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Cloud Run ジョブのエフェメラルディスクを構成する

Cloud Run は、インスタンスの存続期間のみ保持されるエフェメラルディスクボリュームを提供します。この機能を使用すると、必要なディスク容量とマウントする場所を指定できます。Cloud Run は、その量のディスクをリソースに割り当てます。

ディスクは自動的にプロビジョニングされ、起動時に ext4 に事前フォーマットされ、インスタンス固有の鍵で暗号化されます。エフェメラルディスクは、どのユーザーでも読み取りまたは書き込みができるようにボリュームを作成します。ストレージはエフェメラルであるため、インスタンスがシャットダウンするとすべてのデータが完全に削除されます。これには、次の原因によるシャットダウンが含まれます。

インスタンスのクラッシュ
ジョブタスクの完了（成功または失敗）

ディスクは特定のインスタンス専用であり、他のインスタンスと共有されません。ボリュームごとに構成可能なマウントポイントを使用して、ファイルシステム構造を制御できます。

インスタンスをシャットダウンする前に、Cloud Run から SIGTERM シグナルがインスタンス内のすべてのコンテナに送信されます。これは、Cloud Run が SIGKILL シグナルを送信してから 10 秒後に実際のシャットダウンが開始されることを表しています。この 10 秒間の猶予期間を使用して、ディスクコンテンツの永続ストレージへの最終コピーなどのクリーンアップオペレーションを実行できます。

ユースケース

エフェメラルディスクは、次の用途に使用できます。

データ処理ワークロード: Cloud Run で大規模なデータファイルを処理する場合、通常はファイル全体をメモリに保存するか、小さなチャンクに分割してオーケストレートします。エフェメラルストレージを使用すると、データのローカルコピーを一時的に作成するために大量のメモリを確保する必要がなくなります。また、より大きなデータセットを処理することもできます。
キャッシュ: ウェブ配信のユースケースでは、リモートストレージからデータを取得するのではなく、ディスクにデータをキャッシュすることで、アプリケーションのレイテンシを最適化できます。

ストレージとインスタンスの上限

次の上限が適用されます。

インスタンスストレージの上限: デフォルトでは、各インスタンスの合計容量は 10 GB に制限されます。必要に応じて、割り当ての増加をリクエストします。
インスタンスボリュームの上限: 各インスタンスは最大 10 個のボリュームに制限されます。
プロジェクトの上限: デフォルトでは、各プロジェクトはリージョンごとに 100 GB に制限されます。必要に応じて、割り当ての増加をリクエストします。

割り当ての増加をリクエストする

リージョンで Cloud Run エフェメラルディスクを初めて使用するプロジェクトには、インスタンスあたり 10 GB、リージョンあたりの上限と、プロジェクトあたり 100 GB、リージョンあたりの上限が自動的に付与されます。

追加の容量が必要な場合は、Cloud Run ジョブの割り当ての増加をリクエストする必要があります。以下のボタンにあるリンクから、必要な割り当てをリクエストしてください。

現在の割り当て	割り当てリンク
インスタンスあたり 10 GB	インスタンスあたりの割り当ての増加をリクエストする
プロジェクトあたり 100 GB	プロジェクトあたりの割り当ての増加をリクエストする

割り当ての増加のリクエストについて詳しくは、割り当てを増やす方法をご覧ください。

制限事項

次の制限が適用されます。

エフェメラルディスクは、第 2 世代の実行環境でのみ使用できます。デフォルトでは、Cloud Run ジョブは第 2 世代の実行環境を使用します。
ライブマイグレーションはサポートされていません。つまり、Cloud Run ジョブの信頼性が低下します。特に長時間実行されるジョブの場合に影響があります。

使用できないパス

Cloud Run では、/dev、/proc、/sys、またはそのサブディレクトリにボリュームをマウントすることはできません。

サポートされるリージョン

エフェメラルディスク機能は、次のリージョンで利用できます。

GPU 以外のワークロードの場合、エフェメラルディスクは次のリージョンで利用できます。
- asia-northeast1 （東京）
- europe-west1（ベルギー）低 CO₂
- northamerica-northeast1（モントリオール）低 CO₂
- northamerica-northeast2（トロント）低 CO₂
- us-central1（アイオワ）低 CO₂
- us-east1 （サウスカロライナ）
- us-east4 （北バージニア）
- us-west1（オレゴン）低 CO₂
GPU を使用する場合、エフェメラルディスクは GPU をサポートするすべてのリージョンで利用できます。

