יצירה והרצה של משימה שמשתמשת באמצעי אחסון

במאמר הזה מוסבר איך ליצור ולהריץ משימה באצווה שמשתמשת בנפח אחסון חיצוני אחד או יותר. אפשרויות האחסון החיצוני כוללות דיסק קבוע חדש או קיים, כונני SSD מקומיים חדשים, קטגוריות קיימות של Cloud Storage ומערכת קובצי רשת (NFS) קיימת, כמו שיתוף קבצים של Filestore.

לא משנה אם מוסיפים נפחי אחסון חיצוניים, לכל מכונה וירטואלית ב-Compute Engine יש דיסק אתחול, שמספק אחסון לקובץ האימג' של מערכת ההפעלה (OS) ולהוראות של המשימה. במקום זאת, תוכלו לקרוא את המאמר סקירה כללית על סביבת מערכת ההפעלה של VM כדי להבין איך מגדירים את דיסק האתחול של משימה.

לפני שמתחילים

  1. אם לא השתמשתם ב-Batch בעבר, קראו את המאמר תחילת השימוש ב-Batch והפעילו את Batch על ידי השלמת הדרישות המוקדמות לפרויקטים ולמשתמשים.

  2. כדי לקבל את ההרשאות שדרושות ליצירת משימה, אתם צריכים לבקש מהאדמין להקצות לכם את התפקידים הבאים ב-IAM:

    להסבר על מתן תפקידים, ראו איך מנהלים את הגישה ברמת הפרויקט, התיקייה והארגון.

    יכול להיות שאפשר לקבל את ההרשאות הנדרשות גם באמצעות תפקידים בהתאמה אישית או תפקידים מוגדרים מראש.

יצירת משימה שמשתמשת בנפחי אחסון

אפשר להשתמש במשימה באחד או יותר מכל אחד מהסוגים הבאים של נפחי אחסון חיצוניים. למידע נוסף על כל סוגי נפחי האחסון, ההבדלים ביניהם וההגבלות של כל אחד מהם, קראו את המאמר אפשרויות אחסון של VM ב-Compute Engine.

כדי לאפשר למשימה להשתמש בכל נפח אחסון, צריך לכלול אותו בהגדרת המשימה ולציין את נתיב הטעינה (mountPath) שלו ברכיבים שניתנים להרצה. כדי ללמוד איך ליצור משימה שמשתמשת בנפחי אחסון, קראו את אחד או יותר מהקטעים הבאים:

שימוש בדיסק אחסון מתמיד (persistent disk)

למשימה שמשתמשת בדיסקים של Persistent Disk יש את המגבלות הבאות:

  • כל הדיסקים לאחסון מתמיד: קראו את ההגבלות על כל הדיסקים לאחסון מתמיד.

  • דיסקים חדשים לעומת דיסקים קיימים לאחסון מתמיד: כל דיסק לאחסון מתמיד במשימה יכול להיות חדש (מוגדר במשימה ונוצר איתה) או קיים (כבר נוצר בפרויקט וצוין במשימה). כדי להשתמש בדיסק אחסון מתמיד, צריך לפרמט ולטעון אותו למכונות הווירטואליות של המשימה, שחייבות להיות באותו מיקום כמו דיסק האחסון המתמיד. ‫Batch טוען את כל דיסקי האחסון המתמידים (persistent disk) שאתם כוללים במשימה ומפרמט את כל דיסקי האחסון המתמידים (persistent disk) החדשים, אבל אתם צריכים לפרמט ולבטל את הטעינה של כל דיסקי האחסון המתמידים (persistent disk) הקיימים שאתם רוצים להשתמש בהם במשימה.

    אפשרויות המיקום, אפשרויות הפורמט ואפשרויות הטעינה הנתמכות משתנות בין דיסקי אחסון מתמידים חדשים לבין דיסקי אחסון מתמידים קיימים, כפי שמתואר בטבלה הבאה:

    דיסקים חדשים לאחסון מתמיד (persistent disks) דיסקים קיימים לאחסון מתמיד
    אפשרויות פורמט

    דיסק האחסון המתמיד (persistent disk) מעוצב באופן אוטומטי עם מערכת קבצים ext4.

    צריך לפרמט את הדיסק הקבוע כדי להשתמש במערכת קבצים ext4 לפני שמשתמשים בו למשימה.
    אפשרויות טעינה

    יש תמיכה בכל האפשרויות.

    כל האפשרויות נתמכות, חוץ מכתיבה. הסיבה לכך היא המגבלות של מצב ריבוי כותבים.

    עליך לנתק את ה-Persistent Disk מכל המכונות הווירטואליות שהוא מחובר אליהן לפני שמשתמשים בו למשימה.
    אפשרויות מיקום

    אפשר ליצור רק דיסקים של אחסון מתמיד (persistent disks) באזור.

    אתם יכולים לבחור כל מיקום למשרה. הדיסקים לאחסון מתמיד נוצרים באזור שבו הפרויקט פועל.

    אפשר לבחור דיסקים לאחסון מתמיד (persistent disks) אזוריים ושל תחום מוגדר.


    כדי להשתמש בדיסק, צריך ליצור את המשאבים של Compute Engine למשימה רק במיקומים שמכילים את כל הדיסקים הקבועים של המשימה. לדוגמה, אם מדובר בדיסק אחסון מתמיד באזור, מיקום המשימה חייב להיות האזור של הדיסק. אם מדובר בדיסק אחסון מתמיד במחוז, מיקום המשימה חייב להיות המחוז של הדיסק, או אם מציינים אזורים, אחד מהאזורים הספציפיים שבהם נמצא דיסק האחסון המתמיד במחוז, או שניהם. מידע נוסף זמין במאמר מיקומים.

  • תבניות של הגדרות מכונה: אם רוצים להשתמש בתבנית של הגדרות מכונה וירטואלית כשיוצרים את המשימה, צריך לצרף את כל הדיסקים הקבועים של המשימה בתבנית של הגדרות המכונה. אחרת, אם אתם לא רוצים להשתמש בתבנית של הגדרות מכונה, עליכם לחבר את דיסקי האחסון המתמידים (persistent disk) ישירות להגדרה של המשימה.

אפשר ליצור משימה שמשתמשת בדיסק אחסון מתמיד (persistent disk) באמצעות מסוףGoogle Cloud , ה-CLI של gcloud, ‏Batch API, ‏C++‎, ‏Go, ‏Java, ‏Node.js או Python.

המסוף

בדוגמה הבאה, באמצעות מסוף Google Cloud , יוצרים משימה שמריצה סקריפט לקריאת קובץ מדיסק אחסון מתמיד (persistent disk) קיים באזור us-central1-a. בסקריפט לדוגמה, ההנחה היא שלמשימה יש דיסק אחסון מתמיד (persistent disk) קיים באזור, שמכיל קובץ טקסט בשם example.txt בתיקיית השורש.

אופציונלי: יצירת דיסק לדוגמה לאחסון מתמיד של תחום

אם אתם רוצים ליצור Persistent Disk אזורי שתוכלו להשתמש בו כדי להריץ את הסקריפט לדוגמה, בצעו את הפעולות הבאות לפני יצירת המשימה:

  1. מחברים דיסק קבוע חדש וריק בשם example-disk למכונה וירטואלית של Linux באזור us-central1-a, ואז מריצים פקודות במכונה הווירטואלית כדי לפרמט ולטעון את הדיסק. להוראות, ראו הוספת דיסק אחסון מתמיד (persistent disk) למכונה וירטואלית.

    אל תתנתקו מהמכונה הווירטואלית עדיין.

  2. כדי ליצור את example.txt בדיסק אחסון מתמיד (persistent disk), מריצים את הפקודות הבאות במכונה הווירטואלית:

    1. כדי לשנות את ספריית העבודה הנוכחית לתיקיית שורש של דיסק אחסון מתמיד (persistent disk), מקלידים את הפקודה הבאה:

      cd VM_MOUNT_PATH

      מחליפים את VM_MOUNT_PATH בנתיב לספרייה שבה ה-Persistent Disk הותקן במכונה הווירטואלית הזו בשלב הקודם, לדוגמה /mnt/disks/example-disk.

    2. לוחצים על Enter.

    3. כדי ליצור ולהגדיר קובץ בשם example.txt, מקלידים את הפקודה הבאה:

      cat > example.txt

    4. לוחצים על Enter.

    5. מקלידים את תוכן הקובץ. לדוגמה, מקלידים Hello world!.

    6. כדי לשמור את הקובץ, לוחצים על Ctrl+D (או על Command+D ב-macOS).

    בסיום, אפשר להתנתק מהמכונה הווירטואלית.

  3. מנתקים את דיסק האחסון המתמיד (persistent disk) מה-VM.

    • אם אתם לא צריכים יותר את ה-VM, אתם יכולים למחוק אותו, והדיסק הקבוע ינותק באופן אוטומטי.

    • אחרת, מנתקים את הדיסק הקבוע. כדי לעשות את זה, פועלים לפי ההוראות במאמר ניתוק וחיבור מחדש של דיסקי אתחול ומנתקים את הדיסק הקבוע example-disk במקום את דיסק האתחול של המכונה הווירטואלית.

יצירת משימה שמשתמשת בדיסק הקיים של אחסון מתמיד (persistent disk) באזור

כדי ליצור משימה שמשתמשת בדיסקים קיימים של Persistent Disk באזור באמצעות מסוףGoogle Cloud :

  1. נכנסים לדף Job list במסוף Google Cloud .

    מעבר לרשימת המשימות

  2. לוחצים על Create. נפתח הדף יצירת משימה באצווה. בחלונית השמאלית, הדף Job details נבחר.

  3. מגדירים את הדף Job details:

    1. אופציונלי: בשדה Job name, משנים את שם המשימה.

      לדוגמה, מזינים example-disk-job.

