Nesta página, descrevemos como criar e atualizar jobs do Cloud Run usando uma imagem de contêiner atual. Ao contrário de um serviço do Cloud Run, que detecta e atende a solicitações, um job do Cloud Run só executa as tarefas e sai quando termina. Um job não detecta nem exibe solicitações.
O que fazer depois de criar ou atualizar um job:
- Execute o job individualmente, de acordo com uma programaçãoou como parte de um fluxo de trabalho.
- Substitua parâmetros configurados para um job ao executá-lo.
- Gerenciar execuções de jobs individuais e visualizar os registros de execução.
É possível estruturar um job como uma única tarefa ou como várias tarefas independentes (até 10.000) que podem ser executadas em paralelo. Cada
tarefa executa uma instância do contêiner e pode ser configurada para tentar novamente em caso de
falha. Cada tarefa está ciente do índice, que é armazenado na
variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEX. A contagem geral de tarefas é
armazenada na variável de ambiente CLOUD_RUN_TASK_COUNT. Se você estiver processando
dados em paralelo, o código vai ser responsável por determinar qual tarefa processa
qual subconjunto de dados.
É possível definir tempos limite em tarefas e especificar o número de novas tentativas em caso de falha de tarefas. Se uma tarefa exceder o número máximo de novas tentativas, ela será marcada como falha. Se alguma tarefa falhar, a execução do job será marcada como falha depois que o Cloud Run tentar todas as tarefas.
Por padrão, cada tarefa é executada por no máximo 10 minutos. É possível modificar o valor padrão alterando a configuração de tempo limite da tarefa, até 168 horas (7 dias). Para tarefas que usam GPUs, o tempo limite máximo disponível é de 1 hora.
Não há tempo limite explícito para uma execução de job: a execução do job será concluída depois que todas as tarefas forem concluídas.
Os jobs usam o ambiente de execução de segunda geração.
Funções exigidas
Para receber as permissões necessárias para criar jobs do Cloud Run, peça ao administrador para conceder a você os seguintes papéis do IAM:
- Desenvolvedor do Cloud Run (
roles/run.developer) no job do Cloud Run - Usuário da conta de serviço (
roles/iam.serviceAccountUser) na identidade do serviço - Leitor do Artifact Registry (
roles/artifactregistry.reader) no repositório do Artifact Registry das imagens de contêiner do job
Para uma lista de papéis e permissões do IAM associados ao Cloud Run, consulte Papéis do IAM do Cloud Run e Permissões do IAM do Cloud Run. Se o job do Cloud Run interagir com APIs doGoogle Cloud , como as bibliotecas de cliente do Cloud, consulte o guia de configuração de identidade de serviço. Para mais informações sobre como conceder papéis, consulte permissões de implantação e gerenciar acesso.
Registros e imagens de contêiner compatíveis
É possível usar diretamente imagens de contêiner armazenadas no Artifact Registry ou imagens públicas do Docker Hub ou do GitHub Container Registry. O Google recomenda o uso do Artifact Registry. As imagens públicas do GitHub Container Registry e do Docker Hub são armazenadas em cache por até uma hora.
É possível usar imagens de contêiner de outros registros públicos ou privados (como JFrog Artifactory ou Nexus) ou imagens privadas do GitHub Container Registry configurando um repositório remoto do Artifact Registry.
Considere apenas o Docker Hub para implantar imagens de contêiner conhecidas, como Imagens oficiais do Docker ou Imagens do OSS patrocinadas pelo Docker. Para maior disponibilidade, o Google recomenda implantar essas imagens do Docker Hub ou do GitHub Container Registry usando um repositório remoto do Artifact Registry.
O Cloud Run não oferece suporte a camadas de imagens de contêiner maiores que 9,9 GB ao fazer a implantação do Docker Hub ou de um repositório remoto do Artifact Registry com um registro externo.
Criar um novo job
É possível criar um job usando o console Google Cloud , a CLI gcloud, YAML, Terraform, bibliotecas de cliente ou a API REST:
Console
Para criar um novo job, siga estas etapas:
No console do Google Cloud , acesse a página de jobs do Cloud Run:
Clique em Implantar contêiner para exibir o formulário Criar job.
