em MB. Se o campo memoryMib não for especificado, o valor é definido como 2000 (2 GB).
   • MAX_RETRY_COUNT: opcional. O número máximo de tentativas para uma tarefa. O valor tem de ser um número inteiro entre 0 e 10. Se o campo maxRetryCount não for especificado, o valor é definido como 0, o que significa não repetir a tarefa. Para mais informações sobre o campo maxRetryCount, consulte o artigo Automatize as novas tentativas de tarefas.
   • MAX_RUN_DURATION: opcional. O tempo máximo que uma tarefa pode ser executada antes de ser repetida ou falhar, formatado como um valor em segundos seguido de s, por exemplo, 3600s para 1 hora. Se o campo maxRunDuration não for especificado, o valor é definido como o tempo de execução máximo de uma tarefa. Para mais informações sobre o campo maxRunDuration, consulte o artigo Limite os tempos de execução de tarefas e executáveis através de limites de tempo.
   • TASK_COUNT: opcional. O número de tarefas para o trabalho. O valor tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas por grupo de tarefas. Se o campo taskCount não for especificado, o valor é definido como 1.
   • PARALLELISM: opcional. O número de tarefas que o trabalho executa em simultâneo. O número não pode ser superior ao número de tarefas e tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas paralelas por tarefa. Se o campo parallelism não for especificado, o valor é definido como 1.

2. Crie uma tarefa com o comando gcloud batch jobs submit.

   gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
     --location LOCATION \
     --config JSON_CONFIGURATION_FILE
   

   Substitua o seguinte:

   • JOB_NAME: o nome da tarefa.
   • LOCATION: a localização do trabalho.
   • JSON_CONFIGURATION_FILE: o caminho para um ficheiro JSON com os detalhes de configuração da tarefa.

Por exemplo, para criar uma tarefa que execute tarefas com a imagem do contentor Docker busybox:

1. Crie um ficheiro JSON no diretório atual com o nome hello-world-container.json e o seguinte conteúdo:

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "container": {
                               "imageUri": "gcr.io/google-containers/busybox",
                               "entrypoint": "/bin/sh",
                               "commands": [
                                   "-c",
                                   "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                               ]
                           }
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": 2000,
                       "memoryMib": 16
                   },
                   "maxRetryCount": 2,
                   "maxRunDuration": "3600s"
               },
               "taskCount": 4,
               "parallelism": 2
           }
       ],
       "allocationPolicy": {
           "instances": [
               {
                   "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
               }
           ]
       },
       "labels": {
           "department": "finance",
           "env": "testing"
       },
       "logsPolicy": {
           "destination": "CLOUD_LOGGING"
       }
   }
   

2. Execute o seguinte comando:

   gcloud batch jobs submit example-container-job \
     --location us-central1 \
     --config hello-world-container.json
   

API

Para criar uma tarefa de contentor básica com a API Batch, use o método jobs.create. Para mais informações sobre todos os campos que pode especificar para uma tarefa, consulte a documentação de referência do recurso REST projects.locations.jobs.

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs?job_id=JOB_NAME

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "container": {
                            CONTAINER
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": CORES,
                    "memoryMib": MEMORY
                },
                "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
            },
            "taskCount": TASK_COUNT,
            "parallelism": PARALLELISM
        }
    ]
}

Substitua o seguinte:

• PROJECT_ID: o ID do projeto do seu projeto.
• LOCATION: a localização do trabalho.
• JOB_NAME: o nome da tarefa.
• CONTAINER: o contentor em que cada tarefa é executada. No mínimo, um contentor tem de especificar uma imagem no subcampo imageUri, mas também podem ser necessários subcampos adicionais. Para mais informações, consulte os subcampos container e o exemplo de tarefa de contentor nesta secção.
• CORES: opcional. A quantidade de núcleos, especificamente vCPUs, que normalmente representam metade de um núcleo físico, a atribuir a cada tarefa em unidades de milliCPU. Se o campo cpuMilli não for especificado, o valor é definido como 2000 (2 vCPUs).
• MEMORY: opcional. A quantidade de memória a atribuir para cada tarefa em MB. Se o campo memoryMib não for especificado, o valor é definido como 2000 (2 GB).
• MAX_RETRY_COUNT: opcional. O número máximo de tentativas para uma tarefa. O valor tem de ser um número inteiro entre 0 e 10. Se o campo maxRetryCount não for especificado, o valor é definido como 0, o que significa não repetir a tarefa. Para mais informações sobre o campo maxRetryCount, consulte o artigo Automatize as novas tentativas de tarefas.
• MAX_RUN_DURATION: opcional. O tempo máximo que uma tarefa pode ser executada antes de ser repetida ou falhar, formatado como um valor em segundos seguido de s, por exemplo, 3600s para 1 hora. Se o campo maxRunDuration não for especificado, o valor é definido como o tempo de execução máximo de uma tarefa. Para mais informações sobre o campo maxRunDuration, consulte o artigo Limite os tempos de execução de tarefas e executáveis através de limites de tempo.
• TASK_COUNT: opcional. O número de tarefas para o trabalho, que tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas por grupo de tarefas. Se o campo taskCount não for especificado, o valor é definido como 1.
• PARALLELISM: opcional. O número de tarefas que o trabalho executa em simultâneo. O número não pode ser superior ao número de tarefas e tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas paralelas por tarefa. Se o campo parallelism não for especificado, o valor é definido como 1.

Por exemplo, para criar uma tarefa que execute tarefas usando a busybox imagem do contentor do Docker, use o seguinte pedido:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/jobs?job_id=example-container-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "container": {
                            "imageUri": "gcr.io/google-containers/busybox",
                            "entrypoint": "/bin/sh",
                            "commands": [
                                "-c",
                                "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                            ]
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                },
                "maxRetryCount": 2,
                "maxRunDuration": "3600s"
            },
            "taskCount": 4,
            "parallelism": 2
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
            }
        ]
    },
    "labels": {
        "department": "finance",
        "env": "testing"
    },
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

onde PROJECT_ID é o ID do projeto do seu projeto.

Ir

Go

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Go em lote.