    2. מגדירים את הקטע Task details:

      1. בחלון New runnable, מוסיפים לפחות סקריפט או קונטיינר אחד כדי להריץ את המשימה.

        לדוגמה, כדי להריץ סקריפט שמדפיס את התוכן של קובץ בשם example.txt שנמצא בתיקיית השורש של דיסק אחסון מתמיד (persistent disk) שמשמש את המשימה, מבצעים את הפעולות הבאות:

        1. מסמנים את התיבה סקריפט. מופיע שדה.

        2. בשדה, מזינים את הסקריפט הבא:

          echo "Here is the content of the example.txt file in the persistent disk."
cat MOUNT_PATH/example.txt

          מחליפים את MOUNT_PATH בנתיב שבו מתכננים לטעון את הדיסק אחסון מתמיד (persistent disk) למכונות הווירטואליות של המשימה הזו, לדוגמה /mnt/disks/example-disk.

        3. לוחצים על סיום.

      2. בשדה Task count, מזינים את מספר המשימות של המשימה הזו.

        לדוגמה, מזינים 1 (ברירת המחדל).

      3. בשדה Parallelism, מזינים את מספר המשימות שרוצים להריץ בו-זמנית.

        לדוגמה, מזינים 1 (ברירת המחדל).

  4. מגדירים את הדף Resource specifications:

    1. בחלונית הימנית, לוחצים על מפרטי משאבים. הדף מפרט המשאב ייפתח.

    2. בוחרים את המיקום של המשימה. כדי להשתמש בדיסק אחסון מתמיד אזורי קיים, המכונות הווירטואליות של המשימה צריכות להיות באותו אזור.

      1. בשדה Region, בוחרים אזור.

        לדוגמה, כדי להשתמש בדיסק אחסון מתמיד (persistent disk) לדוגמה, בוחרים באפשרות us-central1 (Iowa) (ברירת המחדל).

      2. בשדה Zone, בוחרים אזור.

        לדוגמה, בוחרים באפשרות us-central1-a (Iowa).

  5. מגדירים את הדף Additional configurations:

    1. בחלונית הימנית, לוחצים על הגדרות נוספות. הדף הגדרות נוספות נפתח.

    2. לכל דיסק קיים מסוג Persistent Disk אזורי שרוצים לטעון למשימה הזו, מבצעים את הפעולות הבאות:

      1. בקטע נפח אחסון, לוחצים על הוספת נפח חדש. מופיע החלון אחסון חדש.

      2. בחלון New volume:

        1. בקטע Volume type, בוחרים באפשרות Persistent disk (ברירת המחדל).

        2. ברשימה Disk, בוחרים דיסק קיים מסוג zonal persistent disk שרוצים לטעון למשימה הזו. הדיסק צריך להיות באותו אזור שבו נמצאת המשימה.

          לדוגמה, בוחרים את הדיסק הקבוע האזורי הקיים שהכנתם, שנמצא באזור us-central1-a ומכיל את הקובץ example.txt.

        3. אופציונלי: אם רוצים לשנות את השם של הדיסק הקבוע האזורי, מבצעים את הפעולות הבאות:

          1. לוחצים על התאמה אישית של שם המכשיר.

          2. בשדה Device name, מזינים את השם החדש של הדיסק.

        4. בשדה Mount path, מזינים את נתיב הטעינה (MOUNT_PATH) של דיסק האחסון המתמיד (persistent disk):

          לדוגמה, מזינים את הפרטים הבאים:

          /mnt/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME

          מחליפים את EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME בשם הדיסק. אם שיניתם את השם של הדיסק הקבוע האזורי, השתמשו בשם החדש.

          לדוגמה, מחליפים את EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME ב-example-disk.

        5. לוחצים על סיום.

  6. אופציונלי: מגדירים את השדות האחרים של המשימה.

  7. אופציונלי: כדי לבדוק את הגדרות המשימה, לוחצים על Preview בחלונית הימנית.

  8. לוחצים על יצירה.

בדף Job details מוצגת המשימה שיצרתם.

gcloud

בדוגמה הבאה, באמצעות ה-CLI של gcloud, יוצרים משימה שמצרפת ומתקינה דיסק אחסון מתמיד קיים ודיסק אחסון מתמיד חדש. המשימה כוללת 3 משימות, שבכל אחת מהן מופעל סקריפט ליצירת קובץ בדיסק אחסון מתמיד (persistent disk) החדש בשם output_task_TASK_INDEX.txt, כאשר TASK_INDEX הוא האינדקס של כל משימה: 0, 1 ו-2.

כדי ליצור משימה שמשתמשת בדיסקים קבועים באמצעות ה-CLI של gcloud, משתמשים בפקודה gcloud batch jobs submit. בקובץ התצורה בפורמט JSON של המשימה, מציינים את דיסקי האחסון המתמידים (persistent disk) בשדה instances ומצרפים את דיסק האחסון המתמיד (persistent disk) בשדה volumes.

  1. יוצרים קובץ JSON.

    • אם אתם לא משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, צרו קובץ JSON עם התוכן הבא:

      {
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "disks": [
                        {
                            "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                            "existingDisk": "projects/PROJECT_ID/EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        },
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE,
                                "type": "NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE"
                            },
                            "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "location": {
            "allowedLocations": [
                "EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION"
            ]
        }
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    },
                    {

                        "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

      מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

      • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
      • ‫EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME: השם של דיסק אחסון מתמיד (persistent disk) קיים.

      • ‫EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION: המיקום של דיסק אחסון מתמיד (persistent disk) קיים. לכל דיסק קיים לאחסון מתמיד (persistent disk) של תחום מוגדר, מיקום המשימה חייב להיות התחום של הדיסק. לכל דיסק קיים לאחסון מתמיד (persistent disk) אזורי, מיקום המשימה חייב להיות האזור של הדיסק, או אם מציינים תחומים, אחד או שניים מהתחומים הספציפיים שבהם נמצא הדיסק האזורי לאחסון מתמיד (persistent disk). מידע נוסף על השדה allowedLocations

      • ‫NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE: הגודל של הדיסק החדש ב-GB. הגדלים המותרים תלויים בסוג ה-Persistent Disk, אבל לרוב המינימום הוא 10GB‏ (10) והמקסימום הוא 64TB‏ (64000).

      • ‫NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE: סוג הדיסק של הדיסק החדש לאחסון מתמיד, אחד מהערכים הבאים: pd-standard,‏ pd-balanced,‏ pd-ssd או pd-extreme. סוג הדיסק שמוגדר כברירת מחדל לדיסקי אחסון מתמידים (persistent disk) שלא משמשים לאתחול הוא pd-standard.

      • ‫NEW_PERSISTENT_DISK_NAME: השם של הדיסק אחסון מתמיד (persistent disk) החדש.

    • אם אתם משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, צרו קובץ JSON כמו שמוצג למעלה, אבל החליפו את השדה instances בערך הבא:

      "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],

      כאשר INSTANCE_TEMPLATE_NAME הוא השם של תבנית של הגדרות מכונה של המשימה הזו. במשימה שמשתמשת בדיסקים של אחסון מתמיד, תבנית המכונה הזו צריכה להגדיר ולצרף את הדיסקים של האחסון המתמיד שבהם אתם רוצים שהמשימה תשתמש. בדוגמה הזו, התבנית צריכה להגדיר ולצרף דיסק Persistent Disk חדש בשם NEW_PERSISTENT_DISK_NAME, ולצרף דיסק Persistent Disk קיים בשם EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME.

  2. מריצים את הפקודה הבאה:

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

    מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

    • ‫JOB_NAME: שם המשימה.

    • ‫LOCATION: המיקום של המשימה.

    • ‫JSON_CONFIGURATION_FILE: הנתיב לקובץ JSON עם פרטי ההגדרות של המשימה.

API

בדוגמה הבאה, באמצעות Batch API נוצרת משימה שמחברת ומתקינה דיסק אחסון מתמיד (persistent disk) קיים ודיסק אחסון מתמיד (persistent disk) חדש. המשימה כוללת 3 משימות, שכל אחת מהן מריצה סקריפט ליצירת קובץ בדיסק אחסון מתמיד (persistent disk) החדש בשם output_task_TASK_INDEX.txt, כאשר TASK_INDEX הוא האינדקס של כל משימה: 0, 1 ו-2.

כדי ליצור משימה שמשתמשת בדיסקים לאחסון מתמיד באמצעות Batch API, משתמשים ב-method ‏jobs.create. בבקשה, מציינים את הדיסקים לאחסון מתמיד בשדה instances וטוענים את הדיסק לאחסון מתמיד בשדה volumes.

  • אם אתם לא משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, שלחו את הבקשה הבאה:

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

{
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "disks": [
                        {
                            "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                            "existingDisk": "projects/PROJECT_ID/EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        },
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE,
                                "type": "NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE"
                            },
                            "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ],
        "location": {
            "allowedLocations": [
                "EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION"
            ]
        }
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    },
                    {

                        "deviceName": "EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

    • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
    • ‫LOCATION: המיקום של המשימה.
    • ‫JOB_NAME: שם המשימה.
    • ‫EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME: השם של דיסק אחסון מתמיד (persistent disk) קיים.

    • ‫EXISTING_PERSISTENT_DISK_LOCATION: המיקום של דיסק אחסון מתמיד (persistent disk) קיים. לכל דיסק קיים לאחסון מתמיד (persistent disk) של תחום מוגדר, מיקום המשימה חייב להיות התחום של הדיסק. לכל דיסק קיים לאחסון מתמיד (persistent disk) אזורי, מיקום המשימה חייב להיות האזור של הדיסק, או אם מציינים תחומים, אחד או שניים מהתחומים הספציפיים שבהם נמצא הדיסק האזורי לאחסון מתמיד (persistent disk). מידע נוסף על השדה allowedLocations

    • ‫NEW_PERSISTENT_DISK_SIZE: הגודל של הדיסק החדש ב-GB. הגדלים המותרים תלויים בסוג ה-Persistent Disk, אבל לרוב המינימום הוא 10GB‏ (10) והמקסימום הוא 64TB‏ (64000).

