SchedulerX:Pekerjaan Kubernetes

Setelah menyelesaikan konfigurasi, klik Run once di kolom Actions pada halaman Task Management. Pod bernama schedulerx-shell-{JobId} akan dimulai di kluster yang dipilih, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.

Untuk melihat log operasional pod, buka halaman Task Management dan klik Historical records di kolom Actions dari pekerjaan Kubernetes.

Setelah menyelesaikan konfigurasi, klik Run once di kolom Actions pada halaman Task Management. Pod bernama schedulerx-python-{JobId} akan dimulai di kluster yang dipilih, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.

Untuk melihat log operasional pod, buka halaman Task Management dan klik Historical records di kolom Actions dari pekerjaan Kubernetes.

Setelah menyelesaikan konfigurasi, klik Run once di kolom Actions pada halaman Task Management. Pod bernama schedulerx-php-{JobId} akan dimulai di kluster yang dipilih, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.

Untuk melihat log operasional pod, buka halaman Task Management dan klik Historical records di kolom Actions dari pekerjaan Kubernetes.

Setelah menyelesaikan konfigurasi, klik Run once di kolom Actions pada halaman Task Management. Pod bernama schedulerx-node-{JobId} akan dimulai di kluster yang dipilih, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.

Untuk melihat log operasional pod, buka halaman Task Management dan klik Historical records di kolom Actions dari pekerjaan Kubernetes.

Setelah menyelesaikan konfigurasi, klik Run once di kolom Actions pada halaman Task Management. Pod dan pekerjaan akan dimulai di kluster yang dipilih, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.

Untuk melihat log operasional pod, buka halaman Task Management dan klik Historical records di kolom Actions dari pekerjaan Kubernetes.

Setelah menyelesaikan konfigurasi, klik Run once di kolom Actions pada halaman Task Management . Pod Kubernetes asli akan dimulai di kluster Kubernetes yang dipilih, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.

Untuk melihat log operasional pod, buka halaman Task Management dan klik Historical records di kolom Actions dari pekerjaan Kubernetes.

Memperoleh parameter pekerjaan berdasarkan variabel lingkungan

SchedulerX mendukung parameter pekerjaan yang telah dikonfigurasi sebelumnya dalam variabel lingkungan. Baik itu pekerjaan skrip, pod, atau pekerjaan Kubernetes asli, SchedulerX dapat membaca parameter pekerjaan dari variabel lingkungan, yang menyederhanakan pembuatan pekerjaan.

Gambar berikut menunjukkan contoh parameter pekerjaan yang dibaca oleh SchedulerX.

Manfaat

Dibandingkan dengan pekerjaan Kubernetes asli, pekerjaan Kubernetes yang dibuat menggunakan SchedulerX memberikan manfaat berikut:

Pengeditan skrip online

Dalam banyak kasus, pekerjaan Kubernetes adalah pekerjaan skrip yang digunakan untuk pemrosesan data dan O&M. Pekerjaan Kubernetes asli mengharuskan Anda untuk mengemas skrip ke dalam image dan mengonfigurasi perintah skrip dalam file YAML. Oleh karena itu, setiap kali Anda ingin memodifikasi skrip, Anda harus membangun ulang dan merilis image Anda, yang merupakan proses yang membosankan. Contoh:

apiVersion: batch/v1
kind: Job
metadata:
  name: hello
spec:
  template:
    spec:
      containers:
      - name: hello
        image: busybox
        command: ["sh",  "/root/hello.sh"]
      restartPolicy: Never
  backoffLimit: 4

Jika Anda menggunakan SchedulerX untuk mengelola pekerjaan Kubernetes, Anda tidak perlu membangun ulang image atau mengompilasi skrip dalam file YAML. Konsol SchedulerX mendukung pengeditan skrip online dalam bahasa pemrograman Shell, Python, PHP, dan Node.js. Setelah Anda selesai mengedit, SchedulerX secara otomatis menjalankan versi baru skrip dalam mode pod. Jika Anda ingin memperbarui skrip, Anda hanya perlu memodifikasi skrip dan menyimpan modifikasi di konsol SchedulerX. Lain kali SchedulerX menjadwalkan pekerjaan Kubernetes, modifikasi tersebut secara otomatis diterapkan. Ini sangat meningkatkan efisiensi pengembangan dan pengelolaan pekerjaan Kubernetes. Selain itu, fitur pekerjaan Kubernetes yang disediakan oleh SchedulerX sepenuhnya menyembunyikan detail kontainer. Bagi pengembang yang tidak terbiasa dengan layanan kontainer, fitur ini tanpa diragukan lagi meningkatkan efisiensi pengembangan dan membawa kemudahan besar.

