Executar um fluxo de trabalho usando as bibliotecas de cliente do Cloud

Executar um fluxo de trabalho usando as bibliotecas de cliente do Cloud

Neste guia de início rápido, mostramos como executar um fluxo de trabalho e conferir os resultados da execução usando as bibliotecas de cliente do Cloud.

Para mais informações sobre como instalar as bibliotecas de cliente do Cloud e configurar o ambiente de desenvolvimento, consulte a Visão geral das bibliotecas de cliente do Workflows.

É possível concluir as etapas a seguir usando a Google Cloud CLI no terminal ou no Cloud Shell.

Antes de começar

As restrições de segurança definidas pela sua organização podem impedir que você conclua as etapas a seguir. Para informações sobre solução de problemas, consulte Desenvolver aplicativos em um ambiente restrito de Google Cloud .

Faça login na sua conta do Google Cloud . Se você começou a usar o Google Cloud, crie uma conta para avaliar o desempenho de nossos produtos em situações reais. Clientes novos também recebem US$ 300 em créditos para executar, testar e implantar cargas de trabalho.

Instale a CLI do Google Cloud.

Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:

gcloud init

Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

• Selecionar um projeto: não é necessário um papel específico do IAM para selecionar um projeto. Você pode escolher qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
• Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de Criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a permissão resourcemanager.projects.create. Saiba como conceder papéis.

Observação: se você não pretende manter os recursos criados neste procedimento, crie um projeto novo em vez de selecionar um que já existe. Depois de concluir essas etapas, é possível excluir o projeto. Para fazer isso, basta remover todos os recursos associados a ele.

• Crie um projeto do Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID por um nome para o projeto Google Cloud que você está criando.

• Selecione o projeto Google Cloud que você criou:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID pelo nome do projeto do Google Cloud .

Se este guia estiver usando um projeto atual, verifique se você tem as permissões necessárias para concluir o guia. Se você criou um projeto, já tem as permissões necessárias.

Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .

Ative a API Workflows:

Funções necessárias para ativar APIs

Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

gcloud services enable workflows.googleapis.com

Instale a CLI do Google Cloud.

Ao usar um provedor de identidade (IdP) externo, primeiro faça login na gcloud CLI com sua identidade federada.

Para inicializar a gcloud CLI, execute o seguinte comando:

gcloud init

Crie ou selecione um Google Cloud projeto.

Funções necessárias para selecionar ou criar um projeto

• Selecionar um projeto: não é necessário um papel específico do IAM para selecionar um projeto. Você pode escolher qualquer projeto em que tenha recebido um papel.
• Criar um projeto: para criar um projeto, é necessário ter o papel de Criador de projetos (roles/resourcemanager.projectCreator), que contém a permissão resourcemanager.projects.create. Saiba como conceder papéis.

Observação: se você não pretende manter os recursos criados neste procedimento, crie um projeto novo em vez de selecionar um que já existe. Depois de concluir essas etapas, é possível excluir o projeto. Para fazer isso, basta remover todos os recursos associados a ele.

• Crie um projeto do Google Cloud :

  gcloud projects create PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID por um nome para o projeto Google Cloud que você está criando.

• Selecione o projeto Google Cloud que você criou:

  gcloud config set project PROJECT_ID

  Substitua PROJECT_ID pelo nome do projeto do Google Cloud .

Se este guia estiver usando um projeto atual, verifique se você tem as permissões necessárias para concluir o guia. Se você criou um projeto, já tem as permissões necessárias.

Verifique se o faturamento está ativado para o projeto do Google Cloud .

Ative a API Workflows:

Funções necessárias para ativar APIs

Para ativar as APIs, é necessário ter o papel do IAM de administrador do Service Usage (roles/serviceusage.serviceUsageAdmin), que contém a permissão serviceusage.services.enable. Saiba como conceder papéis.

gcloud services enable workflows.googleapis.com

1. Configure a autenticação:

   1. Verifique se você tem o papel do IAM de criação de contas de serviço (roles/iam.serviceAccountCreator) e o papel de administrador do IAM do projeto (roles/resourcemanager.projectIamAdmin). Saiba como conceder papéis.