No formulário, especifique a imagem do contêiner que contém o código do job ou selecione uma opção em uma lista de contêineres implantados anteriormente.
O nome do job é gerado automaticamente a partir da imagem do contêiner. É possível editar o nome do job conforme necessário no formulário. Depois de enviar o formulário, não é possível editar o nome do job.
No campo Região, Selecione a região para seu job. O seletor de região destaca regiões com o menor impacto de carbono.
Especifique o número de tarefas a serem executadas no job. Todas as tarefas precisam ser bem-sucedidas para que o job seja concluído. Por padrão, as tarefas são executadas em paralelo.
Clique em Contêineres, rede e segurança para definir outras propriedades do job.
Na seção Editar contêiner, configure as seguintes opções nas guias apropriadas:
Na seção Capacidade da tarefa, especifique o seguinte:
No campo Tempo limite da tarefa, especifique o período máximo em segundos em que a tarefa pode ser executada (até 168 horas ou 7 dias). Para tarefas que usam GPUs, o tempo limite máximo disponível é de 1 hora. Cada tarefa precisa ser concluída nesse período. O padrão é 10 minutos.
No campo Número de novas tentativas por tarefa com falha, especifique o número de novas tentativas em caso de falhas de tarefa. O padrão é três novas tentativas.
Em Paralelismo, selecione Executar o máximo possível de tarefas simultaneamente se você precisar definir um limite menor devido a restrições de escalonamento nos recursos acessados pelo job ou selecione Limitar o número máximo de tarefas simultâneas e especifique o número de tarefas simultâneas no campo Limite de paralelismo personalizado.
Quando terminar a configuração, clique em Criar para criar o job no Cloud Run.
Para executar o job, consulte Executar jobs ou executar jobs em uma programação.
gcloud
Para usar a linha de comando, você precisa já ter configurado a CLI gcloud.
Para criar um novo job, siga estas etapas:
Execute o comando:
Outra possibilidade é usar o comando de implantação:gcloud run jobs create JOB --image IMAGE_URL OPTIONS
gcloud run jobs deploy JOB --image IMAGE_URL OPTIONS
Substitua:
JOB: o nome do seu job do Cloud Run;IMAGE_URL: uma referência à imagem do contêiner. Por exemplo,us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest.OPTIONS(opcional): qualquer uma das seguintes opções:Opção Descrição --tasksAceita números inteiros maiores ou iguais a 1. o padrão é 1; o máximo é de 10.000. Cada tarefa recebe as variáveis de ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEXcom um valor entre 0 e o número de tarefas menos 1, além deCLOUD_RUN_TASK_COUNT, que é o número de tarefas--max-retriesO número de novas tentativas de uma tarefa com falha. Quando uma tarefa falha além desse limite, todo o job é marcado como falha. Por exemplo, se for definida como 1, uma tarefa com falha será repetida por duas tentativas, no total de duas tentativas. o padrão é 3; Aceita números inteiros de 0 a 10. --task-timeoutAceita uma duração como "2s". O padrão é 10 minutos; o máximo é de 168 horas (7 dias). Para tarefas que usam GPUs, o tempo limite máximo disponível é de 1 hora. --parallelismO número máximo de tarefas que podem ser executadas em paralelo. Por padrão, as tarefas serão iniciadas o mais rápido possível em paralelo. Consulte Paralelismo para ver o intervalo de valores. --execute-nowSe definido, imediatamente após a criação do job, uma execução de job será iniciada. Isso equivale a chamar gcloud run jobs createseguido degcloud run jobs execute.Além das opções acima, você também define outras configurações, como variáveis de ambiente ou limites de memória.
Para ver uma lista completa das opções disponíveis ao criar um job, consulte a documentação da linha de comando gcloud run jobs create.
Aguarde a conclusão da criação do job. Você verá uma mensagem de conclusão bem-sucedida.
Para executar o job, consulte Executar jobs ou executar jobs em uma programação.
YAML
É possível armazenar a especificação do job em um arquivo YAML e implantá-la usando a CLI gcloud.
Crie um novo arquivo
job.yamlcom este conteúdo:apiVersion: run.googleapis.com/v1 kind: Job metadata: name: JOB spec: template: spec: template: spec: containers: - image: IMAGE_URL
Substitua:
JOB: o nome do seu job do Cloud Run;IMAGE_URL: uma referência à imagem do contêiner. Por exemplo,us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest.