    • ‫NEW_PERSISTENT_DISK_TYPE: סוג הדיסק של הדיסק החדש לאחסון מתמיד, אחד מהערכים הבאים: pd-standard,‏ pd-balanced,‏ pd-ssd או pd-extreme. סוג הדיסק שמוגדר כברירת מחדל לדיסקי אחסון מתמידים (persistent disk) שלא משמשים לאתחול הוא pd-standard.

    • ‫NEW_PERSISTENT_DISK_NAME: השם של הדיסק אחסון מתמיד (persistent disk) החדש.

  • אם אתם משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, צרו קובץ JSON כמו שמוצג למעלה, אבל החליפו את השדה instances בערך הבא:

    "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],
...

    ‫INSTANCE_TEMPLATE_NAME הוא השם של תבנית של הגדרות מכונה של המשימה הזו. במשימה שמשתמשת בדיסקים של אחסון מתמיד, תבנית המכונה הזו צריכה להגדיר ולצרף את הדיסקים של האחסון המתמיד שבהם אתם רוצים שהמשימה תשתמש. בדוגמה הזו, התבנית צריכה להגדיר ולצרף דיסק Persistent Disk חדש בשם NEW_PERSISTENT_DISK_NAME, ולצרף דיסק Persistent Disk קיים בשם EXISTING_PERSISTENT_DISK_NAME.

C++‎

כדי ליצור משימת Batch שמשתמשת בדיסקים קבועים חדשים או קיימים באמצעות ספריות הלקוח של Cloud ל-C++‎, משתמשים בפונקציה CreateJob וכוללים את הפרטים הבאים:

  • כדי לצרף דיסקי אחסון מתמידים (persistent disk) למכונות הווירטואליות של משימה, צריך לכלול את אחד מהבאים:
    • אם אתם לא משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, השתמשו ב-set_remote_path.
    • אם אתם משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה וירטואלית בשביל המשימה הזו, השתמשו ב-method‏ set_instance_template.
  • כדי לטעון את הדיסקים לאחסון מתמיד למשימה, משתמשים בשדה volumes עם השדות deviceName ו-mountPath. בדיסקים קבועים חדשים, צריך להשתמש גם בשדה mountOptions כדי לאפשר כתיבה.

דוגמת קוד לתרחיש דומה מופיעה במאמר שימוש בקטגוריה של Cloud Storage.

המשך

כדי ליצור משימת Batch שמשתמשת בדיסקים קבועים חדשים או קיימים באמצעות ספריות הלקוח של Cloud ל-Go, משתמשים בפונקציה CreateJob וכוללים את הפרטים הבאים:

  • כדי לצרף דיסקי אחסון מתמידים (persistent disk) למכונות הווירטואליות של משימה, צריך לכלול את אחד מהבאים:
  • כדי לטעון את הדיסקים לאחסון מתמיד למשימה, משתמשים בסוג Volume עם סוג Volume_DeviceName והשדה MountPath. בדיסקים קבועים חדשים, צריך להשתמש גם בשדה MountOptions כדי לאפשר כתיבה.
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 with persistent disk
func createJobWithPD(w io.Writer, projectID, jobName, pdName string) error {
	// jobName := job-name
	// pdName := disk-name
	ctx := context.Background()
	batchClient, err := batch.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("batchClient error: %w", err)
	}
	defer batchClient.Close()

	runn := &batchpb.Runnable{
		Executable: &batchpb.Runnable_Script_{
			Script: &batchpb.Runnable_Script{
				Command: &batchpb.Runnable_Script_Text{
					Text: "echo Hello world from script 1 for task ${BATCH_TASK_INDEX}",
				},
			},
		},
	}
	volume := &batchpb.Volume{
		MountPath: fmt.Sprintf("/mnt/disks/%v", pdName),
		Source: &batchpb.Volume_DeviceName{
			DeviceName: pdName,
		},
	}

	// The disk type of the new persistent disk, either pd-standard,
	// pd-balanced, pd-ssd, or pd-extreme. For Batch jobs, the default is pd-balanced
	disk := &batchpb.AllocationPolicy_Disk{
		Type:   "pd-balanced",
		SizeGb: 10,
	}

	taskSpec := &batchpb.TaskSpec{
		ComputeResource: &batchpb.ComputeResource{
			// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 1 CPU.
			CpuMilli:  1000,
			MemoryMib: 16,
		},
		MaxRunDuration: &durationpb.Duration{
			Seconds: 3600,
		},
		MaxRetryCount: 2,
		Runnables:     []*batchpb.Runnable{runn},
		Volumes:       []*batchpb.Volume{volume},
	}

	taskGroups := []*batchpb.TaskGroup{
		{
			TaskCount: 4,
			TaskSpec:  taskSpec,
		},
	}

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

	// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
	// Read more about local disks here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/persistent-disks
	allocationPolicy := &batchpb.AllocationPolicy{
		Instances: []*batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate{{
			PolicyTemplate: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate_Policy{
				Policy: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicy{
					MachineType: "n1-standard-1",
					Disks: []*batchpb.AllocationPolicy_AttachedDisk{
						{
							Attached: &batchpb.AllocationPolicy_AttachedDisk_NewDisk{
								NewDisk: disk,
							},
							DeviceName: pdName,
						},
					},
				},
			},
		}},
	}

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

	job := &batchpb.Job{
		Name:             jobName,
		TaskGroups:       taskGroups,
		AllocationPolicy: allocationPolicy,
		Labels:           labels,
		LogsPolicy:       logsPolicy,
	}

	request := &batchpb.CreateJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, "us-central1"),
		JobId:  jobName,
		Job:    job,
	}

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

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

Java

כדי ליצור משימת Batch שמשתמשת בדיסקים קבועים חדשים או קיימים באמצעות ספריות הלקוח של Cloud ל-Java, משתמשים בכיתה CreateJobRequest וכוללים את הפרטים הבאים:

  • כדי לצרף דיסקי אחסון מתמידים (persistent disk) למכונות הווירטואליות של משימה, צריך לכלול את אחד מהבאים:
    • אם אתם לא משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, צריך לכלול את השיטה setDisks.
    • אם אתם משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה וירטואלית בשביל המשימה הזו, צריך לכלול את השיטה setInstanceTemplate.
  • כדי לטעון את הדיסקים לאחסון מתמיד למשימה, משתמשים במחלקה Volume עם השיטה setDeviceName והשיטה setMountPath. בדיסקים קבועים חדשים, צריך להשתמש גם ב-setMountOptions method כדי לאפשר כתיבה.

לדוגמה, משתמשים בדוגמת הקוד הבאה:


import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.AttachedDisk;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.Disk;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.LocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.BatchServiceClient;
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.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.cloud.batch.v1.Volume;
import com.google.common.collect.Lists;
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 CreatePersistentDiskJob {

  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 Google 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";
    // The size of the new persistent disk in GB.
    // The allowed sizes depend on the type of persistent disk,
    // but the minimum is often 10 GB (10) and the maximum is often 64 TB (64000).
    int diskSize = 10;
    // The name of the new persistent disk.
    String newPersistentDiskName = "DISK-NAME";
    // The name of an existing persistent disk.
    String existingPersistentDiskName = "EXISTING-DISK-NAME";
    // The location of an existing persistent disk. For more info :
    // https://cloud.google.com/batch/docs/create-run-job-storage#gcloud
    String location = "regions/us-central1";
    // The disk type of the new persistent disk, either pd-standard,
    // pd-balanced, pd-ssd, or pd-extreme. For Batch jobs, the default is pd-balanced.
    String newDiskType = "pd-balanced";

    createPersistentDiskJob(projectId, region, jobName, newPersistentDiskName,
            diskSize, existingPersistentDiskName, location, newDiskType);
  }

  // Creates a job that attaches and mounts an existing persistent disk and a new persistent disk
  public static Job createPersistentDiskJob(String projectId, String region, String jobName,
                                            String newPersistentDiskName, int diskSize,
                                            String existingPersistentDiskName,
                                            String location, String newDiskType)
      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.
    try (BatchServiceClient batchServiceClient = BatchServiceClient.create()) {
      // Define what will be done as part of the job.
      String text = "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. "
              + ">> /mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt";
      Runnable runnable =
          Runnable.newBuilder()
              .setScript(
                  Script.newBuilder()
                      .setText(text)
                      // 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();

      TaskSpec task = TaskSpec.newBuilder()
              // Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
              .addAllVolumes(volumes(newPersistentDiskName, existingPersistentDiskName))
              .addRunnables(runnable)
              .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(3)
          .setParallelism(1)
          .setTaskSpec(task)
          .build();

      // Policies are used to define the type of virtual machines the tasks will run on.
      InstancePolicy policy = InstancePolicy.newBuilder()
              .addAllDisks(attachedDisks(newPersistentDiskName, diskSize, newDiskType,
                  projectId, location, existingPersistentDiskName))
              .build();

      AllocationPolicy allocationPolicy =
          AllocationPolicy.newBuilder()
              .addInstances(
                  InstancePolicyOrTemplate.newBuilder()
                      .setPolicy(policy))
                  .setLocation(LocationPolicy.newBuilder().addAllowedLocations(location))
              .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 option.
              .setLogsPolicy(
                  LogsPolicy.newBuilder().setDestination(LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING))
              .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());

      return result;
    }
  }

  // Creates link to existing disk and creates configuration for new disk
  private static Iterable<AttachedDisk> attachedDisks(String newPersistentDiskName, int diskSize,
                                                      String newDiskType, String projectId,
                                                      String existingPersistentDiskLocation,
                                                      String existingPersistentDiskName) {
    AttachedDisk newDisk = AttachedDisk.newBuilder()
            .setDeviceName(newPersistentDiskName)
            .setNewDisk(Disk.newBuilder().setSizeGb(diskSize).setType(newDiskType))
            .build();