   2. Crie a conta de serviço:

      gcloud iam service-accounts create SERVICE_ACCOUNT_NAME

      Substitua SERVICE_ACCOUNT_NAME por um nome para a conta de serviço.

   3. Conceda o papel do IAM roles/logging.logWriter à conta de serviço:

      gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --member="serviceAccount:SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com" --role=roles/logging.logWriter

      Substitua:

      • SERVICE_ACCOUNT_NAME: o nome da conta de serviço.
      • PROJECT_ID: o ID do projeto em que você criou a conta de serviço
      Observação: a flag --role afeta quais recursos a conta de serviço pode acessar no projeto. É possível revogar esses papéis ou conceder outros papéis posteriormente.

Para saber mais sobre papéis e permissões de conta de serviço, consulte Conceder uma permissão de fluxo de trabalho para acessar recursos doGoogle Cloud .

2. Se necessário, faça o download e instale a ferramenta de gerenciamento de código-fonte Git.

Funções exigidas

Para conseguir as permissões necessárias a fim de concluir o guia de início rápido, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM no projeto:

• Usuário da conta de serviço (roles/iam.serviceAccountUser)
• Administrador do Workflows (roles/workflows.admin)

Para mais informações sobre a concessão de papéis, consulte Gerenciar o acesso a projetos, pastas e organizações.

Também é possível conseguir as permissões necessárias usando papéis personalizados ou outros papéis predefinidos.

Implantar um fluxo de trabalho de amostra

Depois de definir um fluxo de trabalho, implante-o para que ele fique disponível para execução. A etapa de implantação também valida a execução do arquivo de origem.

O fluxo de trabalho a seguir envia uma solicitação para uma API pública e retorna a resposta da API.

1. Crie um arquivo de texto com o nome de arquivo myFirstWorkflow.yaml com o seguinte conteúdo:

   # This workflow accepts an optional "searchTerm" argument for the Wikipedia API.
   # If no input arguments are provided or "searchTerm" is absent,
   # it will fetch the day of the week in Amsterdam and use it as the search term.
   
   main:
       params: [input]
       steps:
       - validateSearchTermAndRedirectToReadWikipedia:
           switch:
               - condition: '${map.get(input, "searchTerm") != null}'
                 assign:
                   - searchTerm: '${input.searchTerm}'
                 next: readWikipedia
       - getCurrentTime:
           call: http.get
           args:
               url: https://timeapi.io/api/Time/current/zone?timeZone=Europe/Amsterdam
           result: currentTime
       - setFromCallResult:
           assign:
               - searchTerm: '${currentTime.body.dayOfWeek}'
       - readWikipedia:
           call: http.get
           args:
               url: 'https://en.wikipedia.org/w/api.php'
               query:
                   action: opensearch
                   search: '${searchTerm}'
           result: wikiResult
       - returnOutput:
               return: '${wikiResult.body[1]}'

2. Depois de criar o fluxo de trabalho, implante-o, mas não execute-o:

   gcloud workflows deploy myFirstWorkflow \
       --source=myFirstWorkflow.yaml \
       --service-account=SERVICE_ACCOUNT_NAME@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com \
       --location=CLOUD_REGION

   Substitua CLOUD_REGION por um local compatível para o fluxo de trabalho. A região padrão usada nos exemplos de código é us-central1.

Acessar o exemplo de código

Você pode clonar o exemplo de código do GitHub.

1. Clone o repositório do app de amostra na máquina local:

   C#

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/dotnet-docs-samples.git

   Outra alternativa é fazer o download da amostra como um arquivo ZIP e extraí-lo.

   Go

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/golang-samples.git

   Outra alternativa é fazer o download da amostra como um arquivo ZIP e extraí-lo.

   Java

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/java-docs-samples.git

   Outra alternativa é fazer o download da amostra como um arquivo ZIP e extraí-lo.

   Node.js

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/nodejs-docs-samples.git

   Outra alternativa é fazer o download da amostra como um arquivo ZIP e extraí-lo.

   Python

   git clone https://github.com/GoogleCloudPlatform/python-docs-samples.git

   Outra alternativa é fazer o download da amostra como um arquivo ZIP e extraí-lo.