Para se autenticar no Batch, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	batch "cloud.google.com/go/batch/apiv1"
	"cloud.google.com/go/batch/apiv1/batchpb"
	durationpb "google.golang.org/protobuf/types/known/durationpb"
)

// Creates and runs a job that runs the specified container
func createContainerJob(w io.Writer, projectID, region, jobName string) error {
	// projectID := "your_project_id"
	// region := "us-central1"
	// jobName := "some-job"

	ctx := context.Background()
	batchClient, err := batch.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer batchClient.Close()

	container := &batchpb.Runnable_Container{
		ImageUri:   "gcr.io/google-containers/busybox",
		Commands:   []string{"-c", "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."},
		Entrypoint: "/bin/sh",
	}

	// We can specify what resources are requested by each task.
	resources := &batchpb.ComputeResource{
		// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
		CpuMilli:  2000,
		MemoryMib: 16,
	}

	taskSpec := &batchpb.TaskSpec{
		Runnables: []*batchpb.Runnable{{
			Executable: &batchpb.Runnable_Container_{Container: container},
		}},
		ComputeResource: resources,
		MaxRunDuration: &durationpb.Duration{
			Seconds: 3600,
		},
		MaxRetryCount: 2,
	}

	// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
	taskGroups := []*batchpb.TaskGroup{
		{
			TaskCount: 4,
			TaskSpec:  taskSpec,
		},
	}

	// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
	// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
	// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
	allocationPolicy := &batchpb.AllocationPolicy{
		Instances: []*batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate{{
			PolicyTemplate: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate_Policy{
				Policy: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicy{
					MachineType: "e2-standard-4",
				},
			},
		}},
	}

	// We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
	logsPolicy := &batchpb.LogsPolicy{
		Destination: batchpb.LogsPolicy_CLOUD_LOGGING,
	}

	jobLabels := map[string]string{"env": "testing", "type": "container"}

	// The job's parent is the region in which the job will run
	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, region)

	job := batchpb.Job{
		TaskGroups:       taskGroups,
		AllocationPolicy: allocationPolicy,
		Labels:           jobLabels,
		LogsPolicy:       logsPolicy,
	}

	req := &batchpb.CreateJobRequest{
		Parent: parent,
		JobId:  jobName,
		Job:    &job,
	}

	created_job, err := batchClient.CreateJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create job: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Job created: %v\n", created_job)

	return nil
}

Java

Java

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Java em lote.

Para se autenticar no Batch, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate;
import com.google.cloud.batch.v1.BatchServiceClient;
import com.google.cloud.batch.v1.ComputeResource;
import com.google.cloud.batch.v1.CreateJobRequest;
import com.google.cloud.batch.v1.Job;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy.Destination;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable.Container;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskGroup;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskSpec;
import com.google.protobuf.Duration;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateWithContainerNoMounting {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project ID or project number of the Cloud project you want to use.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";

    // Name of the region you want to use to run the job. Regions that are
    // available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
    String region = "europe-central2";

    // The name of the job that will be created.
    // It needs to be unique for each project and region pair.
    String jobName = "JOB_NAME";

    createContainerJob(projectId, region, jobName);
  }

  // This method shows how to create a sample Batch Job that will run a simple command inside a
  // container on Cloud Compute instances.
  public static void createContainerJob(String projectId, String region, String jobName)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the `batchServiceClient.close()` method on the client to safely
    // clean up any remaining background resources.
    try (BatchServiceClient batchServiceClient = BatchServiceClient.create()) {

      // Define what will be done as part of the job.
      Runnable runnable =
          Runnable.newBuilder()
              .setContainer(
                  Container.newBuilder()
                      .setImageUri("gcr.io/google-containers/busybox")
                      .setEntrypoint("/bin/sh")
                      .addCommands("-c")
                      .addCommands(
                          "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. "
                              + "This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.")
                      .build())
              .build();

      // We can specify what resources are requested by each task.
      ComputeResource computeResource =
          ComputeResource.newBuilder()
              // In milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
              .setCpuMilli(2000)
              // In MiB.
              .setMemoryMib(16)
              .build();

      TaskSpec task =
          TaskSpec.newBuilder()
              // Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
              .addRunnables(runnable)
              .setComputeResource(computeResource)
              .setMaxRetryCount(2)
              .setMaxRunDuration(Duration.newBuilder().setSeconds(3600).build())
              .build();

      // Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
      // Currently, it's possible to have only one task group.
      TaskGroup taskGroup = TaskGroup.newBuilder().setTaskCount(4).setTaskSpec(task).build();

      // Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
      // In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
      // Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
      InstancePolicy instancePolicy =
          InstancePolicy.newBuilder().setMachineType("e2-standard-4").build();

      AllocationPolicy allocationPolicy =
          AllocationPolicy.newBuilder()
              .addInstances(InstancePolicyOrTemplate.newBuilder().setPolicy(instancePolicy).build())
              .build();

      Job job =
          Job.newBuilder()
              .addTaskGroups(taskGroup)
              .setAllocationPolicy(allocationPolicy)
              .putLabels("env", "testing")
              .putLabels("type", "container")
              // We use Cloud Logging as it's an out of the box available option.
              .setLogsPolicy(
                  LogsPolicy.newBuilder().setDestination(Destination.CLOUD_LOGGING).build())
              .build();

      CreateJobRequest createJobRequest =
          CreateJobRequest.newBuilder()
              // The job's parent is the region in which the job will run.
              .setParent(String.format("projects/%s/locations/%s", projectId, region))
              .setJob(job)
              .setJobId(jobName)
              .build();

      Job result =
          batchServiceClient
              .createJobCallable()
              .futureCall(createJobRequest)
              .get(5, TimeUnit.MINUTES);

      System.out.printf("Successfully created the job: %s", result.getName());
    }
  }
}

Node.js

Node.js

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.js em lote.

Para se autenticar no Batch, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * TODO(developer): Uncomment and replace these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
/**
 * The region you want to the job to run in. The regions that support Batch are listed here:
 * https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
 */
// const region = 'us-central-1';
/**
 * The name of the job that will be created.
 * It needs to be unique for each project and region pair.
 */
// const jobName = 'YOUR_JOB_NAME';

// Imports the Batch library
const batchLib = require('@google-cloud/batch');
const batch = batchLib.protos.google.cloud.batch.v1;

// Instantiates a client
const batchClient = new batchLib.v1.BatchServiceClient();

// Define what will be done as part of the job.
const task = new batch.TaskSpec();
const runnable = new batch.Runnable();
runnable.container = new batch.Runnable.Container();
runnable.container.imageUri = 'gcr.io/google-containers/busybox';
runnable.container.entrypoint = '/bin/sh';
runnable.container.commands = [
  '-c',
  'echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.',
];
task.runnables = [runnable];

// We can specify what resources are requested by each task.
const resources = new batch.ComputeResource();
resources.cpuMilli = 2000; // in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
resources.memoryMib = 16;
task.computeResource = resources;

task.maxRetryCount = 2;
task.maxRunDuration = {seconds: 3600};

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup();
group.taskCount = 4;
group.taskSpec = task;

// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy();
const policy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy();
policy.machineType = 'e2-standard-4';
const instances = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate();
instances.policy = policy;
allocationPolicy.instances = [instances];

const job = new batch.Job();
job.name = jobName;
job.taskGroups = [group];
job.allocationPolicy = allocationPolicy;
job.labels = {env: 'testing', type: 'container'};
// We use Cloud Logging as it's an option available out of the box
job.logsPolicy = new batch.LogsPolicy();
job.logsPolicy.destination = batch.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING;

// The job's parent is the project and region in which the job will run
const parent = `projects/${projectId}/locations/${region}`;

async function callCreateJob() {
  // Construct request
  const request = {
    parent,
    jobId: jobName,
    job,
  };

  // Run request
  const response = await batchClient.createJob(request);
  console.log(response);
}

await callCreateJob();

Python

Python

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python em lote.

