Le traduzioni sono generate tramite traduzione automatica. In caso di conflitto tra il contenuto di una traduzione e la versione originale in Inglese, quest'ultima prevarrà. # Invia offerte di lavoro con allegati di lavoro in Deadline Cloud Molte farm utilizzano file system condivisi per condividere file tra gli host che inviano i job e quelli che eseguono i job. Ad esempio, nell'`simple_file_job`esempio precedente, il file system locale è condiviso tra le finestre del AWS CloudShell terminale, che vengono eseguite nella scheda uno in cui si invia il lavoro, e nella scheda due in cui si esegue il worker agent. Un file system condiviso è vantaggioso quando la postazione di lavoro del mittente e gli host del lavoratore si trovano sulla stessa rete locale. Se memorizzi i dati in locale vicino alle workstation che vi accedono, l'utilizzo di una farm basata sul cloud significa dover condividere i file system tramite una VPN ad alta latenza o sincronizzare i file system nel cloud. Nessuna di queste opzioni è facile da configurare o utilizzare. AWS Deadline Cloud offre una soluzione semplice con *allegati di lavoro, simili agli allegati* delle e-mail. Con gli allegati di lavoro, alleghi dati al tuo lavoro. Deadline Cloud gestisce quindi i dettagli del trasferimento e dell'archiviazione dei dati di lavoro nei bucket Amazon Simple Storage Service (Amazon S3). I flussi di lavoro per la creazione di contenuti sono spesso iterativi, il che significa che un utente invia lavori con un piccolo sottoinsieme di file modificati. Poiché i bucket Amazon S3 archiviano gli allegati del lavoro in uno storage content-addressable, il nome di ogni oggetto si basa sull'hash dei dati dell'oggetto e il contenuto di un albero di directory viene archiviato in un formato di file manifesto allegato a un lavoro. Prima di poter seguire le procedure in questa sezione, devi completare quanto segue: + [Crea una cloud farm di Deadline](create-a-farm.md) + [Esegui l'agente di lavoro Deadline Cloud](run-worker.md) Per eseguire lavori con allegati di lavoro, completare i passaggi seguenti. **Topics** + [Aggiungi una configurazione degli allegati di lavoro alla tua coda](#job-attachments-config) + [Invia simple\_file\_job con allegati di lavoro](#submit-job-attachments) + [Informazioni su come vengono archiviati gli allegati di lavoro in Amazon S3](#job-attachments-in-depth) + [Fasi successive](#run-jobs-job-attachments-next) ## Aggiungi una configurazione degli allegati di lavoro alla tua coda Per abilitare gli allegati dei lavori nella tua coda, aggiungi una configurazione degli allegati di lavoro alla risorsa di coda del tuo account. **Per aggiungere una configurazione degli allegati di lavoro alla tua coda** 1. Scegli la tua prima CloudShell scheda, quindi inserisci uno dei seguenti comandi per utilizzare un bucket Amazon S3 per gli allegati dei lavori. + Se non disponi di un bucket Amazon S3 privato esistente, puoi creare e utilizzare un nuovo bucket S3. ``` DEV_FARM_BUCKET=$(echo $DEV_FARM_NAME \ | tr '[:upper:]' '[:lower:]')-$(xxd -l 16 -p /dev/urandom) if [ "$AWS_REGION" == "us-east-1" ]; then LOCATION_CONSTRAINT= else LOCATION_CONSTRAINT="--create-bucket-configuration \ LocationConstraint=${AWS_REGION}" fi aws s3api create-bucket \ $LOCATION_CONSTRAINT \ --acl private \ --bucket ${DEV_FARM_BUCKET} ``` + Se disponi già di un bucket Amazon S3 privato, puoi utilizzarlo sostituendolo {{`MY_BUCKET_NAME`}} con