2. Altere para o diretório que contém o código de amostra do Workflows:

   C#

   cd dotnet-docs-samples/workflows/api/Workflow.Samples/

   Go

   cd golang-samples/workflows/executions/

   Java

   cd java-docs-samples/workflows/cloud-client/

   Node.js

   cd nodejs-docs-samples/workflows/quickstart/

   Python

   cd python-docs-samples/workflows/cloud-client/

3. Confira o código de amostra. Cada app de exemplo faz o seguinte:

   1. Configura as bibliotecas de cliente do Cloud para o Workflows.
   2. Executa um fluxo de trabalho.
   3. Pesquisa a execução do fluxo de trabalho (usando a espera exponencial) até que ela seja encerrada.
   4. Exibe os resultados da execução.

   C#

   
   using Google.Cloud.Workflows.Common.V1;
   using Google.Cloud.Workflows.Executions.V1;
   using System;
   using System.Threading;
   using System.Threading.Tasks;
   
   public class ExecuteWorkflowSample
   {
       /// <summary>
       /// Execute a workflow and return the execution operation.
       /// </summary>
       /// <param name="projectID">Your Google Cloud Project ID.</param>
       /// <param name="locationID">The region where your workflow is located.</param>
       /// <param name="workflowID">Your Workflow ID.</param>
       /// <returns>
       /// An Execute object representing the completed workflow execution.
       /// </returns>
       public async Task<Execution> ExecuteWorkflow(
           string projectId = "YOUR-PROJECT-ID",
           string locationID = "YOUR-LOCATION-ID",
           string workflowID = "YOUR-WORKFLOW-ID")
       {
           // Initialize the client.
           ExecutionsClient client = await ExecutionsClient.CreateAsync();
   
           // Build the parent location path.
           WorkflowName parent = new WorkflowName(projectId, locationID, workflowID);
   
           // Create an execution request.
           CreateExecutionRequest createExecutionRequest = new CreateExecutionRequest
           {
               ParentAsWorkflowName = parent,
           };
   
           // Execute the operation.
           Execution execution = await client.CreateExecutionAsync(createExecutionRequest);
           Console.WriteLine("- Execution started...");
   
           TimeSpan backoffDelay = TimeSpan.FromSeconds(1);
           TimeSpan maxBackoffDelay = TimeSpan.FromSeconds(16);
   
           // Keep polling the state until the execution finishes, using exponential backoff.
           while (execution.State == Execution.Types.State.Active)
           {
               await Task.Delay(backoffDelay);
   
               // Implement exponential backoff by doubling the delay, but limiting it to a practical duration.
               backoffDelay = (backoffDelay < maxBackoffDelay) ? backoffDelay * 2 : maxBackoffDelay;
   
               execution = await client.GetExecutionAsync(execution.Name);
           }
   
           // Print results.
           Console.WriteLine($"Execution finished with state: {execution.State}");
           Console.WriteLine($"Execution results: {execution.Result}");
   
           // Return the fetched execution.
           return execution;
       }
   }

   Go

   import (
   	"context"
   	"fmt"
   	"io"
   	"time"
   
   	workflowexecutions "google.golang.org/api/workflowexecutions/v1"
   )
   
   // Execute a workflow and print the execution results.
   //
   // For more information about Workflows see:
   // https://cloud.google.com/workflows/docs/overview
   func executeWorkflow(w io.Writer, projectID, workflowID, locationID string) error {
   	// TODO(developer): Uncomment and update the following lines:
   	// projectID := "YOUR_PROJECT_ID"
   	// workflowID := "YOUR_WORKFLOW_ID"
   	// locationID := "YOUR_LOCATION_ID"
   
   	ctx := context.Background()
   
   	// Construct the location path.
   	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/workflows/%s", projectID, locationID, workflowID)
   
   	// Create execution client.
   	client, err := workflowexecutions.NewService(ctx)
   	if err != nil {
   		return fmt.Errorf("workflowexecutions.NewService error: %w", err)
   	}
   
   	// Get execution service.
   	service := client.Projects.Locations.Workflows.Executions
   
   	// Build and run the new workflow execution.
   	res, err := service.Create(parent, &workflowexecutions.Execution{}).Do()
   	if err != nil {
   		return fmt.Errorf("service.Create.Do error: %w", err)
   	}
   	fmt.Fprintln(w, "- Execution started...")
   