Também é possível definir outras configurações, como variáveis de ambiente ou limites de memória.
Implante o novo job executando o seguinte comando:
gcloud run jobs replace job.yaml
Terraform
Para saber como aplicar ou remover uma configuração do Terraform, consulte Comandos básicos do Terraform.
Adicione o seguinte a um recursogoogle_cloud_run_v2_job
na configuração do Terraform:Bibliotecas de cliente
Para criar um job com base no código, siga estas etapas:
API REST
Para criar um job, envie uma solicitação HTTP POST para o endpoint jobs da API Cloud Run Admin.
Por exemplo, usando curl:
curl -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer ACCESS_TOKEN" \ -X POST \ -d '{template: {template: {containers: [{image: "IMAGE_URL"}]}}}' \ https://run.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/jobs?jobId=JOB
Substitua:
ACCESS_TOKEN: um token de acesso válido para uma conta com as permissões do IAM para criar jobs. Por exemplo, se você fez login no gcloud, é possível recuperar um token de acesso usandogcloud auth print-access-token. Em uma instância de contêiner do Cloud Run, é possível recuperar um token de acesso por meio do servidor de metadados da instância de contêiner.IMAGE_URL: uma referência à imagem do contêiner. Por exemplo,us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest.PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .REGION: a Google Cloud região do job.JOB: o nome do job que você quer criar.
Locais do Cloud Run
O Cloud Run é regional, o que significa que a infraestrutura que executa seus serviços do Cloud Run está localizada em uma região específica e é gerenciada pelo Google para estar disponível de maneira redundante em todas as zonas da região.
Atender aos seus requisitos de latência, disponibilidade ou durabilidade são os principais fatores para selecionar a região em que seus serviços do Cloud Run são executados.
Geralmente, é possível selecionar a região mais próxima de seus usuários, mas considere a localização dos outros Google Cloud
produtos usados pelo serviço do Cloud Run.
O uso conjunto de produtos do Google Cloud em vários locais pode afetar a latência e o custo do serviço.
O Cloud Run está disponível nas regiões a seguir:
Sujeitas aos preços do nível 1
asia-east1(Taiwan)asia-northeast1(Tóquio)asia-northeast2(Osaka)asia-south1(Mumbai, Índia)asia-southeast3(Bangkok)europe-north1(Finlândia)Baixo CO2
europe-north2(Estocolmo)Baixo CO2
europe-southwest1(Madri)Baixo CO2
europe-west1(Bélgica)Baixo CO2
europe-west4(Países Baixos)Baixo CO2
europe-west8(Milão)Baixo CO2
europe-west9(Paris)Baixo CO2
me-west1(Tel Aviv)northamerica-south1(México)us-central1(Iowa)Baixo CO2
us-east1(Carolina do Sul)us-east4(Norte da Virgínia)us-east5(Columbus)us-south1(Dallas)Baixo CO2
us-west1(Oregon)Baixo CO2
Sujeitas aos preços do nível 2
africa-south1(Johannesburgo)asia-east2(Hong Kong)asia-northeast3(Seul, Coreia do Sul)asia-southeast1(Singapura)asia-southeast2(Jacarta)asia-south2(Déli, Índia)australia-southeast1(Sydney)australia-southeast2(Melbourne)europe-central2(Varsóvia, Polônia)Baixo CO2
europe-west10(Berlim)europe-west12(Turim)Baixo CO2
europe-west2(Londres, Reino Unido)Baixo CO2
europe-west3(Frankfurt, Alemanha)europe-west6(Zurique, Suíça)Baixo CO2
me-central1(Doha)me-central2(Damã)northamerica-northeast1(Montreal)Baixo CO2
northamerica-northeast2(Toronto)Baixo CO2
southamerica-east1(São Paulo, Brasil)Baixo CO2
southamerica-west1(Santiago, Chile)Baixo CO2
us-west2(Los Angeles)us-west3(Salt Lake City)us-west4(Las Vegas)
Se você já criou um serviço do Cloud Run, é possível visualizar a região no painel do Cloud Run no console doGoogle Cloud .
