Сервис выполнения заданий: Сайты выполнения заданий 2021 — Рейтинг лучших сайтов для заработка на выполнении заданий в интернете

Няни для ребенка в Москве, найти няню для ребенка, услуги частных нянь на YouDo

Через сервис YouDo вы можете заказать недорогие услуги детской няни на дому. На нашем сайте заполняют профили специалисты с подтвержденными квалификационными навыками, поэтому поиск не займет много времени. Заказывая услуги няни для своего ребенка у нас, вы можете не сомневаться в ее профессионализме и ответственном подходе к выполнению обязанностей. Также не придется долго искать исполнителя по каталогу, поскольку он сам откликнется на заявку.

Услуги няни для ребенка

Услуги няни для ребенка стали очень востребованы в Москве. Если у вас возникла необходимость в поиске и найме специалиста с педагогическим образованием, который сможет оказать должный уход за вашим малышом, – заполняйте заявку на нашем сайте. Вы сможете быстро найти и нанять любой домашний персонал, причем подбор можете осуществлять, опираясь на:

• рейтинг исполнителя;
• стоимость услуг;
• отзывы от предыдущих клиентов.

Надежная няня для ребенка – это специалист, обладающий специальным образованием и навыками обращения с детьми любого возраста. В идеальном варианте няня должна обладать медицинским образованием, чтобы в случае необходимости оказать первую помощь своему подопечному. Если у вас есть свои предложения и требования – укажите их при заполнении заявки, и вам ответят только специалисты, подходящие под ваши параметры.

Что входит в услуги няни

Основная обязанность профессиональной няни для ребенка – организация его воспитания. По факту, идеальная няня выполняет то же, что и молодая мама. То есть:

• готовит пищу для ребенка;
• кормит малыша;
• ходит с ним на прогулки;
• убирает за ним в комнате.

Также детская няня занимается развитием малыша – играет в развивающие игры, проводит занятия и т.д. Осуществляя найм профессиональной помощницы, вы можете быть уверены в качестве ее работы и в низкой цене на услуги.

Как выбрать няню в Москве?

Чтобы подобрать и заказать недорогие услуги няни через наш сервис, необходимо, в первую очередь, решить, какой именно специалист вам нужен. В каталоге агентств по подбору домашнего персонала есть предложения услуг детских нянь:

• для грудного ребенка на дому;
• для ребенка до трех лет;
• гувернанток;
• на выходные.

От специализации зависят должностные обязанности няни, а также стоимость ее услуг. Считается, что самые высокие требования предъявляются к няне для грудного ребенка. Такой специалист должен делать массаж младенцу, а также проводить соответствующие процедуры. Цена на работу няни для грудничка будет доступной. Вы сможете ознакомиться с отзывами о работе исполнителя перед тем, как нанять его.

Сервис для выполнения заданий / Блог компании YouDo / Хабр

Привет, Хабр!

Я долго ждал момента, когда смогу предоставить профессиональному сообществу новый геолокационный сервис YouDo.

«Какой же он новый?», — возможно, заметит внимательный хабраюзер. «YouDo существует с 2009».

Отчасти верно, так как первая версия проекта под названием YouDo была запущена более трёх лет назад. За это время случилось много изменений, но истории я бы хотел коснуться позже.

А сейчас о новом YouDo

1) Об идее и проблеме

Суть проекта заключается в предоставлении удобного инструмента, при помощи которого пользователь в любой точке мира сможет быстро решить любую задачу. Для этого он создаёт задание, депонирует сумму, которую готов заплатить и уже через несколько минут может получить десятки выгодных предложений от людей, которые находятся рядом. Далее в несколько кликов заказчик выбирает лучшее предложение (цена, рейтинг, отзывы). После выполнения работы заказчик завершает задание и оставляет отзыв. Деньги переводятся на счет исполнителя.

Примеры:

— Купить продукты в магазине и привезти домой

— Доставить и собрать шкаф из Икеи

— Убраться в квартире и помыть окна

— Отремонтировать, настроить технику

— Любые курьерские задачи и т.д.