   	// Set initial value for backoff delay in one second.
   	backoffDelay := time.Second
   
   	for res.State == "ACTIVE" {
   		time.Sleep(backoffDelay)
   
   		// Request the updated state for the execution.
   		getReq := service.Get(res.Name)
   		res, err = getReq.Do()
   		if err != nil {
   			return fmt.Errorf("getReq error: %w", err)
   		}
   
   		// Double the delay to provide exponential backoff (capped at 16 seconds).
   		if backoffDelay < time.Second*16 {
   			backoffDelay *= 2
   		}
   	}
   
   	fmt.Fprintf(w, "Execution finished with state: %s\n", res.State)
   	fmt.Fprintf(w, "Execution results: %s\n", res.Result)
   
   	return nil
   }
   

   Java

   // Imports the Google Cloud client library
   
   import com.google.cloud.workflows.executions.v1.CreateExecutionRequest;
   import com.google.cloud.workflows.executions.v1.Execution;
   import com.google.cloud.workflows.executions.v1.ExecutionsClient;
   import com.google.cloud.workflows.executions.v1.WorkflowName;
   import java.io.IOException;
   import java.util.concurrent.ExecutionException;
   
   public class WorkflowsQuickstart {
   
     private static final String PROJECT = System.getenv("GOOGLE_CLOUD_PROJECT");
     private static final String LOCATION = System.getenv().getOrDefault("LOCATION", "us-central1");
     private static final String WORKFLOW =
         System.getenv().getOrDefault("WORKFLOW", "myFirstWorkflow");
   
     public static void main(String... args)
         throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
       if (PROJECT == null) {
         throw new IllegalArgumentException(
             "Environment variable 'GOOGLE_CLOUD_PROJECT' is required to run this quickstart.");
       }
       workflowsQuickstart(PROJECT, LOCATION, WORKFLOW);
     }
   
     private static volatile boolean finished;
   
     public static void workflowsQuickstart(String projectId, String location, String workflow)
         throws IOException, InterruptedException, ExecutionException {
       // 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 "close" method on the client to safely clean up any remaining background
       // resources.
       try (ExecutionsClient executionsClient = ExecutionsClient.create()) {
         // Construct the fully qualified location path.
         WorkflowName parent = WorkflowName.of(projectId, location, workflow);
   
         // Creates the execution object.
         CreateExecutionRequest request =
             CreateExecutionRequest.newBuilder()
                 .setParent(parent.toString())
                 .setExecution(Execution.newBuilder().build())
                 .build();
         Execution response = executionsClient.createExecution(request);
   
         String executionName = response.getName();
         System.out.printf("Created execution: %s%n", executionName);
   
         long backoffTime = 0;
         long backoffDelay = 1_000; // Start wait with delay of 1,000 ms
         final long backoffTimeout = 10 * 60 * 1_000; // Time out at 10 minutes
         System.out.println("Poll for results...");
   
         // Wait for execution to finish, then print results.
         while (!finished && backoffTime < backoffTimeout) {
           Execution execution = executionsClient.getExecution(executionName);
           finished = execution.getState() != Execution.State.ACTIVE;
   
           // If we haven't seen the results yet, wait.
           if (!finished) {
             System.out.println("- Waiting for results");
             Thread.sleep(backoffDelay);
             backoffTime += backoffDelay;
             backoffDelay *= 2; // Double the delay to provide exponential backoff.
           } else {
             System.out.println("Execution finished with state: " + execution.getState().name());
             System.out.println("Execution results: " + execution.getResult());
           }
         }
       }
     }
   }

   Node.js

   const {ExecutionsClient} = require('@google-cloud/workflows');
   const client = new ExecutionsClient();
   /**
    * TODO(developer): Uncomment these variables before running the sample.
    */
   // const projectId = 'my-project';
   // const location = 'us-central1';
   // const workflow = 'myFirstWorkflow';
   // const searchTerm = '';
   