始める前に

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

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Select a project: Selecting a project doesn't require a specific IAM role—you can select any project that you've been granted a role on.
Create a project: To create a project, you need the Project Creator role (roles/resourcemanager.projectCreator), which contains the resourcemanager.projects.create permission. Learn how to grant roles.

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gcloud CLI をインストールして初期化します。
コンポーネントを更新します。
```
gcloud components update
```
CPU、メモリ、ネットワークの下り（外向き）については、Cloud Run の料金ページをご覧ください。プロビジョニングされたディスクの合計サイズと、それを使用するインスタンスの存続期間が費用に影響します。

必要なロール

エフェメラルディスクを構成するために必要な権限を取得するには、次の IAM ロールを付与するよう管理者に依頼してください。

Cloud Run ジョブに対する Cloud Run デベロッパーロール（roles/run.developer）
サービス ID に対するサービスアカウントユーザーロール（roles/iam.serviceAccountUser）

Cloud Run に関連付けられている IAM ロールと権限のリストについては、Cloud Run IAM ロールと Cloud Run IAM 権限をご覧ください。Cloud Run ジョブがGoogle Cloud API（Cloud クライアントライブラリなど）と連携している場合は、サービス ID の構成ガイドをご覧ください。ロールの付与の詳細については、デプロイ権限とアクセスの管理をご覧ください。

エフェメラルディスクを作成してマウントする

エフェメラルディスクは、 Google Cloud コンソール、Google Cloud CLI、YAML、または Terraform を使用して作成してマウントできます。

コンソール

Google Cloud コンソールで、Cloud Run の [ジョブ] ページに移動します。

Cloud Run に移動
[コンテナをデプロイ] をクリックして、ジョブの初期設定ページに入力します。既存のジョブを構成する場合は、ジョブを選択して [ジョブ構成の表示と編集] をクリックします。
[コンテナ、接続、セキュリティ] をクリックして、ジョブのプロパティページを開きます。
[コンテナ] タブをクリックします。
- [リソース] で以下を実行します。
  - [エフェメラルディスク] を選択します。
  - メニューからエフェメラルディスクのサイズを指定します。
  - マウントパスを入力します。
[作成] または [更新] をクリックします。

gcloud

ボリュームを追加してマウントするには:

gcloud beta run jobs update JOB \
    --add-volume=name=VOLUME_NAME,type=ephemeral-disk,size=SIZE \
    --add-volume-mount=volume=VOLUME_NAME,mount-path=MOUNT_PATH

次のように置き換えます。

JOB: ジョブの名前。
VOLUME_NAME: ボリュームに付ける名前。
SIZE：ディスクサイズ（100Gi など）。ephemeral-disk ボリュームの場合、サイズは 10Gi 以上にする必要があります。
MOUNT_PATH: ボリュームをマウントする相対パス（ /mnt/my-volume など）。

YAML

新しいジョブを作成する場合は、この手順をスキップします。既存のジョブを更新する場合は、その YAML 構成をダウンロードします。
```
gcloud run jobs describe JOB_NAME --format export > job.yaml
```

YAML ファイルを構成します。

apiVersion: run.googleapis.com/v1
kind: Job
metadata:
  name: JOB
  labels:
    cloud.googleapis.com/location: REGION
  annotations:
    run.googleapis.com/launch-stage: BETA
spec:
  template:
    spec:
      template:
        spec:
          volumes:
          - name: VOLUME_NAME
            emptyDir:
              medium: Disk
              sizeLimit: SIZE
          containers:
          - image: IMAGE_URL
            volumeMounts:
            - name: VOLUME_NAME
              mountPath: MOUNT_PATH