Люди даже не представляют, как много вокруг тех, кто готов выполнять подобные задачи и зарабатывать на этом. Это проблема любого мегаполиса, где одна часть жителей не имеет свободного времени для решения бытовых или бизнес задач, а другая не знает, как и где удобно подзаработать по своей квалификации.

2) О процессе

В конце 2011 года мы решили перезапустить YouDo по новой модели, к тому времени сайт уже находился на реконструкции. Был составлен таймлайн с этапами, необходимыми для успешного перезапуска.

Получилось примерно следующее:

1)

Создать прототип

2)

Собрать показатели

(конверсия в платящих, средний чек, ARPPU и т.д.)

3)

Выстроить на основе показателей и анализа рынка фин. модель

4)

Привлечь

инвестиции

5) Выйти из беты и обеспечить страхование заданий

6) Запуститься на мобильных платформах

7) Выйти в крупные города на рынках СНГ, Европы, БРИК.

Поиск инвесторов начали сразу и вели параллельно с разработкой, поставив цель во что бы то ни стало к середине года (это был крайний вариант) иметь как минимум подписанный договор о намерениях. Оказалось, что за три года работы мы немного научились делать презентации, строить бизнес-модели и общаться с инвесторами). Это помогло.

3) Пользователи и безопасность

С привлечением заказчиков все было примерно ясно, как и где их искать — опыт имелся (тесты с трафиком показали понятные цифры и объёмы), а вот с исполнителями всё представлялось сложнее. Этих людей не оформишь в штат, а делать качественный и надёжный сервис с человеком со стороны сложнее.

Однако, нам удалось найти удобный и недорогой способ не только для привлечения исполнителей, но и для их верификации. Сохранять и проверять на достоверность паспортные данные, самого владельца — на наличие уголовных и административных правонарушений, неоплаченных кредитов и т.д. У нас этот процесс фактически не отличается от проверки клиентов в любом банке службой безопасности. Кроме этого, исполнитель должен пройти собеседование по своей квалификации, показать рекомендации с работы и т.д. Если всё ОК, то через сутки пользователь получает специальный значок на сайте и может начать участвовать в локальных заданиях.

Систему безопасности, фрод контроля и возможных махинаций, как со стороны заказчиков, так и со стороны исполнителей, продумывали долго. Сейчас готовим к внедрению. Позже дополнительно планируем страховать все задания, автоматически генерировать расписки для категорий связанных с доставкой и т.д.

3) Конкуренты

Ближе всего по модели находится американский TaskRabbit (суммарно уже привлёк более $25 млн). Я создал на нём первое задание еще в 2008 году (он тогда назывался RunMyErrand), проект много менялся и долго искал свою модель, оттачивал механику. Ещё есть весьма молодой, но нашумевший Zaarly (привлёк более $8 млн), правда он недавно повернул в сторону продажи товаров, а не выполнения заданий. Есть старожил рынка RadBеacon (он еще в 2009 году выйграл TechCrunch 50 и привлек более $5 млн), хотя это больше навороченная доска объявлений с обратной механикой, у которой за это время появилось много клонов. Вообще в США есть около двух десятков интересных проектов, которые сейчас в той или иной степени проводят эксперименты, близкие по механике к нам.

В России всё только начинается, за последнее время я видел порядка 5 проектов, которые анонсировали что-то подобное. В основном рынок у нас пока делят доски объявлений, кадровые агентства домашнего персонала и сервисы платных помощников.

Про отличия. Приведу пару табличек.

Вот сравнение с основными игроками рынка по оффлайн заданиям
(извините за частичный перевод, выдернул в спешке из нашей презентации).

Это табличка — отнюдь не по самым сильным сторонам YouDo.

Если говорить о них, то задачи вида «Принести горячий кофе из Кофемании» нигде, кроме как на YouDo, сейчас не удастся решить за пару минут после регистрации.

Отзывы людей говорят сами за себя.

Вот сравнение на примере конкретного задания с YouDo — «Разовая уборка в 1комн. квартире».