Quando você cria um novo job, o agente de serviço do Cloud Run precisa ser capaz de acessar o contêiner, o que é o caso por padrão.
Atualizar um job
Para alterar as definições de configuração, é necessário atualizar o job, mesmo que não haja alterações na imagem do contêiner. Para as configurações inalteradas, as configurações anteriores continuam sendo usadas.
É possível atualizar um job usando o console Google Cloud , a CLI gcloud, YAML, Terraform, bibliotecas de cliente ou a API REST:
Console
Para atualizar um job, siga estas etapas:
No console do Google Cloud , acesse a página de jobs do Cloud Run:
Clique no job para exibir a página de detalhes.
Clique em Ver e editar a configuração do job.
Se necessário, mude o número de tarefas no job.
Opcional: clique em Contêineres, rede e segurança para atualizar outras propriedades do job:
Na seção Capacidade da tarefa, especifique o seguinte:
No campo Tempo limite da tarefa, especifique o período máximo em segundos em que a tarefa pode ser executada (até 168 horas ou 7 dias). Para tarefas que usam GPUs, o tempo limite máximo disponível é de 1 hora. Cada tarefa precisa ser concluída nesse período. O padrão é 10 minutos.
No campo Número de novas tentativas por tarefa com falha, especifique o número de novas tentativas em caso de falhas de tarefa. O padrão é três novas tentativas.
Em Paralelismo, selecione Executar o máximo possível de tarefas simultaneamente se você precisar definir um limite menor devido a restrições de escalonamento nos recursos acessados pelo job ou selecione Limitar o número máximo de tarefas simultâneas e especifique o número de tarefas simultâneas no campo Limite de paralelismo personalizado.
Quando terminar de configurar o job, clique em Atualizar para modificar o job no Cloud Run e aguarde a conclusão da criação.
Para executar o job, consulte Executar jobs ou executar jobs em uma programação.
gcloud
-
No console do Google Cloud , ative o Cloud Shell.
Na parte de baixo do console Google Cloud , uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
Execute este comando:
gcloud run jobs update JOB
Substitua:
JOB: o nome do seu job do Cloud Run;OPTIONS(opcional): com as seguintes opções:Opção Descrição --tasksAceita números inteiros iguais ou maiores que 1. o padrão é 1; o máximo é de 10.000. Cada tarefa recebe as variáveis de ambiente CLOUD_RUN_TASK_INDEXcom um valor entre 0 e o número de tarefas menos 1, além deCLOUD_RUN_TASK_COUNT, que é o número de tarefas--max-retriesO número de novas tentativas de uma tarefa com falha. Quando uma tarefa falha além desse limite, todo o job é marcado como falha. Por exemplo, se for definida como 1, uma tarefa com falha será repetida por duas tentativas, no total de duas tentativas. O padrão é 3. Aceita números inteiros de 0 a 10.--task-timeoutAceita uma duração como "2s". O padrão é 10 minutos; o máximo é de 168 horas (7 dias). --parallelismO número máximo de tarefas que podem ser executadas em paralelo. Por padrão, as tarefas serão iniciadas o mais rápido possível em paralelo. Consulte Paralelismo para ver o intervalo de valores.
Além das opções anteriores, você pode definir outras configurações opcionais:
- Configuração do contêiner
- Limites de CPU
- Limites de memória
- Secrets
- Variáveis de ambiente
- Marcadores
- Contas de serviço
- Conexões do Cloud SQL
- Conexão VPC
Para ver uma lista completa das opções disponíveis ao criar um job, consulte a documentação da linha de comando gcloud run jobs create.
Aguarde a conclusão da atualização do job. Após a conclusão, será exibida uma mensagem semelhante a esta:
Job [JOB] has been successfully updated. View details about this job by running `gcloud run jobs describe JOB`. See logs for this execution at: https://console.cloud.google.com/logs/viewer?project=PROJECT_ID&resource=cloud_run_revision/service_name/JOB
Para executar o job, consulte Executar jobs ou executar jobs em uma programação.
YAML
Se você precisar fazer o download ou visualizar a configuração de um job que já existe, execute o comando a seguir para salvar os resultados em um arquivo YAML:
gcloud run jobs describe JOB --format export > job.yaml
Modifique os atributos filhos
spec.templateconforme necessário e reimplante executando o seguinte comando:gcloud run jobs replace job.yaml
Por padrão, o comando
gcloud run jobs replaceusa o arquivojob.yaml, se ele estiver presente.Para executar o job, consulte Executar jobs ou executar jobs em uma programação.