    String diskPath = String.format("projects/%s/%s/disks/%s", projectId,
            existingPersistentDiskLocation, existingPersistentDiskName);

    AttachedDisk existingDisk = AttachedDisk.newBuilder()
            .setDeviceName(existingPersistentDiskName)
            .setExistingDisk(diskPath)
            .build();

    return Lists.newArrayList(existingDisk, newDisk);
  }

  // Describes a volume and parameters for it to be mounted to a VM.
  private static Iterable<Volume> volumes(String newPersistentDiskName,
                                          String existingPersistentDiskName) {
    Volume newVolume = Volume.newBuilder()
            .setDeviceName(newPersistentDiskName)
            .setMountPath("/mnt/disks/" + newPersistentDiskName)
            .addMountOptions("rw")
            .addMountOptions("async")
            .build();

    Volume existingVolume = Volume.newBuilder()
            .setDeviceName(existingPersistentDiskName)
            .setMountPath("/mnt/disks/" + existingPersistentDiskName)
            .build();

    return Lists.newArrayList(newVolume, existingVolume);
  }
}

Node.js

כדי ליצור משימת Batch שמשתמשת בדיסקים קבועים חדשים או קיימים באמצעות ספריות הלקוח של Cloud ל-Node.js, משתמשים בשיטה createJob וכוללים את הפרטים הבאים:

  • כדי לצרף דיסקי אחסון מתמידים (persistent disk) למכונות הווירטואליות של משימה, צריך לכלול את אחד מהבאים:
  • כדי לטעון את הדיסקים לאחסון מתמיד למשימה, משתמשים במחלקה Volume עם המאפיין deviceName והמאפיין mountPath. בדיסקים קבועים חדשים, צריך להשתמש גם במאפיין mountOptions כדי לאפשר כתיבה.
// 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();

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
// Project ID or project number of the Google Cloud project you want to use.
const projectId = await batchClient.getProjectId();
// The name of the job that will be created.
// It needs to be unique for each project and region pair.
const jobName = 'batch-create-persistent-disk-job';
// 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
const region = 'europe-central2';
// The name of an existing persistent disk.
const existingPersistentDiskName = 'existing-persistent-disk-name';
// The name of the new persistent disk.
const newPersistentDiskName = 'new-persistent-disk-name';
// The size of the new persistent disk in GB.
// The allowed sizes depend on the type of persistent disk,
// but the minimum is often 10 GB (10) and the maximum is often 64 TB (64000).
const diskSize = 10;
// The location of an existing persistent disk. For more info :
// https://cloud.google.com/batch/docs/create-run-job-storage#gcloud
const location = 'regions/us-central1';
// The disk type of the new persistent disk, either pd-standard,
// pd-balanced, pd-ssd, or pd-extreme. For Batch jobs, the default is pd-balanced.
const newDiskType = 'pd-balanced';

// Define what will be done as part of the job.
const runnable = new batch.Runnable({
  script: new batch.Runnable.Script({
    commands: [
      '-c',
      'echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}.' +
        '>> /mnt/disks/NEW_PERSISTENT_DISK_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt',
    ],
  }),
});

// Define volumes and their parameters to be mounted to a VM.
const newVolume = new batch.Volume({
  deviceName: newPersistentDiskName,
  mountPath: `/mnt/disks/${newPersistentDiskName}`,
  mountOptions: ['rw', 'async'],
});

const existingVolume = new batch.Volume({
  deviceName: existingPersistentDiskName,
  mountPath: `/mnt/disks/${existingPersistentDiskName}`,
});

const task = new batch.TaskSpec({
  runnables: [runnable],
  volumes: [newVolume, existingVolume],
  maxRetryCount: 2,
  maxRunDuration: {seconds: 3600},
});

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup({
  taskCount: 3,
  taskSpec: task,
});

const newDisk = new batch.AllocationPolicy.Disk({
  type: newDiskType,
  sizeGb: diskSize,
});

// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
// Read more about local disks here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/persistent-disks
const instancePolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy({
  disks: [
    // Create configuration for new disk
    new batch.AllocationPolicy.AttachedDisk({
      deviceName: newPersistentDiskName,
      newDisk,
    }),
    // Create link to existing disk
    new batch.AllocationPolicy.AttachedDisk({
      existingDisk: `projects/${projectId}/${location}/disks/${existingPersistentDiskName}`,
      deviceName: existingPersistentDiskName,
    }),
  ],
});

const locationPolicy = new batch.AllocationPolicy.LocationPolicy({
  allowedLocations: [location],
});

const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate({
  instances: [{policy: instancePolicy}],
  location: locationPolicy,
});

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

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

await callCreateBatchPersistentDiskJob();

Python

כדי ליצור משימת Batch שמשתמשת בדיסקים קבועים חדשים או קיימים באמצעות ספריות הלקוח של Cloud ל-Python, משתמשים בפונקציה CreateJob וכוללים את הפרטים הבאים:

  • כדי לצרף דיסקי אחסון מתמידים (persistent disk) למכונות הווירטואליות של משימה, צריך לכלול את אחד מהבאים:
    • אם אתם לא משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, צריך לכלול את הכיתה AttachedDisk.
    • אם אתם משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, צריך לכלול את המאפיין instance_template.
  • כדי לטעון את הדיסקים לאחסון מתמיד למשימה, משתמשים במחלקה Volume עם המאפיין device_name והמאפיין mount_path. בדיסקים אחסון מתמיד (persistent disk) חדשים, צריך להשתמש גם במאפיין mount_options כדי לאפשר כתיבה.

לדוגמה, משתמשים בדוגמת הקוד הבאה:

from google.cloud import batch_v1


def create_with_pd_job(
    project_id: str,
    region: str,
    job_name: str,
    disk_name: str,
    zone: str,
    existing_disk_name=None,
) -> batch_v1.Job:
    """
    This method shows how to create a sample Batch Job that will run
    a simple command on Cloud Compute instances with mounted persistent disk.

    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.
        disk_name: name of the disk to be mounted for your Job.
        existing_disk_name(optional): existing disk name, which you want to attach to a job

    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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/"
        + disk_name
        + "/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
    )
    task.runnables = [runnable]
    task.max_retry_count = 2
    task.max_run_duration = "3600s"

    volume = batch_v1.Volume()
    volume.device_name = disk_name
    volume.mount_path = f"/mnt/disks/{disk_name}"
    task.volumes = [volume]

    if existing_disk_name:
        volume2 = batch_v1.Volume()
        volume2.device_name = existing_disk_name
        volume2.mount_path = f"/mnt/disks/{existing_disk_name}"
        task.volumes.append(volume2)

    # 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

    disk = batch_v1.AllocationPolicy.Disk()
    # The disk type of the new persistent disk, either pd-standard,
    # pd-balanced, pd-ssd, or pd-extreme. For Batch jobs, the default is pd-balanced
    disk.type_ = "pd-balanced"
    disk.size_gb = 10

    # Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
    # Read more about local disks here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/persistent-disks
    policy = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicy()
    policy.machine_type = "n1-standard-1"

    attached_disk = batch_v1.AllocationPolicy.AttachedDisk()
    attached_disk.new_disk = disk
    attached_disk.device_name = disk_name
    policy.disks = [attached_disk]

    if existing_disk_name:
        attached_disk2 = batch_v1.AllocationPolicy.AttachedDisk()
        attached_disk2.existing_disk = (
            f"projects/{project_id}/zones/{zone}/disks/{existing_disk_name}"
        )
        attached_disk2.device_name = existing_disk_name
        policy.disks.append(attached_disk2)

    instances = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate()
    instances.policy = policy

    allocation_policy = batch_v1.AllocationPolicy()
    allocation_policy.instances = [instances]

    location = batch_v1.AllocationPolicy.LocationPolicy()
    location.allowed_locations = [f"zones/{zone}"]
    allocation_policy.location = location

    job = batch_v1.Job()
    job.task_groups = [group]
    job.allocation_policy = allocation_policy
    job.labels = {"env": "testing", "type": "script"}

    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)

שימוש ב-SSD מקומי

למשימה שמשתמשת בכונני SSD מקומיים יש את המגבלות הבאות:

אתם יכולים ליצור משימה שמשתמשת ב-SSD מקומי באמצעות ה-CLI של gcloud,‏ Batch API,‏ Java או Python. בדוגמה הבאה מוסבר איך ליצור משימה שיוצרת, מצרפת ומחברת כונן SSD מקומי. במשימה יש גם 3 משימות משנה, שבכל אחת מהן מופעל סקריפט ליצירת קובץ ב-SSD המקומי בשם output_task_TASK_INDEX.txt, כאשר TASK_INDEX הוא האינדקס של כל משימת משנה: 0,‏ 1 ו-2.

gcloud

כדי ליצור משימה שמשתמשת בכונני SSD מקומיים באמצעות ה-CLI של gcloud, משתמשים בפקודה gcloud batch jobs submit. בקובץ התצורה של ה-JSON של המשימה, יוצרים ומצרפים את כונני ה-SSD המקומיים בשדה instances ומחברים את כונני ה-SSD המקומיים בשדה volumes.

  1. יוצרים קובץ JSON.

    • אם אתם לא משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, צרו קובץ JSON עם התוכן הבא:

      {
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "machineType": MACHINE_TYPE,
                    "disks": [
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": LOCAL_SSD_SIZE,
                                "type": "local-ssd"
                            },
                            "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

      מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

      • ‫MACHINE_TYPE: סוג המכונה של המכונות הווירטואליות של המשימה, שיכול להיות מוגדר מראש או בהתאמה אישית. מספר כונני ה-SSD המקומיים המותרים תלוי בסוג המכונה של המכונות הווירטואליות של המשימה.
      • ‫LOCAL_SSD_NAME: השם של ה-SSD המקומי שנוצר בשביל המשימה הזו.
      • ‫LOCAL_SSD_SIZE: הגודל של כל כונני ה-SSD המקומיים ב-GB. כל כונן SSD מקומי הוא בנפח 375GB, ולכן הערך הזה חייב להיות כפולה של 375GB. לדוגמה, ל-2 כונני SSD מקומיים, מגדירים את הערך הזה ל-750GB.