Заключение

Есть сервисы, которые ломают устои и привычки, они очень долго раскачиваются, много поворачивают, но в итоге один из сотен оказывает огромное влияние на рынок и жизнь людей. В свое время hh.ru убил сотни кадровых агентств, предоставив удобную возможность компаниям самостоятельно решать кадровые вопросы. В hh не придумали ничего нового, они просто сделали удобный поиск и взаимодействие с огромной базой резюме напрямую.

Мы тоже не придумываем ничего нового. Доски объявлений уже давно доказали свою необходмость массам людей. Мы просто хотим показать, как можно решать задачи по-новому: удобнее, быстрее и надёжнее. Добавив верификацию и геймификацию, которые не могут дать онлайн объявления; оперативность и мобильность, которую не может обеспечить кадровое агентство; систему отзывов и рейтингов, столь же значимую, как на eBay, но только для рынка мелких услуг.

Глобальная цель проекта заключается не в том, чтобы просто соединять заказчиков и исполнителей, а в том, чтобы делать этих людей свободнее. Не важно, какая это свобода: новый приток финансов для исполнителей или свобода за счёт экономии времении в прямом смысле этого слова для заказчика. Мы не ставим цель быстрых показателей, мы хотим делать бизнес с пользователми, которые верят в то, во что верим мы.

А мы искренне верим, что сейчас YouDo создаёт проекцию того, как будет выглядеть работа будущего. Мы верим, что уже через 2-3 года рынок мелких услуг будет под контролем геолокационных крауд-сервисов, а рост мобильного трафика неприменно перенесёт его на мобильные платформы.

Денис Кутергин,

CEO YouDo

[email protected]

PS Я буду вам очень признателен за предложения и идеи, нам пока сложно смотреть на сервис со всех углов, бороться со скептиками и сложившимся статусом-кво, но ничто так не воодушевляет, как мнение людей, которые верят в идею. Нас становится всё больше!

В этом году на РИФ+КИБ от YouDo будет организован спецпроект, где каждый желающий сможет бесплатно протестировать YouDo во время конференции, подробности расскажу чуть позже. Буду рад встретиться и пообщаться у нашего стенда.

Что такое Яндекс.Толока – База знаний Timeweb Community

Существует множество способов заработка в интернете. Один из них – сервис Яндекс.Толока.

В этой статье я подробно расскажу, что это за система и как она работает.

Что такое Яндекс.Толока

Яндекс.Толока – это сервис, позволяющий получать деньги за выполнение небольших заданий. Например, искать данные о компании, проверять контент на качество, актуализировать информацию, анализировать и сравнивать сайты. С помощью данного процесса компания Яндекс совершенствует свою систему, в том числе улучшает ответы на поисковые запросы, обучает Алису и так далее.

Как работает Яндекс.Толока

Сервис Яндекс.Толока работает по следующему алгоритму – заказчик публикует задание, а зарегистрированный пользователь принимает его, проходит обучение и выполняет работу. Вознаграждение за выполнение в первое время варьируется от 1 до 10 центов. Со временем пользователь набирает рейтинг и навык, гонорар за каждую единицу возрастает.

В первое время пользователю будет доступно около 30 заданий. Они оцениваются дешево, но суть как раз в том, что выполнить их можно несколько раз. Пользователь может выбирать простые задачи вроде проверки сайта или содержания статьи, изучения поисковых запросов. Но порой встречаются задачи, требующие небольшой физической активности. Например, сходить к определенному зданию и уточнить его данные, в том числе адрес и название компании.

Рабочий процесс контролируется с помощью стандартного алгоритма ранжирования Яндекса. После выполнения и отправки готового задания система направляет его на проверку. Если работа проделана качественно, пользователь поднимается в рейтинге и получает дополнительные баллы.

Как начать работать в Толоке

Сперва необходимо зарегистрироваться как исполнитель через аккаунт Яндекс (если вы заказчик, то регистрация тоже потребуется). Необходимо также использовать номер мобильного телефона – на него будет выслано SMS-сообщение с кодом подтверждения. После входа можно приступать к выполнению заданий. Правда, есть одно требование – пользователь должен быть старше 18 лет, так как в некоторых задачах содержится порнографический контент.

Работать можно как через сайт, так и с мобильного приложения на Android и iOS.

