编排小型python任务（主要在BigQuery中执行SQL）的最佳实践

Question

我们正在GCP中使用pubsub和cloud功能来协调我们的数据工作流

我们的工作流程类似于：

workflow_gcp

pubsub1和pubsub3可在不同时间触发（例如：凌晨1点和凌晨4点）。它们每天都从外部源（我们的ETL、Talend）触发

我们的云函数基本上在BigQuery中执行SQL

这工作正常，但我们必须手动创建一个编排数据库，以便在函数开始和结束时记录（以回答“函数X执行是否正常？”）的问题。编排逻辑与我们的业务逻辑紧密耦合，因为我们的云功能必须知道之前必须执行哪些功能，之后触发哪些pubsub

因此，我们正在寻找一种分离编排逻辑和业务逻辑的解决方案

我发现composer（气流）可能是一个解决方案，但是：

＞P>它本身不能运行云函数（而且API非常有限，每个项目调用16次，每秒100秒）

• 我们可以将BigQuery与BigQuery操作符一起使用，但编排和业务逻辑将再次强耦合

那么，在我们的案例中，最好的做法是什么

谢谢你的帮助

Answer 1

您可以使用Cloud Composer（气流）并重新利用大部分现有设置

首先，您可以保留所有现有的云函数，并使用HTTP triggers（或您喜欢的其他函数）在气流中触发它们。您需要做的唯一更改是在Airflow中实现一个PubSub Sensor，这样它就触发了您的云功能（因此确保您可以从流程的一端到另一端控制编排）

您的解决方案将是一个AirflowDAG，它根据PubSub消息触发云函数，如果函数成功，则向Airflow报告，如果两者都成功，则使用HTTP触发器或类似触发器触发第三个云函数，相同

最后一个注释，不是直观的。气流不是为了运行作业本身，而是为了协调和管理依赖关系。使用由气流触发的云功能并不是一种反模式，实际上是一种最佳实践

在您的情况下，您可以100%重写一些内容并使用BigQuery操作符，因为您不做任何处理，只触发查询/作业，但这一概念仍然是正确的，最佳做法是利用气流确保事情在需要的时间和顺序发生，而不是自行处理这些内容。（希望有道理）

Answer 2

作为气流的替代方案，我会研究“argo工作流”->https://github.com/argoproj/argo

它没有编写器那样的开销，特别是对于较小的工作负载

我会：

创建了一个从外部工具读取pubsub消息的部署，并将其部署到kubernetes

基于消息执行的工作流。工作流中的每个步骤都可以是一个云函数，打包在docker中

（我会用kubernetes作业取代云功能，然后由工作流触发。）

用docker打包一个云函数并在kuberentes中运行它是非常简单的

存在使用gsutil/bq/gcloud预构建的docker映像，因此您可以创建bash脚本，使用“bq”命令行在bigquery中执行内容