Terraform
Faça alterações na configuração do job no arquivo main.tf usando o
comando terraform apply. As instruções detalhadas do Terraform estão disponíveis para:
Para mais informações, consulte as opções de linha de comando terraform apply.
Bibliotecas de cliente
Para atualizar um job atual a partir do código, siga estas etapas:
API REST
Para atualizar um job, envie uma solicitação HTTP PATCH para o endpoint jobs da API Cloud Run Admin.
Por exemplo, usando curl:
curl -H "Content-Type: application/json" \ -H "Authorization: Bearer ACCESS_TOKEN" \ -X PATCH \ -d '{template: {template: {containers: [{image: "IMAGE_URL"}]}}}' \ https://run.googleapis.com/v2/projects/PROJECT_ID/locations/REGION/jobs/JOB
Substitua:
ACCESS_TOKEN: um token de acesso válido para uma conta com as permissões do IAM para atualizar jobs. Por exemplo, se você fez login no gcloud, é possível recuperar um token de acesso usandogcloud auth print-access-token. Em uma instância de contêiner do Cloud Run, é possível recuperar um token de acesso por meio do servidor de metadados da instância de contêiner.IMAGE_URL: uma referência à imagem do contêiner. Por exemplo,us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest.PROJECT_ID: o ID do projeto do Google Cloud .REGION: a Google Cloud região do job.JOB: o nome do job que você quer atualizar.
Código de amostra
Para exemplos de código que mostram jobs, consulte os guias de início rápido específicos para linguagens.
Implantar vários contêineres em um job (arquivos secundários)
Em uma implantação de job do Cloud Run com vários contêineres (arquivos secundários), há um contêiner de job principal que encapsula a configuração do job e um ou mais contêineres de arquivo secundário.
É possível implantar até 10 contêineres por instância, incluindo o contêiner principal do job. Todos os contêineres em uma instância compartilham o mesmo namespace de rede e podem compartilhar arquivos usando um volume compartilhado na memória.
Casos de uso
Os sidecars são usados com frequência para os seguintes casos de uso:
- Buscar métricas personalizadas de jobs do Cloud Run e enviá-las para um back-end especificado de sua escolha usando agentes de coleta, como Prometheus ou Opentelemetry.
- Permitir que aplicativos sem lógica do Hashicorp Vault integrada usem secrets estáticos e dinâmicos originados do Vault usando o arquivo secundário do Vault.
Implantar um job com contêineres de arquivos secundários
É possível implantar vários arquivos secundários em um job do Cloud Run usando o consoleGoogle Cloud , a CLI gcloud, o YAML ou o Terraform:
Console
No console do Google Cloud , acesse a página de jobs do Cloud Run:
Para implantar em um job atual, clique em Jobs. Localize o job na lista e clique para abrir. Em seguida, clique em Ver e editar configuração para mostrar o formulário de edição do job.
Para um novo job, clique em Implantar contêiner. Forneça o URL da imagem do contêiner e o nome do job.
Clique em Contêineres, rede, segurança.
No card Editar contêiner, configure o contêiner de job principal conforme necessário.
Clique em Adicionar contêiner e configure um contêiner secundário que você quer adicionar com o contêiner de job principal. Se o sidecar depender de outro contêiner no serviço, indique isso no menu suspenso Ordem de inicialização do contêiner. Repita essa etapa para cada contêiner secundário que estiver implantando.
Clique em Criar para um novo serviço ou Atualizar para um job atual e aguarde a conclusão da implantação.
gcloud
-
No console do Google Cloud , ative o Cloud Shell.
Na parte de baixo do console Google Cloud , uma sessão do Cloud Shell é iniciada e exibe um prompt de linha de comando. O Cloud Shell é um ambiente shell com a CLI do Google Cloud já instalada e com valores já definidos para o projeto atual. A inicialização da sessão pode levar alguns segundos.