次のように置き換えます。

JOB: ジョブの名前。
REGION: の Google Cloud リージョン。
IMAGE_URL: コンテナイメージへの参照（例: us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest）。
VOLUME_NAME: ボリュームに付ける名前。
MOUNT_PATH: ボリュームをマウントする相対パス（ /mnt/my-volume など）。
SIZE：ディスクサイズ（100Gi など）。ephemeral-disk ボリュームの場合、サイズは 10Gi 以上にする必要があります。

次のコマンドを使用して、ジョブを作成または更新します。
```
gcloud run jobs replace job.yaml
```
gcloud run jobs replace コマンドは、ファイルが存在する場合はデフォルトで job.yaml ファイルを使用します。

Terraform

Terraform 構成を適用または削除する方法については、基本的な Terraform コマンドをご覧ください。

Terraform 構成の google_cloud_run_v2_job リソースに次の内容を追加します:

  resource "google_cloud_run_v2_job" "default" {
    name     = "JOB"
    location = "REGION"
    deletion_protection = "true"
    launch_stage = "BETA"
    template {
      template {
        containers {
          image = "IMAGE_URL"
      volume_mounts {
        name = "VOLUME_NAME"
        mount_path = "MOUNT_PATH"
      }
        }
        volumes {
          name = "VOLUME_NAME"
      empty_dir {
        medium = "DISK"
        size_limit = "SIZE"
      }
        }
      }
    }
    lifecycle {
      ignore_changes = [
        launch_stage,
      ]
    }
  }

次のように置き換えます。

JOB: ジョブの名前。
REGION: の Google Cloud リージョン。
IMAGE_URL: コンテナイメージへの参照（例: us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest）。
VOLUME_NAME: ボリュームに付ける名前。
MOUNT_PATH: ボリュームをマウントする相対パス（ /mnt/my-volume など）。
SIZE：ディスクサイズ（100Gi など）。ephemeral-disk ボリュームの場合、サイズは 10Gi 以上にする必要があります。

ボリュームの読み取りと書き込み

Cloud Run のボリュームマウント機能を使用する場合、ローカルファイルシステムでファイルの読み取りと書き込みに使用するプログラミング言語のライブラリを使用して、マウントされたボリュームにアクセスします。

これは、ローカルファイルシステムにデータが保存されることを想定し、通常のファイルシステムオペレーションを使用してデータにアクセスする既存のコンテナを使用している場合に特に便利です。

次のスニペットは、mountPath が /mnt/my-volume に設定されたボリュームマウントを前提としています。

Node.js

ファイルシステムモジュールを使用してボリューム /mnt/my-volume に新しいファイルを作成するか、既存のファイルに追加します。

var fs = require('fs');
fs.appendFileSync('/mnt/my-volume/sample-logfile.txt', 'Hello logs!', { flag: 'a+' });

Python

ボリューム /mnt/my-volume に保存されているファイルに書き込みます。

f = open("/mnt/my-volume/sample-logfile.txt", "a")

Go

os パッケージを使用して、ボリューム /mnt/my-volume に新しいファイルを作成します。

f, err := os.Create("/mnt/my-volume/sample-logfile.txt")

Java

Java.io.File クラスを使用して、ボリューム /mnt/my-volume にログファイルを作成します。

import java.io.File;
File f = new File("/mnt/my-volume/sample-logfile.txt");

ボリュームとボリュームマウントを消去して削除する

すべてのボリュームとマウントを消去できます。または、個々のボリュームとボリュームマウントを削除することもできます。

すべてのボリュームとボリュームマウントを消去する

単一コンテナのジョブからすべてのボリュームとボリュームマウントを消去するには、次のコマンドを実行します。

gcloud run jobs update JOB \
    --clear-volumes
    --clear-volume-mounts

複数のコンテナがある場合は、サイドカー CLI 規則に沿ってボリュームとボリュームマウントを消去します。

gcloud run jobs update JOB \
    --clear-volumes \
    --clear-volume-mounts \
    --container=container1 \
    --clear-volumes \
    -–clear-volume-mounts \
    --container=container2 \
    --clear-volumes \
    -–clear-volume-mounts