В одноименном разделе будет список заданий для выполнения. Каждый пункт имеет подробное описание и стоимость. Можете воспользоваться фильтром для выбора наиболее подходящего варианта – с обучением, отложенной приемкой, с возрастным ограничением и так далее.

Задания в Яндекс.Толоке

Как я уже говорила, перед тем как приступить к выполнению задания, зарегистрированный пользователь должен пройти обучение. Оно представлено в виде теста, который должен быть выполнен в строго обозначенное время. Часто тесты бывают довольно сложными, и не всегда понятно, какого формата задача вас ждет. Но все сложности и суть работы объясняются в специальных подсказках или инструкциях.

Если в каком-то из ответов пользователь допустит ошибку, система покажет, где это произошло, и даст развернутый комментарий. Выполненную работу проверяет модератор, в некоторых случаях он может отклонить результат. Обычно проверка проходит быстро, но бывает, что она занимает несколько дней.

После выполнения первых задач в разделе «Профиль» начнут отображаться изменения. Пользователь начнет набирать рейтинг, основанный на качестве, времени выполнения, а также активности пользователя в сервисе. Чем выше данный показатель, тем больше заданий он будет видеть и тем выше будет оплата за них.

Какие задания может разместить заказчик? 

Примеры типовых заданий, которые размещаются на Толоке различными компаниями:

• Проверить текстовый контент на соответствие техническим требованиям. 
• Распознать объект на фото.
• Сравнить изображения. 
• Оценить видеоролик на наличие шумов и прочих дефектов. 
• Перевести аудиозапись в текст (аудиотранскрипция). 
• Пройти опрос или тестирование.
• Провести мониторинг цен в различных магазинах. 
• Проверить корректность адреса определенной компании. 

В официальном руководстве вы можете узнать, какие задачи может размещать заказчик и как им стать. 

Оплата в Яндекс.Толока

Стоимость заданий обычно указывается рядом с названием. Смотреть надо на пункт зеленого цвета, так как он показывает то, сколько вы заработаете конкретно в данном проекте. А рядом расположенный показатель – это максимальная цифра, до нее размер гонорара будет подниматься при повышении уровня навыка.

Общее количество заработанных денег на сайте отображается в правом верхнем углу. Указана сумма уже доступных средств (выделены зеленым цветом), а также тех, что будут предоставлены после проверки заданий (выделены серым цветом).

Вывести деньги со внутреннего счета можно на кошелек ЮMoney, PayPal, Skrill, Papara и Payoneer. Для вывода необходимо открыть страницу «Мои деньги» и выбрать подходящую платежную систему. С общей суммы также будет вычитаться комиссия, она отличается на разных сервисах. Есть также минимальный порог для вывода.

Более подробная информация доступна на сайте поддержки Яндекса.

Сколько можно заработать в Яндекс.Толока

Количество заработанных в Толоке денег зависит от активности пользователя и его рейтинга. Средний показатель – от 5 до 10 долларов за рабочий день, порой даже выше. Все зависит от количества и типа доступных заданий, а еще времени, которое человек выделяет на их выполнение.

Заключение

Яндекс.Толока – не самый уникальный в своем роде сервис, но с его помощью можно заработать небольшие деньги «не вставая с дивана». Это скорее способ подработки, нежели замена стандартного рабочего процесса.

Создание и выполнение заданий—ArcGIS Pro

Доступно с лицензией Workflow Manager.

В ArcGIS Pro вид рабочего процесса обеспечивает доступ к подключению рабочего процесса. Новые задания можно создавать в виде рабочего процесса и выполнять в виде заданий.

Выполнение задания

Рабочий процесс задания выполняется с помощью инструментов выполнения рабочего процесса, доступных на вкладке Задание и в контекстном меню изображения рабочего процесса. Подробнее см. раздел Выполнение рабочего процесса.

