Von Cloud Life Sciences zu Batch migrieren

Auf dieser Seite wird beschrieben, wie Sie von Cloud Life Sciences zu Batch migrieren.

Google Cloud hat angekündigt, dass Cloud Life Sciences am 17. Juli 2023 eingestellt und am 8. Juli 2025 abgeschaltet wird. Batch ist jedoch allgemein verfügbar und ein umfassender Nachfolger, der alle Anwendungsfälle für Cloud Life Sciences unterstützt.

Weitere Informationen zu Batch, Cloud Life Sciences und Phasen der Produkteinführung

Cloud Life Sciences im Vergleich zu Batch

Bei der Migration von Cloud Life Sciences zu Batch geht es in erster Linie darum, zu verstehen, wie Sie Batch für die Arbeitslasten verwenden können, die Sie derzeit durch Ausführen von Cloud Life Sciences-Pipelines ausführen.

In den folgenden Abschnitten erfahren Sie, wie Sie Ihre Cloud Life Sciences-Arbeitslasten in Batch ausführen können:

• Übersicht
• Grundlegende Vorgänge
• IAM-Rollen und -Berechtigungen
• Entsprechende Funktionen

Übersicht

Eine Cloud Life Sciences-Pipeline beschreibt eine Abfolge von Aktionen (Containern), die ausgeführt werden sollen, und die Umgebung, in der die Container ausgeführt werden sollen.

Ein Batch-Job beschreibt ein Array mit einer oder mehreren Aufgaben und die Umgebung, in der diese Aufgaben ausgeführt werden sollen. Sie definieren die Arbeitslast für einen Job als eine Sequenz aus einem oder mehreren Runnables (Containern und/oder Scripts), die ausgeführt werden sollen. Jede Aufgabe für einen Job steht für eine Ausführung der zugehörigen Sequenz von Runnables.

Cloud Life Sciences-Pipelines können als Batch-Jobs mit einer einzelnen Aufgabe ausgedrückt werden.

Die folgenden Beispiele beschreiben eine einfache Cloud Life Sciences-Pipeline und den entsprechenden Batch-Job:

  {
    "actions": [
      {
        "imageUri": "bash",
        "commands": [
          "-c",
          "echo Hello, world!"
        ]
      }
    ]
  }
  

    {
      "taskGroups" : [{
        "taskSpec" : {
          "runnables" : [{
            "container":{
              "imageUri": "bash",
              "commands": [
                "-c",
                "echo Hello, world!"
              ]
            }
          }]
        }
      }]
    }
    

Batchjobs mit mehreren Aufgaben ähneln kopierten Cloud Life Sciences-Pipelines.

Im Gegensatz zu Cloud Life Sciences können Sie mit Batch mehrere Ausführungen Ihrer Arbeitslast automatisch planen. Sie geben an, wie oft die Sequenz von Runnables für einen Job ausgeführt werden soll, indem Sie die Anzahl der Aufgaben definieren. Wenn ein Job mehrere Tasks hat, geben Sie an, wie sich die einzelnen Ausführungen unterscheiden sollen, indem Sie in Ihren Runnables auf den Index des Tasks verweisen. Außerdem können Sie die relativen Zeitpläne für die Aufgaben eines Jobs konfigurieren, z. B. ob mehrere Aufgaben parallel ausgeführt werden dürfen oder ob Aufgaben nacheinander und jeweils einzeln ausgeführt werden müssen. Batch verwaltet die Planung der Aufgaben des Jobs: Wenn eine Aufgabe abgeschlossen ist, wird automatisch die nächste Aufgabe gestartet, sofern vorhanden.

