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チュートリアル：Hello, Workload¶

プレミアム機能

Workload APIはプレミアム機能です。この機能を有効にする方法については、DataRobotの担当者または管理者にお問い合わせください。

このチュートリアルでは、ゼロからDataRobotでコンテナを実行するまでの最短のパスを説明します。約5分で、リクエストヘッダーをエコーする小さな公開サードパーティイメージ（DataRobotが公開したものではありません）である containous/whoami を ドラフトワークロード としてデプロイし、エンドポイントにアクセスして、破棄します。

ドラフトワークロードは、Workload APIにおけるhello-worldに相当します。作成呼び出しは1回だけで、アーティファクトの登録手続きは不要であり、手動でクリーンアップしなくても自動的にクリーンアップされる 8時間のTTL があります。

作業方法に合ったタブを選択してください。cURLはREST APIを直接呼び出し、CLIは同じ呼び出しを dr workload コマンドにラップし、Pulumiは終了状態を宣言して調整します。実行可能なノートブックを使用する場合は、次を選択します。

実行可能なノートブックとして表示

前提条件¶

cURLCLIPulumi

curlと、オプションでjqが利用可能なターミナル（以下のコマンドでJSON応答からフィールドを抽出するために使用されます。jqがない場合は、末尾の| jq ...を削除して、代わりに生の応答を読み取ってください）。
シェル変数としてエクスポートされたDataRobot APIエンドポイントとトークン。

export DATAROBOT_ENDPOINT="[https://app.datarobot.com/api/v2](https://app.datarobot.com/api/v2)"
export DATAROBOT_API_TOKEN="<your-api-token>"

dr auth loginで認証されているか、シェルでDATAROBOT_ENDPOINT / DATAROBOT_API_TOKENが設定されている DataRobot CLI（dr）。
ワークロードコマンドの有効化：export DATAROBOT_CLI_FEATURE_WORKLOAD=true。

インストール済みの Pulumi CLI と DataRobot Pulumiプロバイダー。
datarobot:endpointとdatarobot:apikeyで設定されたPulumiスタック— Pulumiのセットアップを参照してください。

whoamiのデプロイ¶

インラインのドラフトアーティファクトを使用してワークロードを作成します—1回の呼び出しでコンテナを定義し、ワークロードを一緒に作成します。

cURL

curl -s -X POST "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" \
  -H "Content-Type: application/json" \
  -d '{
    "name": "hello-whoami",
    "artifact": {
      "name": "whoami-artifact",
      "type": "service",
      "spec": {
        "containerGroups": [{
          "name": "default",
          "containers": [{
            "name": "whoami",
            "imageUri": "containous/whoami:latest",
            "port": 8080,
            "primary": true,
            "entrypoint": ["/whoami", "--port", "8080"],
            "readinessProbe": {"path": "/", "port": 8080, "initialDelaySeconds": 5}
          }]
        }]
      }
    },
    "runtime": {
      "containerGroups": [{
        "name": "default",
        "replicaCount": 1,
        "containers": [{
          "name": "whoami",
          "resourceAllocation": {"cpu": 1, "memory": "512MB"}
        }]
      }]
    }
  }' | tee /tmp/workload.json | jq -r '.id'

export WORKLOAD_ID=$(jq -r '.id' /tmp/workload.json)

応答はワークロードオブジェクトです。idは、このチュートリアルの残りの部分で使用されるワークロードIDです。

CLIPulumi

仕様をファイルに保存します：

workload.yaml

name: hello-whoami
artifact:
  name: whoami-artifact
  type: service
  spec:
    containerGroups:
      - name: default
        containers:
          - name: whoami
            imageUri: containous/whoami:latest
            port: 8080
            primary: true
            entrypoint: ["/whoami", "--port", "8080"]
            readinessProbe:
              path: "/"
              port: 8080
              initialDelaySeconds: 5
runtime:
  containerGroups:
    - name: default
      replicaCount: 1
      containers:
        - name: whoami
          resourceAllocation:
            cpu: 1
            memory: "512MB"

次に、それを作成します：

dr workload create --spec-file workload.yaml --output-format json | tee /tmp/workload.json
export WORKLOAD_ID=$(jq -r '.id' /tmp/workload.json)

