Esegui un lavoro portatile localmente e in un contenitore

Un modello di lavoro portatile definisce il comando e gli argomenti dell'applicazione senza selezionare il runtime. L'esempio seguente richiedebash. Non contiene Docker comandi, un URI di immagine o l'autenticazione Amazon ECR.

Prerequisiti

Installa la CLI OpenJD e la CLI Deadline Cloud. Completa Configurare il supporto per i container nella console e utilizza un'immagine che fornisca. bash

Esegui il modello di lavoro

Per eseguire un lavoro portatile localmente e su Deadline Cloud

1. Crea una directory denominata portable-container-job e salva il seguente contenuto come template.yaml in quella directory.

   specificationVersion: jobtemplate-2023-09
   name: Portable container job
   parameterDefinitions:
     - name: Message
       type: STRING
       default: Hello from a portable OpenJD job
   steps:
     - name: PrintMessage
       script:
         actions:
           onRun:
             command: bash
             args:
               - "{{Task.File.Run}}"
               - "{{Param.Message}}"
         embeddedFiles:
           - name: Run
             filename: run.sh
             type: TEXT
             data: |
               #!/usr/bin/env bash
               set -euo pipefail
               printf '%s\n' "$1"

2. Convalida il modello di lavoro.

   openjd check portable-container-job/template.yaml

3. Esegui il lavoro direttamente sulla tua workstation.

   openjd run portable-container-job/template.yaml \
       -p Message="Local execution"

   Verifica che l'output contengaLocal execution.

4. Configura la CLI di Deadline Cloud per utilizzare Docker la coda abilitata e invia il job bundle invariato.

   deadline bundle submit portable-container-job \
       -p Message="Container execution"

5. Apri il lavoro nel monitor di Deadline Cloud, seleziona l'attività e visualizza il registro della sessione. Verifica che il registro contengaContainer execution.

L'ambiente di coda seleziona l'Dockerimmagine e reindirizza l'azione nel relativo contenitore di sessione. Se rimuovi l'ambiente di wrapping, lo stesso comando viene eseguito direttamente su un worker compatibile.