    • אם אתם משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, צרו קובץ JSON כמו שמוצג למעלה, אבל החליפו את השדה instances בערך הבא:

      "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],

      כאשר INSTANCE_TEMPLATE_NAME הוא השם של תבנית של הגדרות מכונה של המשימה הזו. במשימה שמשתמשת בכונני SSD מקומיים, תבנית של הגדרות מכונה זו צריכה להגדיר ולחבר את כונני ה-SSD המקומיים שבהם אתם רוצים להשתמש במשימה. בדוגמה הזו, התבנית צריכה להגדיר ולצרף כונן SSD מקומי בשם LOCAL_SSD_NAME.

  2. מריצים את הפקודה הבאה:

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

    מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

    • ‫JOB_NAME: שם המשימה.
    • ‫LOCATION: המיקום של המשימה.
    • ‫JSON_CONFIGURATION_FILE: הנתיב לקובץ JSON עם פרטי ההגדרות של המשימה.

API

כדי ליצור משימה שמשתמשת בכונני SSD מקומיים באמצעות Batch API, משתמשים ב-method‏ jobs.create. בבקשה, יוצרים ומצרפים את כונני ה-SSD המקומיים בשדה instances ומחברים את כונני ה-SSD המקומיים בשדה volumes.

  • אם אתם לא משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, שלחו את הבקשה הבאה:

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

{
    "allocationPolicy": {
        "instances": [
            {
                "policy": {
                    "machineType": MACHINE_TYPE,
                    "disks": [
                        {
                            "newDisk": {
                                "sizeGb": LOCAL_SSD_SIZE,
                                "type": "local-ssd"
                            },
                            "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME"
                        }
                    ]
                }
            }
        ]
    },
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "deviceName": "LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountPath": "/mnt/disks/LOCAL_SSD_NAME",
                        "mountOptions": "rw,async"
                    }
                ]
            },
            "taskCount":3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

    • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
    • ‫LOCATION: המיקום של המשימה.
    • ‫JOB_NAME: שם המשימה.
    • ‫MACHINE_TYPE: סוג המכונה של המכונות הווירטואליות של המשימה, שיכול להיות מוגדר מראש או בהתאמה אישית. מספר כונני ה-SSD המקומיים המותרים תלוי בסוג המכונה של המכונות הווירטואליות של המשימה.
    • ‫LOCAL_SSD_NAME: השם של ה-SSD המקומי שנוצר בשביל המשימה הזו.
    • ‫LOCAL_SSD_SIZE: הגודל של כל כונני ה-SSD המקומיים ב-GB. כל כונן SSD מקומי הוא בנפח 375GB, ולכן הערך הזה חייב להיות כפולה של 375GB. לדוגמה, ל-2 כונני SSD מקומיים, מגדירים את הערך הזה ל-750GB.

  • אם אתם משתמשים בתבנית של הגדרות מכונה בשביל המשימה הזו, צרו קובץ JSON כמו שמוצג למעלה, אבל החליפו את השדה instances בערך הבא:

    "instances": [
    {
        "instanceTemplate": "INSTANCE_TEMPLATE_NAME"
    }
],
...

    ‫INSTANCE_TEMPLATE_NAME הוא השם של תבנית של הגדרות מכונה של המשימה הזו. במשימה שמשתמשת בכונני SSD מקומיים, צריך להגדיר בתבנית של הגדרות המכונה את כונני ה-SSD המקומיים שבהם רוצים להשתמש במשימה, ולצרף אותם. בדוגמה הזו, התבנית צריכה להגדיר ולצרף כונן SSD מקומי בשם LOCAL_SSD_NAME.

המשך 

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 with local SSD
// Note: local SSD does not guarantee Local SSD data persistence.
// More details here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/local-ssd#data_persistence
func createJobWithSSD(w io.Writer, projectID, jobName, ssdName string) error {
	// jobName := job-name
	// ssdName := disk-name
	ctx := context.Background()
	batchClient, err := batch.NewClient(ctx)
	if err != nil {
		return fmt.Errorf("batchClient error: %w", err)
	}
	defer batchClient.Close()

	runn := &batchpb.Runnable{
		Executable: &batchpb.Runnable_Script_{
			Script: &batchpb.Runnable_Script{
				Command: &batchpb.Runnable_Script_Text{
					Text: "echo Hello world from script 1 for task ${BATCH_TASK_INDEX}",
				},
			},
		},
	}
	volume := &batchpb.Volume{
		MountPath: fmt.Sprintf("/mnt/disks/%v", ssdName),
		Source: &batchpb.Volume_DeviceName{
			DeviceName: ssdName,
		},
	}

	// The size of all the local SSDs in GB. Each local SSD is 375 GB,
	// so this value must be a multiple of 375 GB.
	// For example, for 2 local SSDs, set this value to 750 GB.
	disk := &batchpb.AllocationPolicy_Disk{
		Type:   "local-ssd",
		SizeGb: 375,
	}

	taskSpec := &batchpb.TaskSpec{
		ComputeResource: &batchpb.ComputeResource{
			// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 1 CPU.
			CpuMilli:  1000,
			MemoryMib: 16,
		},
		MaxRunDuration: &durationpb.Duration{
			Seconds: 3600,
		},
		MaxRetryCount: 2,
		Runnables:     []*batchpb.Runnable{runn},
		Volumes:       []*batchpb.Volume{volume},
	}

	taskGroups := []*batchpb.TaskGroup{
		{
			TaskCount: 4,
			TaskSpec:  taskSpec,
		},
	}

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

	allocationPolicy := &batchpb.AllocationPolicy{
		Instances: []*batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate{{
			PolicyTemplate: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicyOrTemplate_Policy{
				Policy: &batchpb.AllocationPolicy_InstancePolicy{
					// The allowed number of local SSDs depends on the machine type for your job's VMs.
					// In this case, we tell the system to use "n1-standard-1" machine type, which require to attach local ssd manually.
					// Read more about local disks here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/local-ssd#lssd_disk_options
					MachineType: "n1-standard-1",
					Disks: []*batchpb.AllocationPolicy_AttachedDisk{
						{
							Attached: &batchpb.AllocationPolicy_AttachedDisk_NewDisk{
								NewDisk: disk,
							},
							DeviceName: ssdName,
						},
					},
				},
			},
		}},
	}

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

	job := &batchpb.Job{
		Name:             jobName,
		TaskGroups:       taskGroups,
		AllocationPolicy: allocationPolicy,
		Labels:           labels,
		LogsPolicy:       logsPolicy,
	}

	request := &batchpb.CreateJobRequest{
		Parent: fmt.Sprintf("projects/%s/locations/%s", projectID, "us-central1"),
		JobId:  jobName,
		Job:    job,
	}

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

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

Java 


import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.AttachedDisk;
import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy.Disk;
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.CreateJobRequest;
import com.google.cloud.batch.v1.Job;
import com.google.cloud.batch.v1.LogsPolicy;
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.cloud.batch.v1.Volume;
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 CreateLocalSsdJob {

  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 Google 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";
    // The name of a local SSD created for this job.
    String localSsdName = "SSD-NAME";
    // The machine type, which can be predefined or custom, of the job's VMs.
    // The allowed number of local SSDs depends on the machine type
    // for your job's VMs are listed on: https://cloud.google.com/compute/docs/disks#localssds
    String machineType = "c3d-standard-8-lssd";
    // The size of all the local SSDs in GB. Each local SSD is 375 GB,
    // so this value must be a multiple of 375 GB.
    // For example, for 2 local SSDs, set this value to 750 GB.
    int ssdSize = 375;

    createLocalSsdJob(projectId, region, jobName, localSsdName, ssdSize, machineType);
  }

  // Create a job that uses local SSDs
  public static Job createLocalSsdJob(String projectId, String region, String jobName,
                                      String localSsdName, int ssdSize, String machineType)
      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.
    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();

      Volume volume = Volume.newBuilder()
          .setDeviceName(localSsdName)
          .setMountPath("/mnt/disks/" + localSsdName)
          .addMountOptions("rw")
          .addMountOptions("async")
          .build();

      TaskSpec task = TaskSpec.newBuilder()
          // Jobs can be divided into tasks. In this case, we have only one task.
          .addVolumes(volume)
          .addRunnables(runnable)
          .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(3)
          .setParallelism(1)
          .setTaskSpec(task)
          .build();

      // Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
      InstancePolicy policy = InstancePolicy.newBuilder()
          .setMachineType(machineType)
          .addDisks(AttachedDisk.newBuilder()
              .setDeviceName(localSsdName)
              // For example, local SSD uses type "local-ssd".
              // Persistent disks and boot disks use "pd-balanced", "pd-extreme", "pd-ssd"
              // or "pd-standard".
              .setNewDisk(Disk.newBuilder().setSizeGb(ssdSize).setType("local-ssd")))
          .build();

      AllocationPolicy allocationPolicy =
          AllocationPolicy.newBuilder()
              .addInstances(
                  InstancePolicyOrTemplate.newBuilder()
                      .setPolicy(policy)
                      .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(LogsPolicy.Destination.CLOUD_LOGGING))
              .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());

      return result;
    }
  }
}

Node.js 

// 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();

