Google ने कंटेनरीकृत, स्क्रिप्टेड कार्यों के लिए क्लाउड रन नौकरियों की शुरुआत की – TechCrunch

By | May 12, 2022


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Google I/O 2022 में एक डेवलपर कीनोट के दौरान, Google ने क्लाउड रन जॉब्स का अनावरण किया, जो गो, पायथन और जावा सहित भाषाओं का उपयोग करके कंटेनरीकृत ऐप्स को विकसित करने और तैनात करने के लिए Google क्लाउड की सेवा का एक विस्तार है। क्लाउड रन कार्य उन कंटेनरों के लिए डिज़ाइन किए गए हैं जो पूर्ण होने तक चलते हैं और अनुरोधों को पूरा नहीं करते हैं, जैसे डेटा प्रोसेसिंग और प्रशासनिक कार्य, और जब एक कंटेनर की कई प्रतियां समानांतर में चलनी चाहिए।

क्लाउड रन 2019 में लॉन्च हुआ, जो Google क्लाउड के तत्कालीन तेजी से बढ़ते सर्वर रहित कंप्यूट स्टैक को जोड़ता है। सर्वर रहित चढ़ाई की मांग के रूप में, ऐसा प्रतीत होता है कि क्लाउड रन नौकरियों जैसे विस्तार Azure और Amazon Web Services जैसे प्रतिद्वंद्वियों के खिलाफ वापस जाने का एक प्रयास है।

आज से पूर्वावलोकन में उपलब्ध, क्लाउड रन जॉब्स का उपयोग स्क्रिप्ट चलाने के लिए डेटाबेस माइग्रेशन या अन्य परिचालन कार्यों को करने के लिए किया जा सकता है, जैसे हर महीने चालान भेजना। लंबे समय तक चलने वाली नौकरियों का समर्थन करने वाले अन्य प्लेटफार्मों के सापेक्ष, क्लाउड रन नौकरियां निर्माण के तुरंत बाद शुरू होती हैं, Google का दावा है, साधारण कंटेनर 10 सेकंड में शुरू होते हैं।

क्लाउड रन नौकरियों का उपयोग करने के लिए, डेवलपर्स एक नौकरी बनाते हैं, जो कंटेनर छवि, क्षेत्र, पर्यावरण चर सहित नौकरी को चलाने के लिए आवश्यक सभी कॉन्फ़िगरेशन को समाहित करता है। फिर, वे कार्य को शेड्यूल पर चलाने के लिए सेट करते हैं या कार्य को मैन्युअल रूप से चलाते हैं, जिससे कार्य का एक नया निष्पादन तैयार होता है।

पूर्वावलोकन के दौरान, क्लाउड रन जॉब एक ​​ही या अलग-अलग जॉब से प्रति प्रोजेक्ट प्रति क्षेत्र 50 निष्पादन तक समवर्ती रूप से समर्थन करता है। उपयोगकर्ता मौजूदा नौकरियों को देख सकते हैं, निष्पादन शुरू कर सकते हैं, और क्लाउड कंसोल के क्लाउड रन जॉब्स पृष्ठ से निष्पादन की स्थिति की निगरानी कर सकते हैं; क्लाउड कंसोल वर्तमान में नए रोजगार सृजित करने का समर्थन नहीं करता है।

क्लाउड रन जॉब अपडेटेड फायरबेस, Google के लोकप्रिय बैकएंड-ए-ए-सर्विस प्लेटफॉर्म, और एलॉयडीबी, एक नई पूरी तरह से प्रबंधित पोस्टग्रेएसक्यूएल डेटाबेस सेवा के साथ आता है। संभवतः दोनों में से अधिक दिलचस्प, AlloyDB सुविधाएँ – जैसा कि मेरे सहयोगी फ्रेडरिक लार्डिनोइस लिखते हैं – एक कस्टम मशीन लर्निंग-आधारित कैशिंग सेवा है जो ग्राहक के एक्सेस पैटर्न को सीखने के लिए और फिर पोस्टग्रेज के पंक्ति प्रारूप को एक इन-मेमोरी कॉलमर प्रारूप में परिवर्तित करती है जिसका विश्लेषण किया जा सकता है। काफी तेज।



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