Sehen Sie sich beispielsweise den folgenden Batchjob an. Dieser Beispieljob hat 100 Aufgaben, die auf 10 Compute Engine-VM-Instanzen ausgeführt werden. Daher werden zu jedem Zeitpunkt etwa 10 Aufgaben parallel ausgeführt. Jede Aufgabe in diesem Beispieljob führt nur ein ausführbares Element aus: ein Skript, das eine Nachricht und den Index der Aufgabe ausgibt, der durch die vordefinierte Umgebungsvariable BATCH_TASK_INDEX definiert wird.

{
  "taskGroups" : [{
    "taskSpec" : {
      "runnables" : [{
        "script":{
          "text": "echo Hello world! This is task ${BATCH_TASK_INDEX}."
        }
      }]
    },
    "taskCount": 100,
    "parallelism": 10
  }]
}

Workflows, bei denen mehrere ähnliche Cloud Life Sciences-Pipelines erstellt und überwacht werden müssen, lassen sich manchmal vereinfachen, indem die integrierte Planung von Batch genutzt wird.

Grundlegende Vorgänge

In diesem Abschnitt werden grundlegende Vorgänge in Cloud Life Sciences im Vergleich zu Batch beschrieben.

In der folgenden Tabelle sind die grundlegenden Optionen für Vorgänge für Cloud Life Sciences und Batch zusammengefasst.

Die grundlegenden Vorgänge für Cloud Life Sciences und Batch weisen einige wichtige Unterschiede auf.

Erstens spielen Ressourcen für Vorgänge mit langer Ausführungszeit in Batch nicht dieselbe Rolle wie in Cloud Life Sciences. Ressourcen für Vorgänge mit langer Ausführungszeit (Long-Running Operations, LROs) in Cloud Life Sciences sind die primäre Ressource, die zum Auflisten und Aufrufen Ihrer Pipelines verwendet wird. Ressourcen für Vorgänge mit langer Ausführungszeit in Batch- und anderen Google Cloud APIs werden jedoch nur verwendet, um den Status einer Anfrage zu überwachen, deren Ausführung lange dauert. In Batch wird nur beim Löschen eines Jobs eine Ressource für einen lang andauernden Vorgang zurückgegeben. Weitere Informationen zu Ressourcen für lang andauernde Vorgänge für Batch finden Sie in der Batch API-Referenzdokumentation für die REST-Ressource projects.locations.operations. Anstelle von Ressourcen für lang andauernde Vorgänge verwendet Batch Job-Ressourcen, die Sie für Ihre Arbeitslasten aufrufen und löschen können.

Zweitens sind für das Aufrufen der Details einer Arbeitslast in Batch andere Vorgänge erforderlich als in Cloud Life Sciences. Sie können sich einen Job ansehen, um sowohl seine Details als auch seinen Status zu sehen. Jede Aufgabe eines Jobs hat jedoch auch eigene Details und einen eigenen Status, die Sie sehen können, indem Sie eine Liste der Aufgaben eines Jobs und die Details einer Aufgabe aufrufen.

Damit Sie die grundlegenden Vorgänge für Cloud Life Sciences im Vergleich zu Batch besser nachvollziehen können, finden Sie in den folgenden Abschnitten Beispiele für Google Cloud CLI-Befehle und API-Anfragepfade für einige dieser grundlegenden Vorgänge.

Beispiel für gcloud-Befehlszeilenbefehle

In der gcloud CLI beginnen Cloud Life Sciences-Befehle mit gcloud beta lifesciences und Batch-Befehle mit gcloud batch. Sehen Sie sich zum Beispiel die folgenden gcloud CLI-Befehle an.

• Beispielbefehle für die gcloud CLI für Cloud Life Sciences:

  • So führen Sie eine Pipeline aus:

    gcloud beta lifesciences pipelines run \
      --project=PROJECT_ID \
      --regions=LOCATION \
      --pipeline-file=JSON_CONFIGURATION_FILE
    

  • So rufen Sie Details zu einem lang andauernden Vorgang ab:

    gcloud beta lifesciences operations describe OPERATION_ID
    

  Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
  • LOCATION: Der Speicherort der Pipeline.
  • JSON_CONFIGURATION_FILE: Die JSON-Konfigurationsdatei für die Pipeline.
  • OPERATION_ID: Die Kennung für den lang andauernden Vorgang, die von der Anfrage zum Ausführen der Pipeline zurückgegeben wurde.