__main__.py

import pulumi
import pulumi_datarobot as datarobot

artifact = datarobot.Artifact(
    "whoami-artifact",
    name="whoami-artifact",
    type="service",
    spec={
        "container_groups": [{
            "name": "default",
            "containers": [{
                "name": "whoami",
                "image_uri": "containous/whoami:latest",
                "port": 8080,
                "primary": True,
                "entrypoint": ["/whoami", "--port", "8080"],
                "readiness_probe": {"path": "/", "port": 8080, "initial_delay_seconds": 5},
            }]
        }]
    },
)

workload = datarobot.Workload(
    "hello-whoami",
    name="hello-whoami",
    artifact_id=artifact.artifact_id,
    runtime={
        "container_groups": [{
            "name": "default",
            "replica_count": 1,
            "containers": [{
                "name": "whoami",
                "resource_allocation": {"cpu": 1, "memory": "512MB"},
            }],
        }]
    },
)

pulumi.export("workloadId", workload.id)
pulumi.export("endpoint", workload.endpoint)

pulumi up

pulumi upはワークロードがrunningに達するまでブロックされるため、応答が返されたら、こんにちはと言う（Say hello）に進みます。

実行の待機¶

ワークロードがrunningに達するまで、ワークロードのステータスをポーリングします。想定される正常な進行：submitted → provisioning → launching → running。runningは、Readiness Probe（Deploy whoamiで設定されたpath: "/"）がコンテナのポートで2xxを返すことを必要とします—パスをタイプミスした場合、コンテナ自体が起動していても、ワークロードはlaunchingのままになります。

cURLCLIPulumi

curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" | jq -r '.status'

For the full lifecycle audit trail, call the events endpoint directly:

curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/events" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}"

dr workload status "$WORKLOAD_ID"

erroredと表示されている場合、dr workload get "$WORKLOAD_ID"で詳細を表示できます。

ここですべきことはありません。pulumi upはすでにrunningになるまでブロックされています。

こんにちはと言う¶

呼び出しURLを読み取り、呼び出します。whoamiはリクエストヘッダーと接続情報をエコーバックします。それがHello Worldです。

cURLCLIPulumi

ENDPOINT=$(curl -s "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" | jq -r '.endpoint')

curl -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" "${ENDPOINT}"

ENDPOINT=$(dr workload endpoint "$WORKLOAD_ID")
curl -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" "$ENDPOINT"

curl -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}" "$(pulumi stack output endpoint)"

401エラー

呼び出しが401を返す場合、DATAROBOT_API_TOKENが設定され、Authorization: Bearerヘッダーで渡されていることを再確認してください—プラットフォームは、エンドポイントが到達可能であることが確認された後にのみワークロードをrunningとして報告します。したがって、その時点での永続的な401は、まだ伝播していないルートではなく、トークンに問題があることを示しています。

削除¶

ドラフトワークロードは、8時間のTTL後に自動的に終了するため、クリーンアップはオプションですが、整理しておくことをお勧めします。

cURLCLIPulumi

curl -X POST "${DATAROBOT_ENDPOINT}/workloads/${WORKLOAD_ID}/stop" \
  -H "Authorization: Bearer ${DATAROBOT_API_TOKEN}"

dr workload stop "$WORKLOAD_ID"

pulumi destroy

サマリー¶

このチュートリアルでは、次のことを行いました。

インラインドラフトアーティファクト（タイプservice）からドラフトワークロードを作成しました。
プラットフォームがコンテナグループを構築し、Readiness Probeを実行し、呼び出しURLを割り当てるのを確認しました。
そのURLを呼び出して、トラフィックがエンドツーエンドで流れることを確認しました。
アーティファクトがdraftであるため、ワークロードの寿命が短いことを学びました（8時間のTTL、ドラフトアーティファクトごとに1つのワークロード、自動クリーンアップ）。

次のステップ¶

リソース	説明
チュートリアル：本番環境ですぐに使用できるコンテナのデプロイ	ロックされたアーティファクト、重要度、共有、監視を使用してサービスを本番環境に移行します。
ワークロードの概念	オブジェクトモデル、ライフサイクル状態、およびドラフトとロックの決定に関する詳細。
CLIを使用したワークロードの管理	`dr workload`コマンドの完全なリファレンス。
Pulumiを使用したワークロードの管理	完全なPulumiプロバイダーリファレンスと本番環境のパターン。