Para se autenticar no Batch, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

from google.cloud import batch_v1


def create_container_job(project_id: str, region: str, job_name: str) -> batch_v1.Job:
    """
    This method shows how to create a sample Batch Job that will run
    a simple command inside a container on Cloud Compute instances.

    Args:
        project_id: project ID or project number of the Cloud project you want to use.
        region: name of the region you want to use to run the job. Regions that are
            available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
        job_name: the name of the job that will be created.
            It needs to be unique for each project and region pair.

    Returns:
        A job object representing the job created.
    """
    client = batch_v1.BatchServiceClient()

    # Define what will be done as part of the job.
    runnable = batch_v1.Runnable()
    runnable.container = batch_v1.Runnable.Container()
    runnable.container.image_uri = "gcr.io/google-containers/busybox"
    runnable.container.entrypoint = "/bin/sh"
    runnable.container.commands = [
        "-c",
        "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.",
    ]

    # Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
    task = batch_v1.TaskSpec()
    task.runnables = [runnable]

    # We can specify what resources are requested by each task.
    resources = batch_v1.ComputeResource()
    resources.cpu_milli = 2000  # in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
    resources.memory_mib = 16  # in MiB
    task.compute_resource = resources

    task.max_retry_count = 2
    task.max_run_duration = "3600s"

    # Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
    # Currently, it's possible to have only one task group.
    group = batch_v1.TaskGroup()
    group.task_count = 4
    group.task_spec = task

    # Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
    # In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
    # Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
    policy = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicy()
    policy.machine_type = "e2-standard-4"
    instances = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate()
    instances.policy = policy
    allocation_policy = batch_v1.AllocationPolicy()
    allocation_policy.instances = [instances]

    job = batch_v1.Job()
    job.task_groups = [group]
    job.allocation_policy = allocation_policy
    job.labels = {"env": "testing", "type": "container"}
    # We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
    job.logs_policy = batch_v1.LogsPolicy()
    job.logs_policy.destination = batch_v1.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING

    create_request = batch_v1.CreateJobRequest()
    create_request.job = job
    create_request.job_id = job_name
    # The job's parent is the region in which the job will run
    create_request.parent = f"projects/{project_id}/locations/{region}"

    return client.create_job(create_request)

C++

C++

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API C++ em lote.

Para se autenticar no Batch, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

#include "google/cloud/batch/v1/batch_client.h"

  [](std::string const& project_id, std::string const& location_id,
     std::string const& job_id) {
    // Initialize the request; start with the fields that depend on the sample
    // input.
    google::cloud::batch::v1::CreateJobRequest request;
    request.set_parent("projects/" + project_id + "/locations/" + location_id);
    request.set_job_id(job_id);
    // Most of the job description is fixed in this example; use a string to
    // initialize it.
    auto constexpr kText = R"pb(
      task_groups {
        task_count: 4
        task_spec {
          compute_resource { cpu_milli: 500 memory_mib: 16 }
          max_retry_count: 2
          max_run_duration { seconds: 3600 }
          runnables {
            container {
              image_uri: "gcr.io/google-containers/busybox"
              entrypoint: "/bin/sh"
              commands: "-c"
              commands: "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
            }
          }
        }
      }
      allocation_policy {
        instances {
          policy { machine_type: "e2-standard-4" provisioning_model: STANDARD }
        }
      }
      labels { key: "env" value: "testing" }
      labels { key: "type" value: "container" }
      logs_policy { destination: CLOUD_LOGGING }
    )pb";
    auto* job = request.mutable_job();
    if (!google::protobuf::TextFormat::ParseFromString(kText, job)) {
      throw std::runtime_error("Error parsing Job description");
    }
    // Create a client and issue the request.
    auto client = google::cloud::batch_v1::BatchServiceClient(
        google::cloud::batch_v1::MakeBatchServiceConnection());
    auto response = client.CreateJob(request);
    if (!response) throw std::move(response).status();
    std::cout << "Job : " << response->DebugString() << "\n";
  }

Crie uma tarefa de script básica

Pode criar uma tarefa de script básica através da Google Cloud consola, da CLI gcloud, da API Batch, do Go, do Java, do Node.js, do Python ou do C++.

Consola

Para criar uma tarefa de script básica através da Google Cloud consola, faça o seguinte:

1. Na Google Cloud consola, aceda à página Lista de tarefas.

   Aceda à lista de trabalhos

2. Clique em Criar. É apresentada a página Criar tarefa em lote. No painel do lado esquerdo, a página Detalhes da tarefa está selecionada.

3. Configure a página Detalhes da tarefa:

   1. Opcional: no campo Nome da tarefa, personalize o nome da tarefa.

      Por exemplo, introduza example-basic-job.

   2. Configure a secção Detalhes da tarefa:

      1. Na janela Novo executável, adicione, pelo menos, um script ou um contentor para executar esta tarefa.

         Por exemplo, para adicionar um script, faça o seguinte:

         1. Selecione Script. É apresentado um campo.

         2. No campo, introduza um script que quer executar para cada tarefa neste trabalho.

            Por exemplo, introduza o seguinte script:

            echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.
            

         3. Clique em Concluído.

      2. No campo Número de tarefas, introduza o número de tarefas para este trabalho. O valor tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas por grupo de tarefas.

         Por exemplo, introduza 4.

      3. No campo Paralelismo, introduza o número de tarefas a executar em simultâneo. O número não pode ser superior ao número total de tarefas e tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas paralelas por tarefa.

         Por exemplo, introduza 2.

4. Configure a página Especificações de recursos:

   1. No painel esquerdo, clique em Especificações de recursos. É apresentada a página Especificações dos recursos.

   2. Na secção Modelo de aprovisionamento de VMs, selecione uma das seguintes opções para o modelo de aprovisionamento das VMs desta tarefa:

      • Se a sua tarefa puder suportar a preempção e quiser VMs com desconto, selecione Spot.

      • Caso contrário, selecione Padrão.

      Por exemplo, selecione Padrão (predefinição).

   3. Selecione a localização para este trabalho:

      1. No campo Região, selecione uma região.

         Por exemplo, selecione us-central1 (Iowa) (predefinição).

      2. No campo Zona, faça uma das seguintes ações:

         • Se quiser restringir a execução desta tarefa apenas a uma zona específica, selecione uma zona.

         • Caso contrário, selecione qualquer.

         Por exemplo, selecione qualquer (predefinição).

   4. Selecione uma das seguintes famílias de máquinas:

      • Para cargas de trabalho comuns, clique em Utilização geral.