   /**
    * Executes a Workflow and waits for the results with exponential backoff.
    * @param {string} projectId The Google Cloud Project containing the workflow
    * @param {string} location The workflow location
    * @param {string} workflow The workflow name
    * @param {string} searchTerm Optional search term to pass to the Workflow as a runtime argument
    */
   async function executeWorkflow(projectId, location, workflow, searchTerm) {
     /**
      * Sleeps the process N number of milliseconds.
      * @param {Number} ms The number of milliseconds to sleep.
      */
     function sleep(ms) {
       return new Promise(resolve => {
         setTimeout(resolve, ms);
       });
     }
     const runtimeArgs = searchTerm ? {searchTerm: searchTerm} : {};
     // Execute workflow
     try {
       const createExecutionRes = await client.createExecution({
         parent: client.workflowPath(projectId, location, workflow),
         execution: {
           // Runtime arguments can be passed as a JSON string
           argument: JSON.stringify(runtimeArgs),
         },
       });
       const executionName = createExecutionRes[0].name;
       console.log(`Created execution: ${executionName}`);
   
       // Wait for execution to finish, then print results.
       let executionFinished = false;
       let backoffDelay = 1000; // Start wait with delay of 1,000 ms
       console.log('Poll every second for result...');
       while (!executionFinished) {
         const [execution] = await client.getExecution({
           name: executionName,
         });
         executionFinished = execution.state !== 'ACTIVE';
   
         // If we haven't seen the result yet, wait a second.
         if (!executionFinished) {
           console.log('- Waiting for results...');
           await sleep(backoffDelay);
           backoffDelay *= 2; // Double the delay to provide exponential backoff.
         } else {
           console.log(`Execution finished with state: ${execution.state}`);
           console.log(execution.result);
           return execution.result;
         }
       }
     } catch (e) {
       console.error(`Error executing workflow: ${e}`);
     }
   }
   
   executeWorkflow(projectId, location, workflowName, searchTerm).catch(err => {
     console.error(err.message);
     process.exitCode = 1;
   });
   

   Python

   import time
   
   from google.cloud import workflows_v1
   from google.cloud.workflows import executions_v1
   
   from google.cloud.workflows.executions_v1.types import executions
   
   # TODO(developer): Update and uncomment the following lines.
   # project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
   # location = "YOUR_LOCATION"  # For example: us-central1
   # workflow_id = "YOUR_WORKFLOW_ID"  # For example: myFirstWorkflow
   
   # Initialize API clients.
   execution_client = executions_v1.ExecutionsClient()
   workflows_client = workflows_v1.WorkflowsClient()
   
   # Construct the fully qualified location path.
   parent = workflows_client.workflow_path(project_id, location, workflow_id)
   
   # Execute the workflow.
   response = execution_client.create_execution(request={"parent": parent})
   print(f"Created execution: {response.name}")
   
   # Wait for execution to finish, then print results.
   execution_finished = False
   backoff_delay = 1  # Start wait with delay of 1 second.
   print("Poll for result...")
   
   # Keep polling the state until the execution finishes,
   # using exponential backoff.
   while not execution_finished:
       execution = execution_client.get_execution(
           request={"name": response.name}
       )
       execution_finished = execution.state != executions.Execution.State.ACTIVE
   
       # If we haven't seen the result yet, keep waiting.
       if not execution_finished:
           print("- Waiting for results...")
           time.sleep(backoff_delay)
           # Double the delay to provide exponential backoff.
           backoff_delay *= 2
       else:
           print(f"Execution finished with state: {execution.state.name}")
           print(f"Execution results: {execution.result}")

Executar o exemplo de código

É possível executar o exemplo de código e o fluxo de trabalho. Quando um fluxo de trabalho é executado, a definição implantada associada a ele também é.

1. Para executar a amostra, primeiro instale as dependências:

   C#

   dotnet restore

   Go

   go mod download

   Java

   mvn compile

   Node.js

   npm install -D tsx

   Python

   pip3 install -r requirements.txt

2. Execute o script:

   C#

   GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME dotnet run

   Go

   GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME go run .