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
// Project ID or project number of the Google Cloud project you want to use.
const projectId = await batchClient.getProjectId();
// 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
const region = 'europe-central2';
// The name of the job that will be created.
// It needs to be unique for each project and region pair.
const jobName = 'batch-local-ssd-job';
// The name of a local SSD created for this job.
const localSsdName = 'ssd-name';
// The machine type, which can be predefined or custom, of the job's VMs.
// The allowed number of local SSDs depends on the machine type
// for your job's VMs are listed on: https://cloud.google.com/compute/docs/disks#localssds
const machineType = 'c3d-standard-8-lssd';
// The size of all the local SSDs in GB. Each local SSD is 375 GB,
// so this value must be a multiple of 375 GB.
// For example, for 2 local SSDs, set this value to 750 GB.
const ssdSize = 375;

// Define what will be done as part of the job.
const runnable = new batch.Runnable({
  script: new batch.Runnable.Script({
    commands: [
      '-c',
      'echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}. This job has a total of ${BATCH_TASK_COUNT} tasks.',
    ],
  }),
});

const task = new batch.TaskSpec({
  runnables: [runnable],
  maxRetryCount: 2,
  maxRunDuration: {seconds: 3600},
});

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup({
  taskCount: 3,
  taskSpec: task,
});

// Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
const instancePolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy({
  machineType,
  disks: [
    new batch.AllocationPolicy.AttachedDisk({
      deviceName: localSsdName,
      // For example, local SSD uses type "local-ssd".
      // Persistent disks and boot disks use "pd-balanced", "pd-extreme", "pd-ssd"
      // or "pd-standard".
      newDisk: new batch.AllocationPolicy.AttachedDisk({
        type: 'local-ssd',
        sizeGb: ssdSize,
      }),
    }),
  ],
});

const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate({
  instances: [{policy: instancePolicy}],
});

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

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

await callCreateBatchGPUJob();

Python 

from google.cloud import batch_v1


def create_local_ssd_job(
    project_id: str, region: str, job_name: str, ssd_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 with mounted local SSD.
    Note: local SSD does not guarantee Local SSD data persistence.
    More details here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/local-ssd#data_persistence

    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.
        ssd_name: name of the local ssd to be mounted for your Job.

    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."
    task.runnables = [runnable]
    task.max_retry_count = 2
    task.max_run_duration = "3600s"

    volume = batch_v1.Volume()
    volume.device_name = ssd_name
    volume.mount_path = f"/mnt/disks/{ssd_name}"
    task.volumes = [volume]

    # 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

    disk = batch_v1.AllocationPolicy.Disk()
    disk.type_ = "local-ssd"
    # The size of all the local SSDs in GB. Each local SSD is 375 GB,
    # so this value must be a multiple of 375 GB.
    # For example, for 2 local SSDs, set this value to 750 GB.
    disk.size_gb = 375
    assert disk.size_gb % 375 == 0

    # Policies are used to define on what kind of virtual machines the tasks will run on.
    # The allowed number of local SSDs depends on the machine type for your job's VMs.
    # In this case, we tell the system to use "n1-standard-1" machine type, which require to attach local ssd manually.
    # Read more about local disks here: https://cloud.google.com/compute/docs/disks/local-ssd#lssd_disk_options
    policy = batch_v1.AllocationPolicy.InstancePolicy()
    policy.machine_type = "n1-standard-1"

    attached_disk = batch_v1.AllocationPolicy.AttachedDisk()
    attached_disk.new_disk = disk
    attached_disk.device_name = ssd_name
    policy.disks = [attached_disk]

    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": "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)

שימוש בקטגוריה של Cloud Storage

כדי ליצור משימה שמשתמשת בקטגוריה קיימת של Cloud Storage, בוחרים באחת מהשיטות הבאות:

  • מומלץ: להעלות קטגוריה ישירות למכונות הווירטואליות של המשימה, על ידי ציון הקטגוריה בהגדרה של המשימה, כמו שמוצג בקטע הזה. כשהמשימה פועלת, הקטגוריה נטענת באופן אוטומטי למכונות הווירטואליות של המשימה באמצעות Cloud Storage FUSE.
  • יצירת משימה עם מטלות שניגשות ישירות לקטגוריה של Cloud Storage באמצעות ה-CLI של gcloud או ספריות לקוח של Cloud Storage API. במאמר כתיבה וקריאה של נתונים מקטגוריות של Cloud Storage שבמסמכי התיעוד של Compute Engine, מוסבר איך לגשת לקטגוריה של Cloud Storage ישירות ממכונה וירטואלית.

לפני שיוצרים משימה שמשתמשת בקטגוריה, צריך ליצור קטגוריה או לזהות קטגוריה קיימת. למידע נוסף, קראו את המאמרים יצירת קטגוריות והצגת רשימה של קטגוריות.

אפשר ליצור משימה שמשתמשת בקטגוריה של Cloud Storage באמצעות מסוףGoogle Cloud , ה-CLI של gcloud,‏ Batch API,‏ C++‎,‏ Go,‏ Java,‏ Node.js או Python.

בדוגמה הבאה מוסבר איך ליצור משימה שמחברת קטגוריה של Cloud Storage. במשימה יש גם 3 משימות משנה, שבכל אחת מהן מופעל סקריפט ליצירת קובץ בקטגוריה בשם output_task_TASK_INDEX.txt, כאשר TASK_INDEX הוא האינדקס של כל משימת משנה: 0,‏ 1 ו-2.

המסוף

כדי ליצור משימה שמשתמשת בקטגוריה של Cloud Storage באמצעות מסוףGoogle Cloud , מבצעים את הפעולות הבאות:

  1. נכנסים לדף Job list במסוף Google Cloud .

    מעבר לרשימת המשימות

  2. לוחצים על Create. נפתח הדף יצירת משימה באצווה. בחלונית השמאלית, הדף Job details נבחר.

  3. מגדירים את הדף Job details:

    1. אופציונלי: בשדה Job name, משנים את שם המשימה.

      לדוגמה, מזינים example-bucket-job.

    2. מגדירים את הקטע Task details:

      1. בחלון New runnable, מוסיפים לפחות סקריפט או קונטיינר אחד כדי להריץ את המשימה.

        לדוגמה, מבצעים את הפעולות הבאות:

        1. מסמנים את התיבה סקריפט. מופיע שדה.

        2. בשדה, מזינים את הסקריפט הבא:

          echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt

          מחליפים את MOUNT_PATH בנתיב הטעינה שבו משתמשים רכיבי ה-runnable של המשימה כדי לגשת לקטגוריה קיימת של Cloud Storage. הנתיב חייב להתחיל ב-/mnt/disks/ ואחריו ספרייה או נתיב לבחירתכם. לדוגמה, אם רוצים לייצג את הקטגוריה הזו באמצעות ספרייה בשם my-bucket, מגדירים את נתיב הטעינה כ-/mnt/disks/my-bucket.

        3. לוחצים על סיום.

      2. בשדה Task count, מזינים את מספר המשימות של המשימה הזו.

        לדוגמה, מזינים 3.

      3. בשדה Parallelism, מזינים את מספר המשימות שרוצים להריץ בו-זמנית.

        לדוגמה, מזינים 1 (ברירת המחדל).

  4. מגדירים את הדף Additional configurations:

    1. בחלונית הימנית, לוחצים על הגדרות נוספות. הדף הגדרות נוספות נפתח.

    2. לכל קטגוריה של Cloud Storage שרוצים לטעון למשימה הזו, מבצעים את הפעולות הבאות:

      1. בקטע נפח אחסון, לוחצים על הוספת נפח חדש. מופיע החלון אחסון חדש.

      2. בחלון New volume:

        1. בקטע Volume type, בוחרים באפשרות Cloud Storage bucket.

        2. בשדה Storage Bucket name, מזינים את השם של קטגוריה קיימת.

          לדוגמה, מזינים את הקטגוריה שציינתם ברכיב הניתן להרצה של המשימה הזו.

        3. בשדה Mount path, מזינים את נתיב הטעינה של הקטגוריה (MOUNT_PATH) שציינתם באובייקט שאפשר להריץ.

        4. לוחצים על סיום.

  5. אופציונלי: מגדירים את השדות האחרים של המשימה.

  6. אופציונלי: כדי לבדוק את הגדרות המשימה, לוחצים על Preview בחלונית הימנית.

  7. לוחצים על יצירה.

בדף Job details מוצגת המשימה שיצרתם.

gcloud

כדי ליצור משימה שמשתמשת בקטגוריה של Cloud Storage באמצעות ה-CLI של gcloud, משתמשים בפקודה gcloud batch jobs submit. בקובץ התצורה של המשימה בפורמט JSON, טוענים את הקטגוריה בשדה volumes.

לדוגמה, כדי ליצור משימה שמוציאה קבצים ל-Cloud Storage:

  1. יוצרים קובץ JSON עם התוכן הבא:

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "gcs": {
                            "remotePath": "BUCKET_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

    • ‫BUCKET_PATH: הנתיב של ספריית הקטגוריה שאליה רוצים שהמשימה הזו תיגש. הנתיב חייב להתחיל בשם הקטגוריה. לדוגמה, בקטגוריה בשם BUCKET_NAME, הנתיב BUCKET_NAME מייצג את תיקיית השורש של הקטגוריה, והנתיב BUCKET_NAME/subdirectory מייצג את ספריית המשנה subdirectory.
    • ‫MOUNT_PATH: נתיב הטעינה שבו משתמשים רכיבי ה-runnable של המשימה כדי לגשת לקטגוריה הזו. הנתיב חייב להתחיל ב-/mnt/disks/ ואחריו ספרייה או נתיב לבחירתכם. לדוגמה, אם רוצים לייצג את הקטגוריה הזו באמצעות ספרייה בשם my-bucket, מגדירים את נתיב הטעינה כ-/mnt/disks/my-bucket.

  2. מריצים את הפקודה הבאה:

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

    מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

    • ‫JOB_NAME: שם המשימה.
    • ‫LOCATION: המיקום של המשימה.
    • ‫JSON_CONFIGURATION_FILE: הנתיב לקובץ JSON עם פרטי ההגדרות של המשימה.