      • Para cargas de trabalho com utilização intensiva do desempenho, clique em Otimizado para computação.

      • Para cargas de trabalho com utilização intensiva de memória, clique em Otimizado para memória.

      • Para cargas de trabalho otimizadas pelo acelerador, clique em GPUs. Para mais informações, consulte Crie e execute uma tarefa que use GPUs.

      Por exemplo, clique em Objetivo geral (predefinição).

   5. No campo Série, selecione uma série de máquinas para as VMs desta tarefa.

      Por exemplo, se selecionou Uso geral para a família de máquinas, selecione E2 (predefinição).

   6. No campo Tipo de máquina, selecione um tipo de máquina para as VMs deste trabalho.

      Por exemplo, se selecionou E2 para a série de máquinas, selecione e2-medium (2 vCPU, 4 GB de memória) (predefinição).

   7. Configure a quantidade de recursos de VM necessários para cada tarefa:

      1. No campo Núcleos, introduza a quantidade de vCPUs por tarefa.

         Por exemplo, introduza 1 (predefinição).

      2. No campo Memória, introduza a quantidade de RAM em GB por tarefa.

         Por exemplo, introduza 0.5 (predefinição).

5. Opcional: para rever a configuração da tarefa, no painel esquerdo, clique em Pré-visualizar.

6. Clique em Criar.

   A página Detalhes do trabalho apresenta o trabalho que criou.

gcloud

Para criar uma tarefa de script básica com a CLI gcloud, faça o seguinte:

1. Crie um ficheiro JSON que especifique os detalhes de configuração da sua tarefa. Por exemplo, para criar uma tarefa de script básica, crie um ficheiro JSON com o seguinte conteúdo. Para mais informações sobre todos os campos que pode especificar para uma tarefa, consulte a documentação de referência do recurso REST projects.locations.jobs.

   Nota: se preferir, pode especificar os detalhes de configuração da tarefa num ficheiro YAML em vez de num ficheiro JSON. Para tal, converta a sintaxe JSON em sintaxe YAML. No entanto, a documentação de comandos em lote só fornece exemplos para a sintaxe JSON. Para mais informações, consulte o comando gcloud batch jobs submit.

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "script": {
                               SCRIPT
                           }
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": CORES,
                       "memoryMib": MEMORY
                   },
                   "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                   "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
               },
               "taskCount": TASK_COUNT,
               "parallelism": PARALLELISM
           }
       ]
   }
   

   Substitua o seguinte:

   • SCRIPT: o guião que cada tarefa executa. Um script tem de ser definido como texto através do subcampo text ou como o caminho para um ficheiro acessível através do subcampo path. Para mais informações, consulte os subcampos script e o exemplo de tarefa de script nesta secção.
   • CORES: opcional. A quantidade de núcleos, especificamente vCPUs, que normalmente representam metade de um núcleo físico, a atribuir a cada tarefa em unidades de milliCPU. Se o campo cpuMilli não for especificado, o valor é definido como 2000 (2 vCPUs).
   • MEMORY: opcional. A quantidade de memória a atribuir para cada tarefa em MB. Se o campo memoryMib não for especificado, o valor é definido como 2000 (2 GB).
   • MAX_RETRY_COUNT: opcional. O número máximo de tentativas para uma tarefa. O valor tem de ser um número inteiro entre 0 e 10. Se o campo maxRetryCount não for especificado, o valor é definido como 0, o que significa não repetir a tarefa. Para mais informações sobre o campo maxRetryCount, consulte o artigo Automatize as novas tentativas de tarefas.
   • MAX_RUN_DURATION: opcional. O tempo máximo que uma tarefa pode ser executada antes de ser repetida ou falhar, formatado como um valor em segundos seguido de s, por exemplo, 3600s para 1 hora. Se o campo maxRunDuration não for especificado, o valor é definido como o tempo de execução máximo de uma tarefa. Para mais informações sobre o campo maxRunDuration, consulte o artigo Limite os tempos de execução de tarefas e executáveis através de limites de tempo.
   • TASK_COUNT: opcional. O número de tarefas para o trabalho. O valor tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas por grupo de tarefas. Se o campo taskCount não for especificado, o valor é definido como 1.
   • PARALLELISM: opcional. O número de tarefas que o trabalho executa em simultâneo. O número não pode ser superior ao número de tarefas e tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas paralelas por tarefa. Se o campo parallelism não for especificado, o valor é definido como 1.

2. Crie uma tarefa com o comando gcloud batch jobs submit.

   gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
     --location LOCATION \
     --config JSON_CONFIGURATION_FILE
   

   Substitua o seguinte:

   • JOB_NAME: o nome da tarefa.
   • LOCATION: a localização do trabalho.
   • JSON_CONFIGURATION_FILE: o caminho para um ficheiro JSON com os detalhes de configuração da tarefa.

Por exemplo, para criar uma tarefa que execute tarefas através de um script:

1. Crie um ficheiro JSON no diretório atual com o nome hello-world-script.json e o seguinte conteúdo:

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "script": {
                               "text": "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                           }
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": 2000,
                       "memoryMib": 16
                   },
                   "maxRetryCount": 2,
                   "maxRunDuration": "3600s"
               },
               "taskCount": 4,
               "parallelism": 2
           }
       ],
       "allocationPolicy": {
           "instances": [
               {
                   "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
               }
           ]
       },
       "labels": {
           "department": "finance",
           "env": "testing"
       },
       "logsPolicy": {
           "destination": "CLOUD_LOGGING"
       }
   }
   

2. Execute o seguinte comando:

   gcloud batch jobs submit example-script-job \
     --location us-central1 \
     --config hello-world-script.json
   

API

Para criar uma tarefa de script básica através da API Batch, use o método jobs.create. Para mais informações sobre todos os campos que pode especificar para uma tarefa, consulte a documentação de referência do recurso REST projects.locations.jobs.

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs?job_id=JOB_NAME

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            SCRIPT
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": CORES,
                    "memoryMib": MEMORY
                },
                "maxRetryCount": MAX_RETRY_COUNT,
                "maxRunDuration": "MAX_RUN_DURATION"
            },
            "taskCount": TASK_COUNT,
            "parallelism": PARALLELISM
        }
    ]
}

Substitua o seguinte:

• PROJECT_ID: o ID do projeto do seu projeto.
• LOCATION: a localização do trabalho.
• JOB_NAME: o nome da tarefa.
• SCRIPT: o guião que cada tarefa executa. Um script tem de ser definido como texto através do subcampo text ou como o caminho para um ficheiro acessível através do subcampo path. Para mais informações, consulte os subcampos script e o exemplo de tarefa de script nesta secção.
• CORES: opcional. A quantidade de núcleos, especificamente vCPUs, que normalmente representam metade de um núcleo físico, a atribuir a cada tarefa em unidades de milliCPU. Se o campo cpuMilli não for especificado, o valor é definido como 2000 (2 vCPUs).
• MEMORY: opcional. A quantidade de memória a atribuir para cada tarefa em MB. Se o campo memoryMib não for especificado, o valor é definido como 2000 (2 GB).
• MAX_RETRY_COUNT: opcional. O número máximo de tentativas para uma tarefa. O valor tem de ser um número inteiro entre 0 e 10. Se o campo maxRetryCount não for especificado, o valor é definido como 0, o que significa não repetir a tarefa. Para mais informações sobre o campo maxRetryCount, consulte o artigo Automatize as novas tentativas de tarefas.
• MAX_RUN_DURATION: opcional. O tempo máximo que uma tarefa pode ser executada antes de ser repetida ou falhar, formatado como um valor em segundos seguido de s, por exemplo, 3600s para 1 hora. Se o campo maxRunDuration não for especificado, o valor é definido como o tempo de execução máximo de uma tarefa. Para mais informações sobre o campo maxRunDuration, consulte o artigo Limite os tempos de execução de tarefas e executáveis através de limites de tempo.
• TASK_COUNT: opcional. O número de tarefas para o trabalho. O valor tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas por grupo de tarefas. Se o campo taskCount não for especificado, o valor é definido como 1.
• PARALLELISM: opcional. O número de tarefas que o trabalho executa em simultâneo. O número não pode ser superior ao número de tarefas e tem de ser um número inteiro entre 1 e o limite de tarefas paralelas por tarefa. Se o campo parallelism não for especificado, o valor é definido como 1.

Por exemplo, para criar uma tarefa que execute tarefas através de um script, use o seguinte pedido:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/us-central1/jobs?job_id=example-script-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                },
                "maxRetryCount": 2,
                "maxRunDuration": "3600s"
            },
            "taskCount": 4,
            "parallelism": 2
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
            }
        ]
    },
    "labels": {
        "department": "finance",
        "env": "testing"
    },
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

onde PROJECT_ID é o ID do projeto do seu projeto.

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Go

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Go em lote.

Para se autenticar no Batch, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import (
	"context"
	"fmt"
	"io"

	batch "cloud.google.com/go/batch/apiv1"
	"cloud.google.com/go/batch/apiv1/batchpb"
	durationpb "google.golang.org/protobuf/types/known/durationpb"
)

// Creates and runs a job that executes the specified script
func createScriptJob(w io.Writer, projectID, region, jobName string) error {
	// projectID := "your_project_id"
	// region := "us-central1"
	// jobName := "some-job"

	ctx := context.Background()
	batchClient, err := batch.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("NewClient: %w", err)
	}
	defer batchClient.Close()

	// Define what will be done as part of the job.
	command := &batchpb.Runnable_Script_Text{
		Text: "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.",
	}
	// You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a script that's
	// already on the VM that will be running the job.
	// Using runnable.script.text and runnable.script.path is mutually exclusive.
	// command := &batchpb.Runnable_Script_Path{
	// 	Path: "/tmp/test.sh",
	// }

	// We can specify what resources are requested by each task.
	resources := &batchpb.ComputeResource{
		// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
		CpuMilli:  2000,
		MemoryMib: 16,
	}

	taskSpec := &batchpb.TaskSpec{
		Runnables: []*batchpb.Runnable{{
			Executable: &batchpb.Runnable_Script_{
				Script: &batchpb.Runnable_Script{Command: command},
			},
		}},
		ComputeResource: resources,
		MaxRunDuration: &durationpb.Duration{
			Seconds: 3600,
		},
		MaxRetryCount: 2,
	}

	// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
	taskGroups := []*batchpb.TaskGroup{
		{
			TaskCount: 4,
			TaskSpec:  taskSpec,
		},
	}

	// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
	// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
	// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
	allocationPolicy := &batchpb.AllocationPolicy{
		Instances: []*batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate{{
			PolicyTemplate: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate_Policy{
				Policy: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicy{
					MachineType: "e2-standard-4",
				},
			},
		}},
	}

	// We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
	logsPolicy := &batchpb.LogsPolicy{
		Destination: batchpb.LogsPolicy_CLOUD_LOGGING,
	}

	jobLabels := map[string]string{"env": "testing", "type": "script"}

	// The job's parent is the region in which the job will run
	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, region)

	job := batchpb.Job{
		TaskGroups:       taskGroups,
		AllocationPolicy: allocationPolicy,
		Labels:           jobLabels,
		LogsPolicy:       logsPolicy,
	}

	req := &batchpb.CreateJobRequest{
		Parent: parent,
		JobId:  jobName,
		Job:    &job,
	}

	created_job, err := batchClient.CreateJob(ctx, req)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("unable to create job: %w", err)
	}

	fmt.Fprintf(w, "Job created: %v\n", created_job)

	return nil
}

Java

Java

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Java em lote.

Para se autenticar no Batch, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate;
import com.google.cloud.batch.v1.BatchServiceClient;
import com.google.cloud.batch.v1.ComputeResource;
import com.google.cloud.batch.v1.CreateJobRequest;
import com.google.cloud.batch.v1.Job;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy.Destination;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable.Script;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskGroup;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskSpec;
import com.google.protobuf.Duration;
import java.io.IOException;
import java.util.concurrent.ExecutionException;
import java.util.concurrent.TimeUnit;
import java.util.concurrent.TimeoutException;

public class CreateWithScriptNoMounting {

  public static void main(String[] args)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // TODO(developer): Replace these variables before running the sample.
    // Project ID or project number of the Cloud project you want to use.
    String projectId = "YOUR_PROJECT_ID";

    // Name of the region you want to use to run the job. Regions that are
    // available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
    String region = "europe-central2";

    // The name of the job that will be created.
    // It needs to be unique for each project and region pair.
    String jobName = "JOB_NAME";

    createScriptJob(projectId, region, jobName);
  }

  // This method shows how to create a sample Batch Job that will run
  // a simple command on Cloud Compute instances.
  public static void createScriptJob(String projectId, String region, String jobName)
      throws IOException, ExecutionException, InterruptedException, TimeoutException {
    // Initialize client that will be used to send requests. This client only needs to be created
    // once, and can be reused for multiple requests. After completing all of your requests, call
    // the `batchServiceClient.close()` method on the client to safely
    // clean up any remaining background resources.
    try (BatchServiceClient batchServiceClient = BatchServiceClient.create()) {

      // Define what will be done as part of the job.
      Runnable runnable =
          Runnable.newBuilder()
              .setScript(
                  Script.newBuilder()
                      .setText(
                          "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. "
                              + "This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.")
                      // You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a
                      // script that's already on the VM that will be running the job.
                      // Using setText() and setPath() is mutually exclusive.
                      // .setPath("/tmp/test.sh")
                      .build())
              .build();

      // We can specify what resources are requested by each task.
      ComputeResource computeResource =
          ComputeResource.newBuilder()
              // In milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
              .setCpuMilli(2000)
              // In MiB.
              .setMemoryMib(16)
              .build();