Contoh:

Orkestrasi pekerjaan visual

Dalam ekosistem Kubernetes, Argo adalah alat orkestrasi alur kerja yang populer. Contoh:

# Alur kerja berikut mengeksekusi alur kerja berlian
# 
#   A
#  / \
# B   C
#  \ /
#   D
apiVersion: argoproj.io/v1alpha1
kind: Workflow
metadata:
  generateName: dag-diamond-
spec:
  entrypoint: diamond
  templates:
  - name: diamond
    dag:
      tasks:
      - name: A
        template: echo
        arguments:
          parameters: [{name: message, value: A}]
      - name: B
        depends: "A"
        template: echo
        arguments:
          parameters: [{name: message, value: B}]
      - name: C
        depends: "A"
        template: echo
        arguments:
          parameters: [{name: message, value: C}]
      - name: D
        depends: "B && C"
        template: echo
        arguments:
          parameters: [{name: message, value: D}]

  - name: echo
    inputs:
      parameters:
      - name: message
    container:
      image: alpine:3.7
      command: [echo, "{{inputs.parameters.message}}"]

Fitur alur kerja SchedulerX menyediakan antarmuka visual intuitif bagi Anda untuk secara efektif mengatur pekerjaan Kubernetes dengan seret dan lepas, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.

Dibandingkan dengan Argo, SchedulerX memberikan pengalaman pengguna yang lebih baik. Lebih mudah digunakan dan memvisualisasikan alur kerja pekerjaan. Ini membantu Anda dengan mudah melacak kemajuan pekerjaan dan menemukan langkah-langkah di mana pekerjaan terhambat serta memecahkan masalah, seperti yang ditunjukkan pada gambar berikut.

Peringatan dan pemantauan

Jika Anda menggunakan SchedulerX untuk menjadwalkan pod dan pekerjaan Anda, Anda dapat sepenuhnya memanfaatkan mekanisme peringatan dan pemantauan bawaan. Hal ini memungkinkan pelacakan status pekerjaan secara efektif dan peringatan atas pengecualian.

• SchedulerX mendukung metode notifikasi peringatan berikut: pesan teks, panggilan telepon, email, dan WebHook (DingTalk, WeCom, dan Lark).

• SchedulerX mendukung kebijakan peringatan berikut: peringatan saat gagal dan peringatan saat waktu eksekusi habis.

Logging

Jika Anda menggunakan SchedulerX untuk menjadwalkan pod dan pekerjaan Anda, Anda tidak perlu mengaktifkan layanan log tambahan seperti Simple Log Service. SchedulerX secara otomatis mengumpulkan log operasional pod. Begitu sebuah pod gagal berjalan, Anda dapat pergi ke konsol SchedulerX untuk melihat dan menganalisis detail kegagalan serta secara efektif memecahkan masalah dan men-debug pod.

Dasbor pemantauan

Jika Anda menggunakan SchedulerX untuk menjadwalkan pod dan pekerjaan Anda, Anda dapat melihat fitur pemantauan pekerjaan bawaan tanpa perlu mengaktifkan Managed Service for Prometheus.

Penyebaran campuran pekerjaan online dan offline

Jika Anda memiliki pekerjaan terjadwal online yang memerlukan performa real-time tinggi, seperti pekerjaan pemrosesan pesanan, Anda dapat memanggil metode dalam proses yang sama dengan pekerjaan online lainnya untuk secara efektif memproses pekerjaan tersebut. Hal ini memastikan integrasi tanpa hambatan pekerjaan terjadwal online ke dalam bisnis online. Jika Anda memiliki pekerjaan terjadwal offline yang memerlukan performa real-time rendah tetapi mengonsumsi banyak sumber daya, seperti pekerjaan pembuatan laporan keuangan, Anda dapat mengompilasi skrip dan memulai pod terpisah untuk menjalankan pekerjaan tersebut. SchedulerX mendukung pekerjaan Java dan Kubernetes serta memungkinkan penyebaran dan penjadwalan campuran pekerjaan online dan offline, yang memberikan solusi fleksibel yang memenuhi berbagai kebutuhan bisnis.