• Beispiel für Batch-gcloud-Befehlszeilenbefehle:

  • Job erstellen und ausführen:

    gcloud batch jobs submit JOB_NAME \
      --project=PROJECT_ID \
      --location=LOCATION \
      --config=JSON_CONFIGURATION_FILE
    

  • So rufen Sie die Details eines Jobs auf:

    gcloud batch jobs describe JOB_NAME \
      --project=PROJECT_ID \
      --location=LOCATION \
    

  • So rufen Sie die Aufgabenliste eines Jobs auf:

    ​​gcloud batch tasks list \
      --project=PROJECT_ID \
      --location=LOCATION \
      --job=JOB_NAME
    

  • So rufen Sie die Details einer Aufgabe auf:

    gcloud batch tasks describe TASK_INDEX \
      --project=PROJECT_ID \
      --location=LOCATION \
      --job=JOB_NAME \
      --task_group=TASK_GROUP
    

  • Job löschen (und abbrechen):

    gcloud batch jobs delete JOB_NAME \
      --project=PROJECT_ID \
      --location=LOCATION
    

  Ersetzen Sie Folgendes:

  • JOB_NAME: Der Name des Jobs.
  • PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
  • LOCATION: Der Standort des Jobs.
  • JSON_CONFIGURATION_FILE: der Pfad zu einer JSON-Datei mit den Konfigurationsdetails des Jobs.
  • TASK_INDEX: Der Index der Aufgabe, deren Details Sie aufrufen möchten. In einer Aufgabengruppe beginnt der Aufgabenindex bei 0 für die erste Aufgabe und wird bei jeder zusätzlichen Aufgabe um 1 erhöht. Eine Taskgruppe mit vier Tasks hat beispielsweise die Indexe 0, 1, 2 und 3.
  • TASK_GROUP_NAME: der Name der Aufgabengruppe, deren Details Sie aufrufen möchten. Der Wert muss auf group0 festgelegt werden.

Beispielpfade für API-Anfragen

Für APIs verwendet Cloud Life Sciences lifesciences.googleapis.com-Anfragepfade und Batch verwendet batch.googleapis.com-Anfragepfade. Hier sind einige Beispiele für API-Anfragepfade: Im Gegensatz zu Cloud Life Sciences hat Batch keine RPC API, sondern nur eine REST API.

• Beispielpfade für Cloud Life Sciences API-Anfragen:

  • So führen Sie eine Pipeline aus:

    POST https://lifesciences.googleapis.com/v2beta/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/pipelines:run
    

  • So rufen Sie Details zu einem lang andauernden Vorgang ab:

    GET https://lifesciences.googleapis.com/v2beta/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID
    

  Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
  • LOCATION: Der Speicherort der Pipeline.
  • OPERATION_ID: Die Kennung für den lang andauernden Vorgang, die von der Anfrage zum Ausführen der Pipeline zurückgegeben wurde.

• Beispiel für Batch-API-Anfragepfade:

  • Job erstellen und ausführen:

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

  • So rufen Sie die Details eines Jobs auf:

    GET https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs/JOB_NAME
    

  • So rufen Sie die Aufgabenliste eines Jobs auf:

    GET https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs/JOB_NAME/taskGroups/TASK_GROUP/tasks
    

  • Job löschen

    DELETE https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/jobs/JOB_NAME
    

  • Status der Anfrage zum Löschen von Jobs prüfen:

    GET https://batch.googleapis.com/v1/projects/PROJECT_ID/locations/LOCATION/operations/OPERATION_ID
    

  Ersetzen Sie Folgendes:

  • PROJECT_ID: die Projekt-ID Ihres Projekts.
  • LOCATION: Der Standort des Jobs.
  • JOB_NAME: Der Name des Jobs.
  • TASK_GROUP_NAME: der Name der Aufgabengruppe, deren Details Sie aufrufen möchten. Der Wert muss auf group0 festgelegt werden.
  • OPERATION_ID: Die Kennzeichnung für den lang andauernden Vorgang, die von der Anfrage zum Löschen des Jobs zurückgegeben wurde.