      TaskSpec task =
          TaskSpec.newBuilder()
              // Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
              .addRunnables(runnable)
              .setComputeResource(computeResource)
              .setMaxRetryCount(2)
              .setMaxRunDuration(Duration.newBuilder().setSeconds(3600).build())
              .build();

      // Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
      // Currently, it's possible to have only one task group.
      TaskGroup taskGroup = TaskGroup.newBuilder().setTaskCount(4).setTaskSpec(task).build();

      // Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
      // In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
      // Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
      InstancePolicy instancePolicy =
          InstancePolicy.newBuilder().setMachineType("e2-standard-4").build();

      AllocationPolicy allocationPolicy =
          AllocationPolicy.newBuilder()
              .addInstances(InstancePolicyOrTemplate.newBuilder().setPolicy(instancePolicy).build())
              .build();

      Job job =
          Job.newBuilder()
              .addTaskGroups(taskGroup)
              .setAllocationPolicy(allocationPolicy)
              .putLabels("env", "testing")
              .putLabels("type", "script")
              // We use Cloud Logging as it's an out of the box available option.
              .setLogsPolicy(
                  LogsPolicy.newBuilder().setDestination(Destination.CLOUD_LOGGING).build())
              .build();

      CreateJobRequest createJobRequest =
          CreateJobRequest.newBuilder()
              // The job's parent is the region in which the job will run.
              .setParent(String.format("projects/%s/locations/%s", projectId, region))
              .setJob(job)
              .setJobId(jobName)
              .build();

      Job result =
          batchServiceClient
              .createJobCallable()
              .futureCall(createJobRequest)
              .get(5, TimeUnit.MINUTES);

      System.out.printf("Successfully created the job: %s", result.getName());
    }
  }
}

Node.js

Node.js

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Node.js em lote.

Para se autenticar no Batch, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

/**
 * TODO(developer): Uncomment and replace these variables before running the sample.
 */
// const projectId = 'YOUR_PROJECT_ID';
/**
 * The region you want to the job to run in. The regions that support Batch are listed here:
 * https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
 */
// const region = 'us-central-1';
/**
 * The name of the job that will be created.
 * It needs to be unique for each project and region pair.
 */
// const jobName = 'YOUR_JOB_NAME';

// Imports the Batch library
const batchLib = require('@google-cloud/batch');
const batch = batchLib.protos.google.cloud.batch.v1;

// Instantiates a client
const batchClient = new batchLib.v1.BatchServiceClient();

// Define what will be done as part of the job.
const task = new batch.TaskSpec();
const runnable = new batch.Runnable();
runnable.script = new batch.Runnable.Script();
runnable.script.text =
  'echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.';
// You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a script that's
// already on the VM that will be running the job. Using runnable.script.text and runnable.script.path is mutually
// exclusive.
// runnable.script.path = '/tmp/test.sh'
task.runnables = [runnable];

// We can specify what resources are requested by each task.
const resources = new batch.ComputeResource();
resources.cpuMilli = 2000; // in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
resources.memoryMib = 16;
task.computeResource = resources;

task.maxRetryCount = 2;
task.maxRunDuration = {seconds: 3600};

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup();
group.taskCount = 4;
group.taskSpec = task;

// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
// In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
// Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy();
const policy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy();
policy.machineType = 'e2-standard-4';
const instances = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate();
instances.policy = policy;
allocationPolicy.instances = [instances];

const job = new batch.Job();
job.name = jobName;
job.taskGroups = [group];
job.allocationPolicy = allocationPolicy;
job.labels = {env: 'testing', type: 'script'};
// We use Cloud Logging as it's an option available out of the box
job.logsPolicy = new batch.LogsPolicy();
job.logsPolicy.destination = batch.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING;

// The job's parent is the project and region in which the job will run
const parent = `projects/${projectId}/locations/${region}`;

async function callCreateJob() {
  // Construct request
  const request = {
    parent,
    jobId: jobName,
    job,
  };

  // Run request
  const response = await batchClient.createJob(request);
  console.log(response);
}

await callCreateJob();

Python

Python

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API Python em lote.

Para se autenticar no Batch, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

from google.cloud import batch_v1


def create_script_job(project_id: str, region: str, job_name: str) -> batch_v1.Job:
    """
    This method shows how to create a sample Batch Job that will run
    a simple command on Cloud Compute instances.

    Args:
        project_id: project ID or project number of the Cloud project you want to use.
        region: name of the region you want to use to run the job. Regions that are
            available for Batch are listed on: https://cloud.google.com/batch/docs/get-started#locations
        job_name: the name of the job that will be created.
            It needs to be unique for each project and region pair.

    Returns:
        A job object representing the job created.
    """
    client = batch_v1.BatchServiceClient()

    # Define what will be done as part of the job.
    task = batch_v1.TaskSpec()
    runnable = batch_v1.Runnable()
    runnable.script = batch_v1.Runnable.Script()
    runnable.script.text = "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
    # You can also run a script from a file. Just remember, that needs to be a script that's
    # already on the VM that will be running the job. Using runnable.script.text and runnable.script.path is mutually
    # exclusive.
    # runnable.script.path = '/tmp/test.sh'
    task.runnables = [runnable]

    # We can specify what resources are requested by each task.
    resources = batch_v1.ComputeResource()
    resources.cpu_milli = 2000  # in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 2 whole CPUs.
    resources.memory_mib = 16
    task.compute_resource = resources

    task.max_retry_count = 2
    task.max_run_duration = "3600s"

    # Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
    # Currently, it's possible to have only one task group.
    group = batch_v1.TaskGroup()
    group.task_count = 4
    group.task_spec = task

    # Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
    # In this case, we tell the system to use "e2-standard-4" machine type.
    # Read more about machine types here: https://cloud.google.com/compute/docs/machine-types
    allocation_policy = batch_v1.AllocationPolicy()
    policy = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicy()
    policy.machine_type = "e2-standard-4"
    instances = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate()
    instances.policy = policy
    allocation_policy.instances = [instances]

    job = batch_v1.Job()
    job.task_groups = [group]
    job.allocation_policy = allocation_policy
    job.labels = {"env": "testing", "type": "script"}
    # We use Cloud Logging as it's an out of the box available option
    job.logs_policy = batch_v1.LogsPolicy()
    job.logs_policy.destination = batch_v1.LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING

    create_request = batch_v1.CreateJobRequest()
    create_request.job = job
    create_request.job_id = job_name
    # The job's parent is the region in which the job will run
    create_request.parent = f"projects/{project_id}/locations/{region}"

    return client.create_job(create_request)

C++

C++

Para mais informações, consulte a documentação de referência da API C++ em lote.

Para se autenticar no Batch, configure as Credenciais padrão da aplicação. Para mais informações, consulte o artigo Configure a autenticação para um ambiente de desenvolvimento local.