   Java

   GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME mvn compile exec:java -Dexec.mainClass=com.example.workflows.WorkflowsQuickstart

   Node.js

   npx tsx index.js

   Python

   GOOGLE_CLOUD_PROJECT=PROJECT_ID LOCATION=CLOUD_REGION WORKFLOW=WORKFLOW_NAME python3 main.py

   Substitua:

   • PROJECT_ID: o nome do projeto Google Cloud
   • CLOUD_REGION: o local do fluxo de trabalho (padrão: us-central1)
   • WORKFLOW_NAME: o nome do fluxo de trabalho (padrão: myFirstWorkflow)

   O resultado será o seguinte:

   Execution finished with state: SUCCEEDED
   Execution results: ["Thursday","Thursday Night Football","Thursday (band)","Thursday Island","Thursday (album)","Thursday Next","Thursday at the Square","Thursday's Child (David Bowie song)","Thursday Afternoon","Thursday (film)"]
   

Transmitir dados em uma solicitação de execução

Dependendo da linguagem da biblioteca de cliente, também é possível transmitir um argumento de ambiente de execução em uma solicitação de execução. Exemplo:

C#

public class ExecuteWorkflowWithArgumentsSample
{
    /// <summary>
    /// Execute a workflow with arguments and return the execution operation.
    /// </summary>
    /// <param name="projectID">Your Google Cloud Project ID.</param>
    /// <param name="locationID">The region where your workflow is located.</param>
    /// <param name="workflowID">Your Workflow ID.</param>
    /// <returns>
    /// An Execute object representing the completed workflow execution.
    /// </returns>
    public async Task<Execution> ExecuteWorkflowWithArguments(
        string projectId = "YOUR-PROJECT-ID",
        string locationID = "YOUR-LOCATION-ID",
        string workflowID = "YOUR-WORKFLOW-ID")
    {
        // Initialize the client.
        ExecutionsClient client = await ExecutionsClient.CreateAsync();

        // Build the parent location path.
        WorkflowName parent = new WorkflowName(projectId, locationID, workflowID);

        // Serialize the argument.
        string argument = JsonSerializer.Serialize(new
        {
            searchTerm = "Cloud"
        });

        // Create an execution request.
        CreateExecutionRequest createExecutionRequest = new CreateExecutionRequest
        {
            ParentAsWorkflowName = parent,
            Execution = new Execution
            {
                Argument = argument,
            }
        };

        // Execute the operation and recieve the execution.
        Execution execution = await client.CreateExecutionAsync(createExecutionRequest);
        Console.WriteLine("- Execution started...");

        TimeSpan backoffDelay = TimeSpan.FromSeconds(1);
        TimeSpan maxBackoffDelay = TimeSpan.FromSeconds(16);

        // Keep polling the state until the execution finishes, using exponential backoff.
        while (execution.State == Execution.Types.State.Active)
        {
            await Task.Delay(backoffDelay);

            // Implement exponential backoff by doubling the delay, but limiting it to a practical duration.
            backoffDelay = (backoffDelay < maxBackoffDelay) ? backoffDelay * 2 : maxBackoffDelay;

            execution = await client.GetExecutionAsync(execution.Name);
        }

        // Print results.
        Console.WriteLine($"Execution finished with state: {execution.State}");
        Console.WriteLine($"Execution results: {execution.Result}");

        // Return the fetched execution.
        return execution;
    }
}

Go

import (
	"context"
	"encoding/json"
	"fmt"
	"io"
	"time"

	workflowexecutions "google.golang.org/api/workflowexecutions/v1"
)

// Execute a workflow with arguments and print the execution results.
//
// For more information about Workflows see:
// https://cloud.google.com/workflows/docs/overview
func executeWorkflowWithArguments(w io.Writer, projectID, workflowID, locationID string) error {
	// TODO(developer): Uncomment and update the following lines:
	// projectID := "YOUR_PROJECT_ID"
	// workflowID := "YOUR_WORKFLOW_ID"
	// locationID := "YOUR_LOCATION_ID"

	ctx := context.Background()