個々のボリュームとボリュームマウントを削除する

ボリュームを削除するには、そのボリュームを使用するすべてのボリュームマウントも削除する必要があります。

個々のボリュームまたはボリュームマウントを削除するには、remove-volume フラグと remove-volume-mount フラグを使用します。

gcloud run jobs update JOB \
    --remove-volume VOLUME_NAME
    --container=container1 \
    --remove-volume-mount MOUNT_PATH \
    --container=container2 \
    --remove-volume-mount MOUNT_PATH

ベストプラクティス

エフェメラルデータを効果的に管理し、ストレージのパフォーマンスを最適化するには、次のベストプラクティスに従ってください。

永続ストレージにコピーする

エフェメラルディスクの内容を Cloud Storage バケットなどの永続ストレージにコピーする場合は、10 秒間の SIGTERM から SIGKILL までの猶予期間に依存するのではなく、増分コピーすることをおすすめします。強制シャットダウンの詳細については、コンテナランタイムの契約をご覧ください。

Cloud Run は、追加のネットワーク設定なしで Cloud Storage との間で読み取りと書き込みを行うことができます。最適なパフォーマンスを実現するには、ダイレクト VPC を使用して VPC ネットワーク経由で Cloud Storage との間でトラフィックをルーティングすることをおすすめします。

この方法は、Cloud Run リソースがインターネットにアクセスする必要がない場合に有効です。インターネットアクセスが必要な場合は、Cloud NAT を設定するか、 Google API への内部トラフィックをご覧ください。

ジョブでダイレクト VPC 下り（外向き）を構成するには、次の手順を行います。

コンソールで、[Cloud Run] ページに移動します。 Google Cloud

Cloud Run に移動
新しいジョブを構成する場合は、[ジョブ] タブをクリックして [コンテナをデプロイ] を選択します。必要に応じて、ジョブの初期設定ページに入力します。既存のジョブを構成する場合は、ジョブをクリックして [ジョブ構成の表示と編集] をクリックします。
[コンテナ、接続、セキュリティ] をクリックして、ジョブのプロパティページを開きます。
[接続] タブをクリックします。
[アウトバウンドトラフィック用の VPC に接続する] をクリックします。
[VPC に直接トラフィックを送信] をクリックします。
[ネットワーク] フィールドで、トラフィックを送信する VPC ネットワークを選択します。
[サブネット] フィールドで、ジョブが IP アドレスを受信するサブネットを選択します。同じサブネットで複数のジョブを実行できます。
[トラフィックルーティング] で、[すべてのトラフィックを VPC にルーティングする] を 1 つ選択して、すべてのアウトバウンドトラフィックを VPC ネットワーク経由で送信します。
[作成] または [更新] をクリックします。
ジョブが VPC ネットワーク上にあることを確認するには、ジョブをクリックして [構成] タブをクリックします。ネットワークとサブネットが [VPC] カードに一覧表示されます。
接続したサブネットでプライベート Google アクセスを有効にします。

トラブルシューティング

大量のデータをエフェメラルディスクにダウンロードするときにネットワーク速度が遅い場合は、ダイレクト VPC を有効にする手順に沿って操作してください。ダイレクト VPC が有効になっていない場合、ネットワーク転送速度が遅くなります。

Cloud Run ジョブのエフェメラル ディスクを構成する コレクションでコンテンツを整理 必要に応じて、コンテンツの保存と分類を行います。

ユースケース

ストレージとインスタンスの上限

割り当ての増加をリクエストする

制限事項

使用できないパス

サポートされるリージョン

始める前に

必要なロール

エフェメラル ディスクを作成してマウントする

コンソール

gcloud

YAML

Terraform

ボリュームの読み取りと書き込み

Node.js

Python

Go

Java

ボリュームとボリューム マウントを消去して削除する

すべてのボリュームとボリューム マウントを消去する

個々のボリュームとボリューム マウントを削除する

ベスト プラクティス

永続ストレージにコピーする

トラブルシューティング

Cloud Run ジョブのエフェメラルディスクを構成する

エフェメラルディスクを作成してマウントする

ボリュームとボリュームマウントを消去して削除する

すべてのボリュームとボリュームマウントを消去する

個々のボリュームとボリュームマウントを削除する

ベストプラクティス