Примечание:

Рабочий процесс задания может запустить выполнение после создания задания, выполнив все шаги, для которых задано автоматическое выполнение. Настройка Автоматически выполнить рабочий процесс при создании задания определена в разделе Концепция расширенных рабочих процессов, а настройка Автоматическое выполнение в шаге определяется в разделе Инструменты настройки рабочих процессов в ArcGIS Workflow Manager (Classic) Administrator. После применения эти настройки используются и ArcGIS Pro. Если для двух или более последовательных шагов задано автоматическое выполнение, рабочий процесс задания можно запустить в автоматическом режиме. Если в рабочий процесс включен шаг, требующий участия пользователя, задание на этом шаге будет остановлено и перейдет в режим ожидания действий пользователя, необходимых для продолжения работы.

Выполнение шага

В случае автоматического шага этот инструмент помечает шаг как начатый и выполняет логику, связанную с шагом. В случае процедурного шага инструмент помечает шаг как начатый. Если в выполняемом шаге настроен переход к следующему шагу после его выполнения, текущий шаг помечается как завершенный, и рабочий процесс переходит после выполнения текущего шага к следующему шагу. Это относится и к автоматическим и к процедурным шагам.

Текущий шаг может быть выполнен из вкладки Задание и из контекстного меню изображения рабочего процесса.

1. Откройте задание.
2. Для выполнения задания сделайте одно из следующего:
   • На вкладке Задание, в группе Рабочий процесс, щелкните Выполнить шаг .
   • В изображении рабочего процесса щелкните правой кнопкой мыши текущий шаг и выберите Выполнить шаг.

Отметить завершение шага

Если в процедурном шаге не настроен переход к следующему шагу после его выполнения, его необходимо вручную пометить как завершенный. Если для шага настроена возможность его пропуска, шаг можно пометить как завершенный без предварительного выполнения.

Текущий шаг может быть помечен как выполненный на вкладке Задание и в контекстном меню изображения рабочего процесса.

1. Откройте задания, чтобы пометить шаги как завершенные.
2. Чтобы отметить текущий шаг как завершенный выполните одно из следующего:
   • На вкладке Задание, в группе Рабочий процесс, щелкните Отметить завершение шага .
   • В изображении рабочего процесса щелкните правой кнопкой мыши текущий шаг и выберите Отметить завершение шага.

Сообщение «Отказано в доступе» при выполнении начальной HPC заданий на кластере HPC Pack 2008 R2

Симптомы

Предполагается установить обновление 2816845 на кластере Microsoft HPC Pack 2008 R2, содержащий узлы компонента service broker высокой доступности (HA). При выполнении заданий HPC Service-Oriented архитектуры (SOA) в кластере заданий HPC SOA сбой и появляется сообщение об ошибке «Доступ запрещен».

Причина

Эта проблема возникает, поскольку service broker на узлах компонента service broker HA олицетворяет удостоверение логических компонента service broker. Это происходит, когда broker service отправляет запросы в службу SOAServiceHost на вычислительных узлах. Тем не менее если стек Windows Communication Foundation (WCF) устанавливает подключение к вычислительных узлов, стек игнорирует broker service. Таким образом служба SOAServiceHost отклоняет запросы, которые поставляются через подключение, потому что службы SOAServiceHost не может определить, являются ли запросов от доверенных брокера служб.

Решение

Сведения об обновлении

Рекомендуется применять исправления все пользователи, использующие кластере HPC Pack 2008 R2, содержащий узлы HA компонента service broker.

Центр загрузки Майкрософт

Следующий файл доступен для загрузки из центра загрузки Майкрософт:

Для получения дополнительных сведений о том, как скачать файлы поддержки Майкрософт, щелкните следующий номер статьи базы знаний Майкрософт.

Как загрузить файлы поддержки Microsoft через оперативные службы Корпорация Майкрософт проверила этот файл на наличие вирусов. Корпорация Майкрософт использует последнее антивирусное программное обеспечение, доступное на период публикации файла. Файл хранится на защищенных серверах, что предотвращает его несанкционированное изменение.

Следуйте инструкциям в статье базы знаний Майкрософт (KB) для развертывания обновления на каждом узле компонента service broker высокой ДОСТУПНОСТИ в кластере.

Предварительные условия

Необходимо иметь Microsoft HPC Pack 2008 R2 Пакет обновления 4 (SP4 для установки этого исправления). Дополнительные сведения о HPC Pack 2008 R2 SP4 посетите следующий веб-узел центра загрузки корпорации Майкрософт:

Необходимость перезагрузки

После установки исправления компьютер необходимо перезагрузить.