#include "google/cloud/batch/v1/batch_client.h"

  [](std::string const& project_id, std::string const& location_id,
     std::string const& job_id) {
    // Initialize the request; start with the fields that depend on the sample
    // input.
    google::cloud::batch::v1::CreateJobRequest request;
    request.set_parent("projects/" + project_id + "/locations/" + location_id);
    request.set_job_id(job_id);
    // Most of the job description is fixed in this example; use a string to
    // initialize it.
    auto constexpr kText = R"pb(
      task_groups {
        task_count: 4
        task_spec {
          compute_resource { cpu_milli: 500 memory_mib: 16 }
          max_retry_count: 2
          max_run_duration { seconds: 3600 }
          runnables {
            script {
              text: "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
            }
          }
        }
      }
      allocation_policy {
        instances {
          policy { machine_type: "e2-standard-4" provisioning_model: STANDARD }
        }
      }
      labels { key: "env" value: "testing" }
      labels { key: "type" value: "script" }
      logs_policy { destination: CLOUD_LOGGING }
    )pb";
    auto* job = request.mutable_job();
    if (!google::protobuf::TextFormat::ParseFromString(kText, job)) {
      throw std::runtime_error("Error parsing Job description");
    }
    // Create a client and issue the request.
    auto client = google::cloud::batch_v1::BatchServiceClient(
        google::cloud::batch_v1::MakeBatchServiceConnection());
    auto response = client.CreateJob(request);
    if (!response) throw std::move(response).status();
    std::cout << "Job : " << response->DebugString() << "\n";
  }

Use variáveis de ambiente

Use variáveis de ambiente quando escreve uma imagem de contentor ou um script que quer que uma tarefa execute. Pode usar qualquer uma das variáveis de ambiente predefinidas para todas as tarefas em lote e quaisquer variáveis de ambiente personalizadas que definir ao criar a tarefa.

Use variáveis de ambiente predefinidas

Por predefinição, os executáveis no seu trabalho podem usar as seguintes variáveis de ambiente predefinidas:

• BATCH_TASK_COUNT: o número total de tarefas neste grupo de tarefas.
• BATCH_TASK_INDEX: o número de índice desta tarefa no grupo de tarefas. O índice da primeira tarefa é 0 e é incrementado para cada tarefa adicional.
• BATCH_HOSTS_FILE: o caminho para um ficheiro que liste todas as instâncias de VM em execução neste grupo de tarefas. Para usar esta variável de ambiente, o campo requireHostsFile tem de estar definido como true.
• BATCH_TASK_RETRY_ATTEMPT: o número de vezes que esta tarefa já foi tentada. O valor é 0 durante a primeira tentativa de uma tarefa e é incrementado para cada nova tentativa seguinte. O número total de novas tentativas permitidas para uma tarefa é determinado pelo valor do campo maxRetryCount, que é 0 se não estiver definido. Para mais informações sobre novas tentativas, consulte o artigo Automatize novas tentativas de tarefas.

Para ver um exemplo de como usar variáveis de ambiente predefinidas, consulte os exemplos executáveis anteriores em Crie uma tarefa básica neste documento.

Defina e use variáveis de ambiente personalizadas

Opcionalmente, pode definir uma ou mais variáveis de ambiente personalizadas numa tarefa.

Define cada variável num ambiente específico com base no âmbito pretendido dos respetivos dados:

• Para uma variável que tenha o mesmo valor para todas as tarefas, use uma das seguintes opções:

  • Se a variável tiver o mesmo valor para todos os executáveis, use o ambiente de todos os executáveis (subcampo environment de taskSpec).

  • Caso contrário, se a variável tiver um valor separado para todos os executáveis, use um ou mais ambientes de executáveis específicos (subcampo environment de runnables[]).

• Caso contrário, para uma variável de matriz que tenha um valor separado para cada tarefa, use o ambiente de todas as tarefas (taskEnvironment).

No ambiente selecionado, define o nome e os valores de cada variável através de um dos seguintes subcampos do ambiente:

• Para definir a variável diretamente no ficheiro JSON de configuração da tarefa, use o subcampo de variáveis padrão (variables), conforme mostrado nesta secção. Esta opção é recomendada para dados que não quer encriptar.

• Para definir a variável com dados encriptados, pode usar o Secret Manager ou o Cloud Key Management Service:

  • Para usar o conteúdo encriptado de um segredo do Secret Manager existente, use o subcampo variáveis secretas (secretVariables). Para mais informações sobre a utilização de segredos num trabalho, consulte o artigo Proteja dados confidenciais com o Secret Manager.

  • Para usar os conteúdos encriptados de uma chave do Cloud Key Management Service existente, use o subcampo variáveis encriptadas (encryptedVariables). Para mais informações sobre as chaves do Cloud KMS, consulte a documentação do Cloud Key Management Service.

Pode definir e usar variáveis de ambiente personalizadas para a sua tarefa através da CLI gcloud ou da API Batch. Os exemplos seguintes explicam como criar duas tarefas que definem e usam variáveis padrão. A primeira tarefa de exemplo tem uma variável para um executável específico. O segundo exemplo de trabalho tem uma variável de matriz, que tem um valor diferente para cada tarefa.

gcloud

Se quiser definir uma tarefa que passe uma variável de ambiente para um ficheiro executável que cada tarefa executa, consulte o exemplo de como definir e usar uma variável de ambiente para um ficheiro executável. Caso contrário, se quiser definir um trabalho que transmita uma lista de variáveis de ambiente a diferentes tarefas com base no índice da tarefa, consulte o exemplo de como definir e usar uma variável de ambiente para cada tarefa.

Defina e use uma variável de ambiente para um ficheiro executável

Para criar uma tarefa que transmita variáveis de ambiente a um executável através da CLI gcloud, use o comando gcloud batch jobs submit e especifique as variáveis de ambiente no ficheiro de configuração da tarefa.

Por exemplo, para criar uma tarefa de script que defina uma variável de ambiente e a transmita para os scripts de 3 tarefas, faça o seguinte pedido:

1. Crie um ficheiro JSON no diretório atual com o nome hello-world-environment-variables.json e o seguinte conteúdo:

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "script": {
                               "text": "echo Hello ${VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                           },
                           "environment": {
                               "variables": {
                                   "VARIABLE_NAME": "VARIABLE_VALUE"
                               }
                           }
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": 2000,
                       "memoryMib": 16
                   }
               },
               "taskCount": 3,
               "parallelism": 1
           }
       ],
       "allocationPolicy": {
           "instances": [
               {
                   "policy": {
                       "machineType": "e2-standard-4"
                   }
               }
           ]
       }
   }
   

   Substitua o seguinte:

   • VARIABLE_NAME: o nome da variável de ambiente transmitida a cada tarefa. Por convenção, os nomes das variáveis de ambiente são escritos em maiúsculas.
   • VARIABLE_VALUE: opcional. O valor da variável de ambiente transmitida a cada tarefa.