il nome del tuo bucket. ``` DEV_FARM_BUCKET={{MY_BUCKET_NAME}} ``` 1. Dopo aver creato o scelto il bucket Amazon S3, aggiungi il nome del bucket a per renderlo disponibile `~/.bashrc` per altre sessioni di terminale. ``` echo "DEV_FARM_BUCKET=$DEV_FARM_BUCKET" >> ~/.bashrc source ~/.bashrc ``` 1. Crea un ruolo AWS Identity and Access Management (IAM) per la coda. ``` aws iam create-role --role-name "${DEV_FARM_NAME}QueueRole" \ --assume-role-policy-document \ '{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Effect": "Allow", "Principal": { "Service": "credentials.deadline.amazonaws.com" }, "Action": "sts:AssumeRole" } ] }' aws iam put-role-policy \ --role-name "${DEV_FARM_NAME}QueueRole" \ --policy-name S3BucketsAccess \ --policy-document \ '{ "Version": "2012-10-17", "Statement": [ { "Action": [ "s3:GetObject*", "s3:GetBucket*", "s3:List*", "s3:DeleteObject*", "s3:PutObject", "s3:PutObjectLegalHold", "s3:PutObjectRetention", "s3:PutObjectTagging", "s3:PutObjectVersionTagging", "s3:Abort*" ], "Resource": [ "arn:aws:s3:::'$DEV_FARM_BUCKET'", "arn:aws:s3:::'$DEV_FARM_BUCKET'/*" ], "Effect": "Allow" } ] }' ``` 1. Aggiorna la coda per includere le impostazioni degli allegati di lavoro e il ruolo IAM. ``` QUEUE_ROLE_ARN="arn:aws:iam::$(aws sts get-caller-identity \ --query "Account" --output text):role/${DEV_FARM_NAME}QueueRole" aws deadline update-queue \ --farm-id $DEV_FARM_ID \ --queue-id $DEV_QUEUE_ID \ --role-arn $QUEUE_ROLE_ARN \ --job-attachment-settings \ '{ "s3BucketName": "'$DEV_FARM_BUCKET'", "rootPrefix": "JobAttachments" }' ``` 1. Conferma di aver aggiornato la coda. ``` deadline queue get ``` Viene visualizzato un output come il seguente: ``` ... jobAttachmentSettings: s3BucketName: DEV_FARM_BUCKET rootPrefix: JobAttachments roleArn: arn:aws:iam::ACCOUNT_NUMBER:role/DeveloperFarmQueueRole ... ``` ## Invia simple\_file\_job con allegati di lavoro Quando utilizzi gli allegati di lavoro, i pacchetti di lavoro devono fornire a Deadline Cloud informazioni sufficienti per determinare il flusso di dati del lavoro, ad esempio l'utilizzo dei parametri. `PATH` Nel caso disimple\_file\_job, hai modificato il `template.yaml` file per indicare a Deadline Cloud che il flusso di dati si trova nel file di input e nel file di output. Dopo aver aggiunto la configurazione degli allegati di lavoro alla coda, puoi inviare l'esempio di simple\_file\_job con gli allegati del lavoro. Dopo aver eseguito questa operazione, è possibile visualizzare la registrazione e l'output del lavoro per confermare che l'operazione con gli allegati del lavoro funziona. simple\_file\_job **Per inviare il pacchetto di lavoro simple\_file\_job con gli allegati del lavoro** 1. Scegli la tua prima CloudShell scheda, quindi apri la cartella. `JobBundle-Samples` 1. ``` cd ~/deadline-cloud-samples/job_bundles/ ``` 1. Invia simple\_file\_job alla coda. Quando ti viene richiesto di confermare il caricamento, inserisci. **y** ``` deadline bundle submit simple_file_job \ -p InFile=simple_job/template.yaml \ -p OutFile=hash-jobattachments.txt ``` 1. Per visualizzare l'output del registro della sessione di trasferimento dati degli allegati del lavoro, eseguite il comando seguente. ``` JOB_ID=$(deadline config get defaults.job_id) SESSION_ID=$(aws deadline list-sessions \ --farm-id $DEV_FARM_ID \ --queue-id $DEV_QUEUE_ID \ --job-id $JOB_ID \ --query "sessions[0].sessionId" \ --output text) cat ~/demoenv-logs/$DEV_QUEUE_ID/$SESSION_ID.log ``` 1. Elenca le azioni della sessione eseguite all'interno della sessione. ``` aws deadline list-session-actions \ --farm-id $DEV_FARM_ID \ --queue-id $DEV_QUEUE_ID \ --job-id $JOB_ID \ --session-id $SESSION_ID ``` Viene mostrato un output come il seguente: ``` { "sessionactions": [ { "sessionActionId": "sessionaction-123-0", "status": "SUCCEEDED", "startedAt": "", "endedAt": "", "progressPercent": 100.0, "definition": { "syncInputJobAttachments": {} } }, { "sessionActionId": "sessionaction-123-1", "status": "SUCCEEDED", "startedAt": "", "endedAt": "", "progressPercent": 100.0, "definition": { "taskRun": { "taskId": "task-abc-0", "stepId": "step-def" } } } ] } ``` La prima azione della sessione ha scaricato gli allegati del lavoro di input, mentre la seconda azione esegue l'attività come nei passaggi precedenti e quindi ha caricato gli allegati del lavoro di output. 1. Elenca la directory di output. ``` ls *.txt ``` Un output come questo `hash.txt` esiste nella directory, ma `hash-jobattachments.txt` non esiste perché il file di output del processo non è stato ancora scaricato. 1. Scarica l'output del processo più recente. ``` deadline job download-output ``` 1. Visualizza l'output del file scaricato. ``` cat hash-jobattachments.txt ``` Viene mostrato un output come il seguente: ``` eaa2df5d34b54be5ac34c56a24a8c237b8487231a607eaf530a04d76b89c9cd3 /tmp/openjd/session-123/assetroot-abc/simple_job/template.yaml ``` ## Informazioni su come vengono archiviati gli allegati di lavoro in Amazon S3 Puoi utilizzare AWS Command Line Interface (AWS CLI) per caricare o scaricare dati per gli allegati di lavoro, che vengono archiviati nei bucket Amazon S3. Capire come Deadline Cloud archivia gli allegati di lavoro su Amazon S3 ti aiuterà a sviluppare carichi di lavoro e integrazioni di pipeline. **Per controllare come vengono archiviati gli allegati dei lavori di Deadline Cloud in Amazon S3** 1. Scegli la tua prima CloudShell scheda, quindi apri la directory degli esempi di job bundle. ``` cd ~/deadline-cloud-samples/job_bundles/ ``` 1. Ispeziona le proprietà del lavoro. ``` deadline job get ``` Viene mostrato un output come il seguente: ``` parameters: Message: string: Welcome to AWS Deadline Cloud! InFile: path: /home/cloudshell-user/deadline-cloud-samples/job_bundles/simple_job/template.yaml OutFile: path: /home/cloudshell-user/deadline-cloud-samples/job_bundles/hash-jobattachments.txt attachments: manifests: - rootPath: /home/cloudshell-user/deadline-cloud-samples/job_bundles/ rootPathFormat: posix outputRelativeDirectories: - . inputManifestPath: farm-3040c59a5b9943d58052c29d907a645d/queue-cde9977c9f4d4018a1d85f3e6c1a4e6e/Inputs/f46af01ca8904cd8b514586671c79303/0d69cd94523ba617c731f29c019d16e8_input.xxh128 inputManifestHash: f95ef91b5dab1fc1341b75637fe987ee fileSystem: COPIED ``` Il campo degli allegati contiene un elenco di strutture manifeste che descrivono i percorsi dei dati di input e output utilizzati dal job durante l'esecuzione. Guarda `rootPath` per vedere il percorso della directory locale sul computer che ha inviato il lavoro. Per visualizzare il suffisso dell'oggetto Amazon S3 che contiene un file manifesto, consulta il. `inputManifestFile` Il file manifest contiene i metadati per un'istantanea ad albero di directory dei dati di input del processo. 