API

כדי ליצור משימה שמשתמשת בקטגוריה של Cloud Storage באמצעות Batch API, משתמשים ב-method‏ jobs.create ומגדירים את הקטגוריה בשדה volumes.

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

{
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "gcs": {
                            "remotePath": "BUCKET_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
            "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
  • ‫LOCATION: המיקום של המשימה.
  • ‫JOB_NAME: שם המשימה.
  • ‫BUCKET_PATH: הנתיב של ספריית הקטגוריה שאליה רוצים שהמשימה הזו תיגש. הנתיב חייב להתחיל בשם הקטגוריה. לדוגמה, בקטגוריה בשם BUCKET_NAME, הנתיב BUCKET_NAME מייצג את ספריית השורש של הקטגוריה, והנתיב BUCKET_NAME/subdirectory מייצג את ספריית המשנה subdirectory.
  • ‫MOUNT_PATH: נתיב הטעינה שבו משתמשים רכיבי ה-runnable של המשימה כדי לגשת לקטגוריה הזו. הנתיב חייב להתחיל ב-/mnt/disks/ ואחריו ספרייה או נתיב לבחירתכם. לדוגמה, אם רוצים לייצג את הקטגוריה הזו באמצעות ספרייה בשם my-bucket, מגדירים את נתיב הטעינה כ-/mnt/disks/my-bucket.

C++‎

C++

למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של Batch C++ API.

כדי לבצע אימות ב-Batch, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

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

  [](std::string const& project_id, std::string const& location_id,
     std::string const& job_id, std::string const& bucket_name) {
    // 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, and then override the GCS remote path.
    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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
            }
          }
          volumes { mount_path: "/mnt/share" }
        }
      }
      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");
    }
    job->mutable_task_groups(0)
        ->mutable_task_spec()
        ->mutable_volumes(0)
        ->mutable_gcs()
        ->set_remote_path(bucket_name);
    // 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";
  }

המשך

Go

למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של Batch Go API.

כדי לבצע אימות ב-Batch, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

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 createScriptJobWithBucket(w io.Writer, projectID, region, jobName, bucketName string) error {
	// projectID := "your_project_id"
	// region := "us-central1"
	// jobName := "some-job"
	// jobName := "some-bucket"

	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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt",
	}

	// Specify the Google Cloud Storage bucket to mount
	volume := &batchpb.Volume{
		Source: &batchpb.Volume_Gcs{
			Gcs: &batchpb.GCS{
				RemotePath: bucketName,
			},
		},
		MountPath:    "/mnt/share",
		MountOptions: []string{},
	}

	// We can specify what resources are requested by each task.
	resources := &batchpb.ComputeResource{
		// CpuMilli is milliseconds per cpu-second. This means the task requires 50% of a single CPUs.
		CpuMilli:  500,
		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,
		Volumes:       []*batchpb.Volume{volume},
	}

	// 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

למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של Batch Java API.

כדי לבצע אימות ב-Batch, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

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.GCS;
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.cloud.batch.v1.Volume;
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 CreateWithMountedBucket {

  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";

    // Name of the bucket to be mounted for your Job.
    String bucketName = "BUCKET_NAME";

    createScriptJobWithBucket(projectId, region, jobName, bucketName);
  }

  // This method shows how to create a sample Batch Job that will run
  // a simple command on Cloud Compute instances.
  public static void createScriptJobWithBucket(String projectId, String region, String jobName,
      String bucketName)
      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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> "
                              + "/mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt")
                      // 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();

      Volume volume = Volume.newBuilder()
          .setGcs(GCS.newBuilder()
              .setRemotePath(bucketName)
              .build())
          .setMountPath("/mnt/share")
          .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 50% of a single CPUs.
              .setCpuMilli(500)
              // 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)
              .addVolumes(volume)
              .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")
              .putLabels("mount", "bucket")
              // 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

למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של Batch Node.js API.

כדי לבצע אימות ב-Batch, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

/**
 * 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';
/**
 * The name of the bucket to be mounted.
 */
// const bucketName = 'YOUR_BUCKET_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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt';
// 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];

const gcsBucket = new batch.GCS();
gcsBucket.remotePath = bucketName;
const gcsVolume = new batch.Volume();
gcsVolume.gcs = gcsBucket;
gcsVolume.mountPath = '/mnt/share';
task.volumes = [gcsVolume];

// 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

למידע נוסף, קראו את מאמרי העזרה של Batch Python API.

כדי לבצע אימות ב-Batch, צריך להגדיר את Application Default Credentials. למידע נוסף, ראו הגדרת אימות לסביבת פיתוח מקומית. 

from google.cloud import batch_v1


def create_script_job_with_bucket(
    project_id: str, region: str, job_name: str, bucket_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.
        bucket_name: name of the bucket to be mounted for your Job.

    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 from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> /mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
    task.runnables = [runnable]

    gcs_bucket = batch_v1.GCS()
    gcs_bucket.remote_path = bucket_name
    gcs_volume = batch_v1.Volume()
    gcs_volume.gcs = gcs_bucket
    gcs_volume.mount_path = "/mnt/share"
    task.volumes = [gcs_volume]

    # We can specify what resources are requested by each task.
    resources = batch_v1.ComputeResource()
    resources.cpu_milli = 500  # in milliseconds per cpu-second. This means the task requires 50% of a single 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", "mount": "bucket"}
    # 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)

שימוש במערכת קובצי רשת (NFS)

אתם יכולים ליצור משימה שמשתמשת במערכת קובצי רשת (NFS) קיימת, כמו שיתוף קבצים ב-Filestore, באמצעות מסוף Google Cloud , ה-CLI של gcloud או Batch API.

לפני שיוצרים משימה שמשתמשת ב-NFS, צריך לוודא שחומת האש של הרשת מוגדרת כמו שצריך כדי לאפשר תנועה בין המכונות הווירטואליות של המשימה לבין ה-NFS. למידע נוסף, ראו הגדרת כללים של חומת אש ל-Filestore.

בדוגמה הבאה מוסבר איך ליצור משימה שמציינת ומעלה NFS. במשימה יש גם 3 משימות משנה, שבכל אחת מהן מופעל סקריפט ליצירת קובץ ב-NFS בשם output_task_TASK_INDEX.txt, כאשר TASK_INDEX הוא האינדקס של כל משימת משנה: 0,‏ 1 ו-2.

המסוף

כדי ליצור משימה שמשתמשת ב-NFS באמצעות מסוף Google Cloud :

  1. נכנסים לדף Job list במסוף Google Cloud .

    מעבר לרשימת המשימות

  2. לוחצים על Create. נפתח הדף יצירת משימה באצווה. בחלונית השמאלית, הדף Job details נבחר.

  3. מגדירים את הדף Job details:

    1. אופציונלי: בשדה Job name, משנים את שם המשימה.

      לדוגמה, מזינים example-nfs-job.

    2. מגדירים את הקטע Task details:

      1. בחלון New runnable, מוסיפים לפחות סקריפט או קונטיינר אחד כדי להריץ את המשימה.

        לדוגמה, מבצעים את הפעולות הבאות:

        1. מסמנים את התיבה סקריפט. מופיע שדה.

        2. בשדה, מזינים את הסקריפט הבא:

          echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt

          מחליפים את MOUNT_PATH בנתיב הטעינה שבו משתמשים הרכיבים שאפשר להריץ במשימה כדי לגשת ל-NFS הזה. הנתיב חייב להתחיל ב-/mnt/disks/ ואחריו ספרייה או נתיב לבחירתכם. לדוגמה, אם רוצים לייצג את ה-NFS הזה באמצעות ספרייה בשם my-nfs, מגדירים את נתיב הטעינה כ-/mnt/disks/my-nfs.

        3. לוחצים על סיום.

      2. בשדה Task count, מזינים את מספר המשימות של המשימה הזו.

        לדוגמה, מזינים 3.

      3. בשדה Parallelism, מזינים את מספר המשימות שרוצים להריץ בו-זמנית.

        לדוגמה, מזינים 1 (ברירת המחדל).

  4. מגדירים את הדף Additional configurations:

    1. בחלונית הימנית, לוחצים על הגדרות נוספות. הדף הגדרות נוספות נפתח.

    2. לכל NFS שרוצים לטעון למשימה הזו, מבצעים את הפעולות הבאות:

      1. בקטע נפח אחסון, לוחצים על הוספת נפח חדש. מופיע החלון אחסון חדש.

      2. בחלון New volume:

        1. בקטע Volume type, בוחרים באפשרות Network file system.

        2. בשדה File server, מזינים את כתובת ה-IP של השרת שבו נמצא ה-NFS שציינתם באובייקט שאפשר להריץ של המשימה הזו.

          לדוגמה, אם ה-NFS הוא שיתוף קבצים של Filestore, צריך לציין את כתובת ה-IP של המכונה של Filestore, שאותה אפשר לקבל על ידי תיאור המכונה של Filestore.

        3. בשדה Remote path, מזינים נתיב שיכול לגשת ל-NFS שציינתם בשלב הקודם.

          הנתיב של ספריית ה-NFS חייב להתחיל ב-/ ואחריו תיקיית השורש של ה-NFS.

        4. בשדה Mount path, מזינים את נתיב הטעינה ל-NFS (MOUNT_PATH) שציינתם בשלב הקודם.

    3. לוחצים על סיום.

  5. אופציונלי: מגדירים את השדות האחרים של המשימה.

  6. אופציונלי: כדי לבדוק את הגדרות המשימה, לוחצים על Preview בחלונית הימנית.

  7. לוחצים על יצירה.

בדף Job details מוצגת המשימה שיצרתם.

gcloud

כדי ליצור משימה שמשתמשת ב-NFS באמצעות ה-CLI של gcloud, משתמשים בפקודה gcloud batch jobs submit. בקובץ התצורה של ה-JSON של המשימה, טוענים את ה-NFS בשדה volumes.