IAM-Rollen und -Berechtigungen

In diesem Abschnitt werden die Unterschiede bei den Identity and Access Management-Rollen und ‑Berechtigungen für Cloud Life Sciences und Batch zusammengefasst. Weitere Informationen zu Rollen und ihren Berechtigungen finden Sie in der Referenz zu einfachen und vordefinierten IAM-Rollen.

In der folgenden Tabelle werden die vordefinierten Rollen und die Berechtigungen beschrieben, die für Nutzer von Cloud Life Sciences erforderlich sind.

In der folgenden Tabelle werden einige der vordefinierten Rollen und ihre Berechtigungen für Batch beschrieben. Im Gegensatz zu Cloud Life Sciences müssen Sie in Batch Nutzern und dem Dienstkonto für einen Job Berechtigungen erteilen. Weitere Informationen zu den IAM-Anforderungen finden Sie unter Voraussetzungen für Batch.

Entsprechende Funktionen

In der folgenden Tabelle werden die Funktionen für Cloud Life Sciences, die entsprechenden Funktionen für Batch und Details zu den Unterschieden zwischen ihnen beschrieben.

Jede Funktion wird durch eine Beschreibung und die zugehörige JSON-Syntax dargestellt. Sie können die JSON-Syntax verwenden, wenn Sie über die API auf Batch zugreifen oder eine JSON-Konfigurationsdatei über die Google Cloud CLI angeben. Sie können Batch-Funktionen jedoch auch über andere Methoden verwenden, z. B. über Google Cloud Konsolenfelder, Flags der gcloud CLI und Clientbibliotheken. Diese Methoden werden in der Batch-Dokumentation beschrieben.

Weitere Informationen zu den einzelnen Funktionen und ihrer JSON-Syntax finden Sie hier:

• Informationen zu Cloud Life Sciences finden Sie in der Referenzdokumentation zur Cloud Life Sciences API für die REST-Ressource projects.locations.pipelines.

• Informationen zu Batch finden Sie in der Batch API-Referenzdokumentation für die REST-Ressource projects.locations.jobs.

Workflow-Dienste

Wenn Sie einen Workflow-Dienst mit Cloud Life Sciences verwenden, müssen Sie im Rahmen der Migration auch einen Workflow-Dienst für die Verwendung mit Batch konfigurieren. In diesem Abschnitt werden die Workflow-Dienste zusammengefasst, die Sie mit Batch verwenden können.

Batch unterstützt Workflows, einen Workflow-Dienst von Google Cloud. Wenn Sie Workflows mit Batch verwenden möchten, lesen Sie den Abschnitt Batchjob mit Workflows ausführen. Andernfalls werden in der folgenden Tabelle andere Workflow-Dienste beschrieben, die Sie für Cloud Life Sciences verwenden können und die auch mit Batch verwendet werden können. In dieser Tabelle sind die wichtigsten Unterschiede bei der Verwendung der einzelnen Workflow-Dienste mit Batch anstelle von Cloud Life Sciences aufgeführt. Außerdem finden Sie Details dazu, wo Sie mehr über die Verwendung der einzelnen Dienste mit Batch erfahren können.

Nächste Schritte

• Informationen zum Konfigurieren von Batch für neue Nutzer und Projekte finden Sie unter Erste Schritte.
• Informationen zum Ausführen von Arbeitslasten mit Batch finden Sie unter Job erstellen.