Сведения о замене

Это исправление не заменяет ранее выпущенные исправления.

Инструкции по установке

Перед установкой исправления

Отключение всех вычислительных узлов (включая узлы Microsoft Azure), узлы рабочей станции и неуправляемый сервер узлов. Дождитесь окончания установки исправления всех текущих заданий.

При применении исправления

Установите это исправление на узле пассивного компонента service broker. Затем начните переход на другой ресурс для изменения брокера обновленный пассивный узел для активных и измените на пассивный узел активного компонента service broker.

Примечание. Необходимо повторите эти шаги, пока не установлено исправление на всех узлах компонента service broker.

Прежде чем удалять исправления

Отключение всех вычислительных узлов (узлы Microsoft Azure включают), узлы рабочей станции и неуправляемый сервер узлов. Дождитесь завершения удаления этого исправления всех текущих заданий.

После удаления исправления

Удаление исправления из каждого узла HA компонента service broker.

Английская версия данного исправления содержит атрибуты файла (или более поздние атрибуты файлов), приведенные в следующей таблице. Дата и время для этих файлов указаны в формате общего скоординированного времени (UTC). При просмотре сведений о файле, он преобразуется в локальное время. Чтобы узнать разницу между временем по Гринвичу и местным временем, откройте вкладку Часовой пояс элемента Дата и время в панели управления.

Статус

Корпорация Майкрософт подтверждает, что это проблема продуктов Майкрософт, перечисленных в разделе «Относится к».

Дополнительные сведения

Для получения дополнительных сведений о терминологии обновлений программного обеспечения щелкните следующий номер статьи базы знаний Майкрософт:

Описание Стандартные термины, используемые при описании обновлений программных продуктов Майкрософт

Новый сервис «Задания» на Образовательной платформе «Юрайт» – Образовательная платформа Юрайт. Для вузов и ссузов.

Ура, на «Юрайте» появились задания!

Друзья, на Образовательной платформе «Юрайт» появились задания с возможностью дать развернутый ответ!

Тесты проверяют базовое освоение дисциплины, но для формирования профессиональных навыков необходима творческая и проектная работа. Юрайт.Задания помогают сделать обучение более качественным и эффективным.

Вам больше не придется тратить часы на формулирование заданий и искать в спаме почты письма с работами от студентов. Обучение и проверка студентов происходят в едином цифровом пространстве! Теперь ваши студенты могут проходить «Умные тесты» по ходу обучения, выполнять полноценные задания и сдавать итоговый экзамен. Это все поможет оценить, как студент освоил материал, и значительно снизит вашу нагрузку.

Задания к учебным курсам разрабатываются авторами и методистами, как это было с тестами. Студент дает развернутый ответ и прикрепляет файл с ответом. После этого преподавателю приходит уведомление, он проверяет и дает обратную связь обучающимся. Вы можете дать как индивидуальное задание каждому ученику, так и коллективное, установить срок сдачи.

Методология заданий учитывает компетенции ФГОС и таксономию Блума.

Задания доступны как образовательный премиум-сервис платформы тем, у кого есть подписка на «Юрайт»: для них обновление пройдет автоматически. Если у вас пока нет подписки, предлагаем принять участие в акции «УчиУчись по-новому!»: успейте оформить полную подписку с 30%-ной скидкой, и экзамены и задания станут вам доступны (https://urait.ru/info/learn-learn)!

Сервис новый и мы будем постоянно его улучшать и дополнять. Если у вас будут замечания, вопросы или предложения — пишите на почту [email protected], мы учтем все ваши пожелания!