  1. יוצרים קובץ JSON עם התוכן הבא:

    {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "nfs": {
                            "server": "NFS_IP_ADDRESS",
                            "remotePath": "NFS_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

    מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

    • ‫NFS_IP_ADDRESS: כתובת ה-IP של ה-NFS. לדוגמה, אם ה-NFS הוא שיתוף קבצים של Filestore, צריך לציין את כתובת ה-IP של המכונה של Filestore, שאפשר לקבל על ידי תיאור המכונה של Filestore.
    • ‫NFS_PATH: הנתיב של ספריית ה-NFS שאליה רוצים שהמשימה הזו תיגש. הנתיב חייב להתחיל ב-/ ואחריו תיקיית השורש של ה-NFS. לדוגמה, בתיקיית קבצים משותפת ב-Filestore בשם FILE_SHARE_NAME, הנתיב /FILE_SHARE_NAME מייצג את ספריית הבסיס של תיקיית הקבצים המשותפת, והנתיב /FILE_SHARE_NAME/subdirectory מייצג את ספריית המשנה subdirectory.
    • ‫MOUNT_PATH: נתיב הטעינה שבו משתמשים רכיבי ה-runnable של המשימה כדי לגשת ל-NFS הזה. הנתיב חייב להתחיל ב-/mnt/disks/ ואחריו ספרייה או נתיב לבחירתכם. לדוגמה, אם רוצים לייצג את ה-NFS הזה באמצעות ספרייה בשם my-nfs, מגדירים את נתיב הטעינה כ-/mnt/disks/my-nfs.

  2. מריצים את הפקודה הבאה:

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

    מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

    • ‫JOB_NAME: שם המשימה.
    • ‫LOCATION: המיקום של המשימה.
    • ‫JSON_CONFIGURATION_FILE: הנתיב לקובץ JSON עם פרטי ההגדרות של המשימה.

API

כדי ליצור משימה שמשתמשת ב-NFS באמצעות Batch API, משתמשים ב-method‏ jobs.create ומגדירים את ה-NFS בשדה volumes.

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

   {
    "taskGroups": [
        {
            "taskSpec": {
                "runnables": [
                    {
                        "script": {
                            "text": "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> MOUNT_PATH/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt"
                        }
                    }
                ],
                "volumes": [
                    {
                        "nfs": {
                            "server": "NFS_IP_ADDRESS",
                            "remotePath": "NFS_PATH"
                        },
                        "mountPath": "MOUNT_PATH"
                    }
                ]
            },
            "taskCount": 3
        }
    ],
    "logsPolicy": {
        "destination": "CLOUD_LOGGING"
    }
}

מחליפים את מה שכתוב בשדות הבאים:

  • ‫PROJECT_ID: מזהה הפרויקט.
  • ‫LOCATION: המיקום של המשימה.
  • ‫JOB_NAME: שם המשימה.
  • ‫NFS_IP_ADDRESS: כתובת ה-IP של מערכת קובצי הרשת. לדוגמה, אם ה-NFS הוא שיתוף קבצים של Filestore, צריך לציין את כתובת ה-IP של המכונה של Filestore, שאפשר לקבל על ידי תיאור המכונה של Filestore.
  • ‫NFS_PATH: הנתיב של ספריית ה-NFS שאליה רוצים שהמשימה הזו תיגש. הנתיב חייב להתחיל ב-/ ואחריו תיקיית השורש של ה-NFS. לדוגמה, בתיקיית קבצים משותפת ב-Filestore בשם FILE_SHARE_NAME, הנתיב /FILE_SHARE_NAME מייצג את ספריית הבסיס של תיקיית הקבצים המשותפת, והנתיב /FILE_SHARE_NAME/subdirectory מייצג ספריית משנה.
  • ‫MOUNT_PATH: נתיב הטעינה שבו משתמשים רכיבי ה-runnable של המשימה כדי לגשת ל-NFS הזה. הנתיב חייב להתחיל ב-/mnt/disks/ ואחריו ספרייה או נתיב לבחירתכם. לדוגמה, אם רוצים לייצג את ה-NFS הזה באמצעות ספרייה בשם my-nfs, מגדירים את נתיב הטעינה כ-/mnt/disks/my-nfs.

Java 


import com.google.cloud.batch.v1.AllocationPolicy;
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.NFS;
import com.google.cloud.batch.v1.Runnable;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskGroup;
import com.google.cloud.batch.v1.TaskSpec;
import com.google.cloud.batch.v1.Volume;
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 CreateScriptJobWithNfs {

  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";

    // The path of the NFS directory that you want this job to access.
    String nfsPath = "NFS_PATH";
    // The IP address of the Network File System.
    String nfsIpAddress = "NFS_IP_ADDRESS";

    createScriptJobWithNfs(projectId, region, jobName, nfsPath, nfsIpAddress);
  }

  // This method shows how to create a batch script job that specifies and mounts a NFS.
  public static Job createScriptJobWithNfs(String projectId, String region, String jobName,
                                            String nfsPath, String nfsIpAddress)
      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.
    try (BatchServiceClient batchServiceClient = BatchServiceClient.create()) {

      // Define what will be done as part of the job.
      Runnable runnable =
          Runnable.newBuilder()
              .setScript(
                  Runnable.Script.newBuilder()
                      .setText(
                          "echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> "
                              + "/mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt")
                      // 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();

      // Describes a volume and parameters for it to be mounted to a VM.
      Volume volume = Volume.newBuilder()
          .setNfs(NFS.newBuilder()
              .setServer(nfsIpAddress)
              .setRemotePath(nfsPath)
              .build())
          .setMountPath("/mnt/share")
          .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 50% of a single CPUs.
              .setCpuMilli(500)
              // 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)
              .addVolumes(volume)
              .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
      AllocationPolicy.InstancePolicy instancePolicy =
          AllocationPolicy.InstancePolicy.newBuilder().setMachineType("e2-standard-4").build();

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

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

      return result;
    }
  }
}

Node.js 

// 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();

/**
 * TODO(developer): Update these variables before running the sample.
 */
// Project ID or project number of the Google Cloud project you want to use.
const projectId = await batchClient.getProjectId();
// 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
const region = 'europe-central2';
// The name of the job that will be created.
// It needs to be unique for each project and region pair.
const jobName = 'batch-nfs-job';
// The path of the NFS directory that you want this job to access.
const nfsPath = '/your_nfs_path';
// The IP address of the Network File System.
const nfsIpAddress = '0.0.0.0';
// The mount path that the job's tasks use to access the NFS.
const mountPath = '/mnt/disks';

// Define what will be done as part of the job.
const runnable = new batch.Runnable({
  script: new batch.Runnable.Script({
    commands: [
      '-c',
      'echo Hello world from task ${BATCH_TASK_INDEX}. >> ' +
        '/mnt/share/output_task_${BATCH_TASK_INDEX}.txt',
    ],
  }),
});

// Define a volume that uses NFS.
const volume = new batch.Volume({
  nfs: new batch.NFS({
    server: nfsIpAddress,
    remotePath: nfsPath,
  }),
  mountPath,
});

// Specify what resources are requested by each task.
const computeResource = new batch.ComputeResource({
  // In milliseconds per cpu-second. This means the task requires 50% of a single CPUs.
  cpuMilli: 500,
  // In MiB.
  memoryMib: 16,
});

const task = new batch.TaskSpec({
  runnables: [runnable],
  volumes: [volume],
  computeResource,
  maxRetryCount: 2,
  maxRunDuration: {seconds: 3600},
});

// Tasks are grouped inside a job using TaskGroups.
const group = new batch.TaskGroup({
  taskCount: 3,
  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 instancePolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicy({
  machineType: 'e2-standard-4',
});

const allocationPolicy = new batch.AllocationPolicy.InstancePolicyOrTemplate({
  instances: [{policy: instancePolicy}],
});

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

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

await callCreateBatchNfsJob();

Python 

from google.cloud import batch_v1


def create_job_with_network_file_system(
    project_id: str,
    region: str,
    job_name: str,
    mount_path: str,
    nfs_ip_address: str,
    nfs_path: str,
) -> batch_v1.Job:
    """
    Creates a Batch job with status events that mounts a Network File System (NFS).
    Function mounts an NFS volume using the provided NFS server, IP address and path.

    Args:
        project_id (str): project ID or project number of the Cloud project you want to use.
        region (str): 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/locations
        job_name (str): the name of the job that will be created.
            It needs to be unique for each project and region pair.
        mount_path (str): The mount path that the job's tasks use to access the NFS.
        nfs_ip_address (str): The IP address of the NFS server (e.g., Filestore instance).
            Documentation on how to create a
            Filestore instance is available here: https://cloud.google.com/filestore/docs/create-instance-gcloud
        nfs_path (str): The path of the NFS directory that the job accesses.
            The path must start with a / followed by the root directory of the NFS.

    Returns:
        batch_v1.Job: The created Batch job object containing configuration details.
    """
    client = batch_v1.BatchServiceClient()

    # Create a runnable with a script that writes a message to a file
    runnable = batch_v1.Runnable()
    runnable.script = batch_v1.Runnable.Script()
    runnable.script.text = f"echo Hello world from task ${{BATCH_TASK_INDEX}}. >> {mount_path}/output_task_${{BATCH_TASK_INDEX}}.txt"

    # Define a volume that uses NFS
    volume = batch_v1.Volume()
    volume.nfs = batch_v1.NFS(server=nfs_ip_address, remote_path=nfs_path)
    volume.mount_path = mount_path

    # Create a task specification and assign the runnable and volume to it
    task = batch_v1.TaskSpec()
    task.runnables = [runnable]
    task.volumes = [volume]

    # 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"

    # Create a task group and assign the task specification to it
    group = batch_v1.TaskGroup()
    group.task_count = 1
    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]

    # Create the job and assign the task group and allocation policy to it
    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 the job request and set the job and job ID
    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)

המאמרים הבאים