2. Execute o seguinte comando:

   gcloud batch jobs submit example-environment-variables-job \
     --location us-central1 \
     --config hello-world-environment-variables.json
   

Defina e use uma variável de ambiente para cada tarefa

Para criar uma tarefa que transmita variáveis de ambiente a uma tarefa com base no índice da tarefa através da CLI gcloud, use o comando gcloud batch jobs submit e especifique o campo da matriz taskEnvironments no ficheiro de configuração da tarefa.

Por exemplo, para criar uma tarefa que inclua uma matriz de 3 variáveis de ambiente com nomes correspondentes e valores diferentes, e transmite as variáveis de ambiente aos scripts das tarefas cujos índices correspondem aos índices das variáveis de ambiente na matriz:

1. Crie um ficheiro JSON no diretório atual com o nome hello-world-task-environment-variables.json e o seguinte conteúdo:

   {
       "taskGroups": [
           {
               "taskSpec": {
                   "runnables": [
                       {
                           "script": {
                               "text": "echo Hello ${TASK_VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                           },
                       }
                   ],
                   "computeResource": {
                       "cpuMilli": 2000,
                       "memoryMib": 16
                   }
               },
               "taskCount": 3,
               "taskEnvironments": [
                   {
                       "variables": {
                           "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_0"
                       }
                   },
                   {
                       "variables": {
                           "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_1"
                       }
                   },
                   {
                       "variables": {
                           "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_2"
                       }
                   }
               ]
           }
       ],
       "allocationPolicy": {
           "instances": [
               {
                   "policy": {
                       "machineType": "e2-standard-4"
                   }
               }
           ]
       }
   }
   

   Substitua o seguinte:

   • TASK_VARIABLE_NAME: o nome das variáveis de ambiente da tarefa transmitidas às tarefas com índices correspondentes. Por convenção, os nomes das variáveis de ambiente são escritos em maiúsculas.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_0: o valor da variável de ambiente transmitida à primeira tarefa, para a qual BATCH_TASK_INDEX é igual a 0.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_1: o valor da variável de ambiente transmitida à segunda tarefa, para a qual BATCH_TASK_INDEX é igual a 1.
   • TASK_VARIABLE_VALUE_2: o valor da variável de ambiente transmitida à terceira tarefa, para a qual BATCH_TASK_INDEX é igual a 2.
   Nota: se for especificada uma variável de ambiente no campo de matriz taskEnvironments, o valor do campo taskCount tem de ser igual ao comprimento da matriz taskEnvironments. O comprimento máximo da matriz taskEnvironments é 200.

2. Execute o seguinte comando:

   gcloud batch jobs submit example-task-environment-variables-job \
     --location us-central1 \
     --config hello-world-task-environment-variables.json
   

API

Se quiser definir uma tarefa que passe uma variável de ambiente para um ficheiro executável que cada tarefa executa, consulte o exemplo de como definir e usar uma variável de ambiente para um ficheiro executável. Caso contrário, se quiser definir um trabalho que transmita uma lista de variáveis de ambiente a diferentes tarefas com base no índice da tarefa, consulte o exemplo de como definir e usar uma variável de ambiente para cada tarefa.

Defina e use uma variável de ambiente para um ficheiro executável

Para criar uma tarefa que transmita variáveis de ambiente a um executável através da API Batch, use o comando gcloud batch jobs submit e especifique as variáveis de ambiente no campo environment.

Por exemplo, para criar uma tarefa que inclua uma variável de ambiente e a transmita aos scripts de 3 tarefas, faça o seguinte pedido:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/<var>PROJECT_ID</var>/locations/us-central1/jobs?job_id=example-environment-variables-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello ${VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        },
                        "environment": {
                            "variables": {
                                "VARIABLE_NAME": "VARIABLE_VALUE"
                            }
                        }
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                }
            },
            "taskCount": 3,
            "parallelism": 1
        }

    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "machineType": "e2-standard-4"
                }
            }
        ]
    }
}

Substitua o seguinte:

• PROJECT_ID: o ID do projeto do seu projeto.
• VARIABLE_NAME: o nome da variável de ambiente passada a cada tarefa. Por convenção, os nomes das variáveis de ambiente são escritos em maiúsculas.
• VARIABLE_VALUE: o valor da variável de ambiente transmitida a cada tarefa.

Defina e use uma variável de ambiente para cada tarefa

Para criar uma tarefa que transmita variáveis de ambiente a uma tarefa com base no índice da tarefa através da API Batch, use o método jobs.create e especifique as variáveis de ambiente no campo da matriz taskEnvironments.

Por exemplo, para criar uma tarefa que inclua uma matriz de 3 variáveis de ambiente com nomes correspondentes e valores diferentes, e passe as variáveis de ambiente para os scripts de 3 tarefas com base nos respetivos índices, faça o seguinte pedido:

POST https://batch.googleapis.com/v1/projects/<var>PROJECT_ID</var>/locations/us-central1/jobs?job_id=example-task-environment-variables-job

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello ${TASK_VARIABLE_NAME}! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks."
                        },
                    }
                ],
                "computeResource": {
                    "cpuMilli": 2000,
                    "memoryMib": 16
                }
            },
            "taskCount": 3,
            "taskEnvironments": [
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_0"
                    }
                },
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_1"
                    }
                },
                {
                    "variables": {
                        "TASK_VARIABLE_NAME": "TASK_VARIABLE_VALUE_2"
                    }
                }
            ]
        }
    ],
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": { "machineType": "e2-standard-4" }
            }
        ]
    }
}

Substitua o seguinte:

• PROJECT_ID: o ID do projeto do seu projeto.
• TASK_VARIABLE_NAME: o nome das variáveis de ambiente transmitidas às tarefas com índices correspondentes. Por convenção, os nomes das variáveis de ambiente são escritos em maiúsculas.
• TASK_VARIABLE_VALUE_0: o valor da variável de ambiente transmitida à primeira tarefa, para a qual BATCH_TASK_INDEX é igual a 0.
• TASK_VARIABLE_VALUE_1: o valor da variável de ambiente transmitida à segunda tarefa, para a qual BATCH_TASK_INDEX é igual a 1.
• TASK_VARIABLE_VALUE_2: o valor da variável de ambiente transmitida à terceira tarefa, para a qual BATCH_TASK_INDEX é igual a 2.

Nota: se for especificada uma variável de ambiente no campo de matriz taskEnvironments, o valor do campo taskCount tem de ser igual ao comprimento da matriz taskEnvironments. O comprimento máximo da matriz taskEnvironments é 200.

O que se segue?

• Se tiver problemas ao criar ou executar uma tarefa, consulte a secção Resolução de problemas.
• Ver empregos e tarefas.
• Saiba mais sobre as opções de criação de tarefas.