Управление заданием — Справка по работе сервиса Kabanchik.by

Блок доступных действий с заданием находится под описанием задания:

Набор доступных действий меняется в зависимости от его статуса:

Сразу после создания задания, когда оно находится в статусе «

Ожидает исполнителя» вы имеете возможность:

• Редактировать задание (кроме заданий с оплатой через сайт). При переходе в режим редактирования открывается интерфейс полностью повторяющий страницу создания задания, тут вы можете редактировать практически всю информацию в задании. Нельзя изменить метод выбора исполнителя и метод оплаты с оплаты через сайт на оплату наличными.
  После редактирования задания, если к нему уже добавлены предложения исполнителей — они будут удалены, исполнителю будет необходимо подтвердить свое согласие с новыми условиями.
• Отменить задание. Если ваше задание стало не актуальным — вы можете отменить его, после нажатия на это действие откроется форма, в которой необходимо будет выбрать причину отмены задания:
• Выбрать и посмотреть предложение. Выбор исполнителя для выполнения задания.

После создания прямого поручения, когда задание в статусе «

Ожидает подтверждение назначенного исполнителя«:

• Редактировать задание.
• Отменить задание.
• Предложить всем исполнителям. После этого действия задание переходит в статус «Ожидает исполнителя», и любой исполнитель на сервисе может добавить к нему свое предложение.

Когда задание назначилось за исполнителем, в статусе «

В работе«:

• Отменить задание.
• Отметить как выполненное. Это действие переводит задание в статус «Закрыто заказчиком». После нажатия вам необходимо будет оставить отзыв о заказчике и указать финальную стоимость задания:
• Написать личное сообщение. Открывает тет-а-тет чат между исполнителем и заказчиком:
• Сменить исполнителя (в блоке предложения — «Исполнитель не подошел«). После нажатия необходимо будет указать причину, по которой вам не подошел исполнитель, после этого задание перейдет в статус «Ожидает исполнителя».
• Продлить задание. Если исполнитель не успевает выполнить ваше задание — вы можете один раз продлить срок его выполнения (точно так же один раз продлить задание может исполнитель). После нажатия на это действие необходимо будет в форме выбрать срок, на который продлевается задание (1/3/5/10 дней)

Когда исполнитель указал, что задание им было выполнено и оно находится в статусе «

Выполнено«:

• Отметить как выполненное.
• Сменить исполнителя.
• Написать личное сообщение.

Если задание находилось в статусе «В работе»/»Выполнено» более 5 дней после окончания срока выполнения и оно было «

Закрыто автоматически«:

• Оставить отзыв. Написать отзыв о работе исполнителя, форма аналогичная закрытию задания, только без указания финальной стоимости.

Читайте далее:

Что делать после выполнения задания

Дашборд заказчика

Что делать если задание было выполнено не качественно

GitHub — ga4gh / схемы выполнения задач

^{главный статус отделения:}

Глобальный альянс за геномику и здоровье — международная коалиция, созданная для обмена геномными и клиническими данными.

Облачный рабочий поток

Cloud Work Stream помогает сообществам специалистов по геномике и здоровью в полной мере использовать преимущества современных облачных сред.
Наше первоначальное внимание сосредоточено на «применении алгоритмов к данным» путем создания стандартов для определения, совместного использования и выполнения переносимых рабочих процессов.

Мы работаем с партнерами по разработке платформ и лидерами отрасли над разработкой стандартов, которые будут способствовать совместимости.

API службы выполнения задач (TES) — это попытка определить стандартизированную схему
и API для описания задач пакетного выполнения. Задача определяет набор входных файлов,
набор (Docker) контейнеров и команд для запуска, набор выходных файлов,
и некоторые другие журналы и метаданные.

Определение API

См. Справочную документацию в удобном для чтения виде
и описание OpenAPI YAML.Вы также можете изучить спецификацию в редакторе Swagger Editor.

Вся документация и страницы, размещенные на «ga4gh.github.io/task-execution-schemas», отражают последний выпуск API из ветки master . Чтобы отслеживать последние разработки, добавьте к указанным выше URL-адресам ‘preview / ‘ (например, ‘ga4gh.github.io/task-execution-schemas/preview/ / docs’).

Реализации, совместимые с TES

Отдельная проверка безопасности была выполнена для API.Тем не менее, любая реализация, на которую есть ссылки из документации, сопровождающей API, выполняется без каких-либо гарантий безопасности. Если вы интегрируете этот код в свое приложение, то на ВАШ СОБСТВЕННЫЙ РИСК И ОТВЕТСТВЕННОСТЬ организовать аудит для обеспечения соответствия любым применимым нормативным требованиям и требованиям безопасности, особенно в тех случаях, когда личные данные могут быть предметом спора.