	// Construct the location path.
	parent := fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s/workflows/%s", projectID, locationID, workflowID)

	// Create execution client.
	client, err := workflowexecutions.NewService(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("workflowexecutions.NewService error: %w", err)
	}

	// Get execution service.
	service := client.Projects.Locations.Workflows.Executions

	// Create argument.
	argument := struct {
		SearchTerm string `json:"searchTerm"`
	}{
		SearchTerm: "Cloud",
	}

	// Encode argument to JSON.
	argumentEncoded, err := json.Marshal(argument)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("json.Marshal error: %w", err)
	}

	// Build and run the new workflow execution adding the argument.
	res, err := service.Create(parent, &workflowexecutions.Execution{
		Argument: string(argumentEncoded),
	}).Do()
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("service.Create.Do error: %w", err)
	}
	fmt.Fprintln(w, "- Execution started...")

	// Set initial value for backoff delay in one second.
	backoffDelay := time.Second

	for res.State == "ACTIVE" {
		time.Sleep(backoffDelay)

		// Request the updated state for the execution.
		getReq := service.Get(res.Name)
		res, err = getReq.Do()
		if err != nil {
			return fmt.Errorf("getReq error: %w", err)
		}

		// Double the delay to provide exponential backoff (capped at 16 seconds).
		if backoffDelay < time.Second*16 {
			backoffDelay *= 2
		}
	}

	fmt.Fprintf(w, "Execution finished with state: %s\n", res.State)
	fmt.Fprintf(w, "Execution arguments: %s", res.Argument)
	fmt.Fprintf(w, "Execution results: %s\n", res.Result)

	return nil
}

Java

// Creates the execution object
CreateExecutionRequest request =
    CreateExecutionRequest.newBuilder()
        .setParent(parent.toString())
        .setExecution(Execution.newBuilder().setArgument("{\"searchTerm\":\"Friday\"}").build())
        .build();

Node.js

// Execute workflow
try {
  const createExecutionRes = await client.createExecution({
    parent: client.workflowPath(projectId, location, workflow),
    execution: {
      argument: JSON.stringify({"searchTerm": "Friday"})
    }
});
const executionName = createExecutionRes[0].name;

Python

import time

from google.cloud import workflows_v1
from google.cloud.workflows import executions_v1

from google.cloud.workflows.executions_v1.types import executions

# TODO(developer): Update and uncomment the following lines.
# project_id = "YOUR_PROJECT_ID"
# location = "YOUR_LOCATION"  # For example: us-central1
# workflow_id = "YOUR_WORKFLOW_ID"  # For example: myFirstWorkflow

# Initialize API clients.
execution_client = executions_v1.ExecutionsClient()
workflows_client = workflows_v1.WorkflowsClient()

# Construct the fully qualified location path.
parent = workflows_client.workflow_path(project_id, location, workflow_id)

# Execute the workflow adding an dictionary of arguments.
# Find more information about the Execution object here:
# https://cloud.google.com/python/docs/reference/workflows/latest/google.cloud.workflows.executions_v1.types.Execution
execution = executions_v1.Execution(
    name=parent,
    argument='{"searchTerm": "Cloud"}',
)

response = execution_client.create_execution(
    parent=parent,
    execution=execution,
)
print(f"Created execution: {response.name}")

# Wait for execution to finish, then print results.
execution_finished = False
backoff_delay = 1  # Start wait with delay of 1 second.
print("Poll for result...")

# Keep polling the state until the execution finishes,
# using exponential backoff.
while not execution_finished:
    execution = execution_client.get_execution(
        request={"name": response.name}
    )
    execution_finished = execution.state != executions.Execution.State.ACTIVE

    # If we haven't seen the result yet, keep waiting.
    if not execution_finished:
        print("- Waiting for results...")
        time.sleep(backoff_delay)
        # Double the delay to provide exponential backoff.
        backoff_delay *= 2
    else:
        print(f"Execution finished with state: {execution.state.name}")
        print(f"Execution results: {execution.result}")

Para mais informações sobre como transmitir argumentos de ambiente de execução, consulte Transmitir argumentos de ambiente de execução em uma solicitação de execução.

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