1. Stampa bene l'oggetto manifest di Amazon S3 per vedere la struttura della directory di input per il lavoro. ``` MANIFEST_SUFFIX=$(aws deadline get-job \ --farm-id $DEV_FARM_ID \ --queue-id $DEV_QUEUE_ID \ --job-id $JOB_ID \ --query "attachments.manifests[0].inputManifestPath" \ --output text) aws s3 cp s3://$DEV_FARM_BUCKET/JobAttachments/Manifests/$MANIFEST_SUFFIX - | jq . ``` Viene mostrato un output come il seguente: ``` { "hashAlg": "xxh128", "manifestVersion": "2023-03-03", "paths": [ { "hash": "2ec297b04c59c4741ed97ac8fb83080c", "mtime": 1698186190000000, "path": "simple_job/template.yaml", "size": 445 } ], "totalSize": 445 } ``` 1. Crea il prefisso Amazon S3 che contiene i manifest per gli allegati del processo di output ed elenca l'oggetto al suo interno. ``` SESSION_ACTION=$(aws deadline list-session-actions \ --farm-id $DEV_FARM_ID \ --queue-id $DEV_QUEUE_ID \ --job-id $JOB_ID \ --session-id $SESSION_ID \ --query "sessionActions[?definition.taskRun != null] | [0]") STEP_ID=$(echo $SESSION_ACTION | jq -r .definition.taskRun.stepId) TASK_ID=$(echo $SESSION_ACTION | jq -r .definition.taskRun.taskId) TASK_OUTPUT_PREFIX=JobAttachments/Manifests/$DEV_FARM_ID/$DEV_QUEUE_ID/$JOB_ID/$STEP_ID/$TASK_ID/ aws s3api list-objects-v2 --bucket $DEV_FARM_BUCKET --prefix $TASK_OUTPUT_PREFIX ``` Gli allegati del lavoro di output non sono referenziati direttamente dalla risorsa del lavoro, ma vengono invece inseriti in un bucket Amazon S3 basato sulla risorsa della fattoria. IDs 1. Ottieni la chiave dell'oggetto manifesto più recente per l'ID di azione della sessione specifica, quindi stampa in modo semplice gli oggetti del manifesto. ``` SESSION_ACTION_ID=$(echo $SESSION_ACTION | jq -r .sessionActionId) MANIFEST_KEY=$(aws s3api list-objects-v2 \ --bucket $DEV_FARM_BUCKET \ --prefix $TASK_OUTPUT_PREFIX \ --query "Contents[*].Key" --output text \ | grep $SESSION_ACTION_ID \ | sort | tail -1) MANIFEST_OBJECT=$(aws s3 cp s3://$DEV_FARM_BUCKET/$MANIFEST_KEY -) echo $MANIFEST_OBJECT | jq . ``` `hash-jobattachments.txt`Nell'output vedrete le proprietà del file, come le seguenti: ``` { "hashAlg": "xxh128", "manifestVersion": "2023-03-03", "paths": [ { "hash": "f60b8e7d0fabf7214ba0b6822e82e08b", "mtime": 1698785252554950, "path": "hash-jobattachments.txt", "size": 182 } ], "totalSize": 182 } ``` Il job avrà un solo oggetto manifesto per operazione eseguita, ma in generale è possibile avere più oggetti per operazione eseguita. 1. Visualizza l'output di storage Amazon S3 indirizzabile ai contenuti sotto il prefisso. `Data` ``` FILE_HASH=$(echo $MANIFEST_OBJECT | jq -r .paths[0].hash) FILE_PATH=$(echo $MANIFEST_OBJECT | jq -r .paths[0].path) aws s3 cp s3://$DEV_FARM_BUCKET/JobAttachments/Data/$FILE_HASH - ``` Viene mostrato un output come il seguente: ``` eaa2df5d34b54be5ac34c56a24a8c237b8487231a607eaf530a04d76b89c9cd3 /tmp/openjd/session-123/assetroot-abc/simple_job/template.yaml ``` ## Fasi successive Dopo aver appreso come inviare offerte di lavoro con allegati utilizzando la CLI di Deadline Cloud, puoi scoprire: + [Invia con Deadline Cloud](submit-a-job.md)per imparare a eseguire lavori utilizzando un pacchetto OpenJD sui tuoi host di lavoro. + [Aggiungi una flotta gestita dai servizi alla tua farm di sviluppatori in Deadline Cloud](service-managed-fleet.md)per eseguire i tuoi lavori su host gestiti da Deadline Cloud. + [Pulisci le risorse della tua azienda agricola in Deadline Cloud](cleaning-up.md)per chiudere le risorse che hai usato per questo tutorial.