Para implantar vários contêineres em um job, execute o seguinte comando:
gcloud run jobs create JOB \ --container JOB_CONTAINER_NAME \ --image='IMAGE_URL' \ --container SIDECAR_CONTAINER_NAME \ --image='SIDECAR_IMAGE'
Substitua:
JOB: o nome do seu job do Cloud Run;JOB_CONTAINER_NAME: um nome para o contêiner do job principal.IMAGE_URL: uma referência à imagem do contêiner. Por exemplo,us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest.SIDECAR_CONTAINER_NAME: um nome para o contêiner sidecar, por exemplo,sidecar.SIDECAR_IMAGE: uma referência à imagem do contêiner secundário.
Se você quiser configurar cada contêiner no comando de implantação, forneça a configuração de cada contêiner após os parâmetros
container, por exemplo:gcloud run jobs create JOB \ --container CONTAINER_1_NAME \ --image='IMAGE_URL' \ --set-env-vars=KEY=VALUE \ --container SIDECAR_CONTAINER_NAME \ --image='SIDECAR_IMAGE' \ --set-env-vars=KEY_N=VALUE_N
Aguarde a conclusão da implantação dos jobs. Após a conclusão, uma mensagem de sucesso é exibida.
YAML
Se você estiver criando um novo serviço, pule esta etapa. Se você estiver atualizando um serviço existente, faça o download da configuração YAML correspondente:
gcloud run jobs describe JOB --format export > job.yaml
Atualize os atributos
containers::apiVersion: run.googleapis.com/v1 kind: Job metadata: name: JOB spec: template: spec: containers: - image: IMAGE_URL - image: SIDECAR_IMAGESubstitua:
JOB: o nome do seu job do Cloud Run;IMAGE_URL: uma referência à imagem do contêiner. Por exemplo,us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest.SIDECAR_IMAGE: uma referência à imagem do contêiner de arquivo secundário.
Crie ou atualize o serviço usando o seguinte comando:
gcloud run jobs replace job.yaml
Por padrão, o comando
gcloud run jobs replaceusa o arquivojob.yaml, se ele estiver presente.
Terraform
Para saber como aplicar ou remover uma configuração do Terraform, consulte Comandos básicos do Terraform.
Adicione o seguinte a um recursogoogle_cloud_run_v2_job
na configuração do Terraform:resource "google_cloud_run_v2_job" "default" {
name = "JOB"
location = "europe-west1"
template {
template {
containers {
name = "CONTAINER_NAME"
image = "IMAGE_URL"
}
containers {
name = "SIDECAR_CONTAINER_NAME"
image = "SIDECAR_IMAGE_URL"
}
}
}
}
Substitua:
JOB: o nome do seu job do Cloud Run;CONTAINER_NAME: o nome do contêiner.IMAGE_URL: uma referência à imagem do contêiner. Por exemplo,us-docker.pkg.dev/cloudrun/container/job:latest.SIDECAR_CONTAINER_NAME: o nome do contêiner sidecar.SIDECAR_IMAGE_URL: uma referência à imagem do contêiner secundário.
Recursos disponíveis para implantações com arquivos secundários
É possível especificar a ordem de inicialização do contêiner em uma implantação com vários contêineres se você tiver dependências que exigem que alguns contêineres sejam iniciados antes de outros na implantação.
Se você tiver contêineres que dependam de outros contêineres, use verificações de integridade de inicialização na implantação. Se você usar verificações de integridade, o Cloud Run seguirá a ordem de inicialização do contêiner e inspecionará a integridade de cada contêiner, garantindo que cada um seja aprovado com sucesso antes que o Cloud Run inicie o próximo contêiner no pedido. Se você não usar verificações de integridade, os contêineres íntegros serão iniciados mesmo que os contêineres de que dependem não estejam em execução.
Vários contêineres em uma única instância podem acessar um volume na memória compartilhado, acessível a cada contêiner por meio dos pontos de montagem criados.
Limitações
Se o job se conectar a instâncias do Cloud SQL usando o recurso integrado do Cloud Run, consulte o problema conhecido em Conexões integradas do Cloud SQL.
A seguir
O que fazer depois de criar ou atualizar um job:
- Executar um job
- Executar um job em uma programação
- Gerencie vagas
- Gerenciar execuções do job
- Ver registros do job
- Monitorar o desempenho do job
- Definir limites de memória
- Definir as variáveis de ambiente