Клиент

Сервер

Примеры обслуживания TES

Схема и API определены здесь, в спецификации Open Api 3.0,1. Клиенты могут использовать JSON и REST для общения
со службой, реализующей TES API.

Создать задачу

Вот пример сообщения о полной задаче, определяющего задачу, которая вычисляет
контрольная сумма MD5 во входном файле и выгружает выходные данные:

 {
    "name": "Пример MD5",
    "description": "Задача, которая запускает md5sum для входного файла.",
    "теги": {
      "custom-tag": "значение тега"
    },
    "входы": [
      {
        "name": "infile",
        "описание": "входной файл md5sum",
        "url": "/ путь / к / входному_файлу",
        "путь": "/ контейнер / ввод",
        "тип": "ФАЙЛ"
      }
    ],
    "выходы": [
      {
        "url": "/ путь / к / выходному_файлу",
        "путь": "/ контейнер / вывод"
      }
    ],
    "Ресурсы" : {
      "cpuCores": 1,
      «ramGb»: 1.0,
      "diskGb": 100.0,
      "вытесняемый": ложь
    },
    «исполнители»: [
      {
        "изображение": "убунту",
        «команда»: [«md5sum», «/ container / input»],
        "stdout": "/ контейнер / вывод",
        "stderr": "/ контейнер / stderr",
        "рабочий каталог": "/ tmp"
      }
    ]
} 

Минимальная версия той же задачи, включающая только обязательные поля, выглядит так:

 {
    "входы": [
      {
        "url": "/ путь / к / входному_файлу",
        "путь": "/ контейнер / ввод"
      }
    ],
    "выходы": [
      {
        "url": "/ путь / к / выходному_файлу",
        "путь": "/ контейнер / вывод"
      }
    ],
    «исполнители»: [
      {
        "изображение": "убунту",
        «команда»: [«md5sum», «/ container / input»],
        "stdout": "/ контейнер / вывод"
      }
    ]
} 

Для создания задачи отправьте HTTP-запрос POST:

 POST / v1 / tasks

{"id": "task-1234"} 

Возвращаемое значение — идентификатор задачи.

Получить задание

Получить задание по ID:

 GET / v1 / tasks / task-1234

{"id": "task-1234", "state": "RUNNING"} 

Возвращаемое значение будет минимальным описанием состояния задачи.

Чтобы получить дополнительную информацию, вы можете изменить представление задачи с помощью параметра запроса URL-адреса view .

Базовое представление будет включать все поля задач, за исключением нескольких, которые могут быть
большие строки (stdout / err / системный журнал, содержимое входных параметров).

 GET / v1 / tasks / task-1234? View = ОСНОВНОЙ

{"id": "task-1234", "state": "RUNNING", "name": "пример MD5" и т.д ...} 

Полное представление включает журналы stdout / err / system и полные входные параметры:

 GET / v1 / tasks / task-1234? View = ПОЛНЫЙ

{"id": "task-1234", "state": "RUNNING", "name": "Пример MD5",
  "журналы": [{"stdout": "stdout content ..."}] и т.д ...} 

Список задач

В список задач:

 GET / v1 / tasks

{"задачи": [{"id": "task-1234", "state": "RUNNING"} и т. д...]} 

Аналогично получению задачи по ID, вы можете изменить вид задачи:

Отменить задачу

Чтобы отменить задачу, отправьте HTTP POST на конечную точку отмены:

 POST / v1 / tasks / task-1234: отменить 

Возможные улучшения в будущем

• Интеграция с GA4GH DRS для разрешения источника входных данных (возможно, поддержка URI DRS в качестве допустимых значений входных URL-адресов).
• Интеграция с GA4GH TRS для разрешения образов контейнеров (возможно, поддержка TRS URI в качестве допустимых значений имен образов исполнителей).

Как внести изменения

См. CONTRIBUTING.md.

Если в спецификации обнаружена проблема безопасности, отправьте электронное письмо по адресу [email protected] с подробным описанием ваших проблем.

elixir-cloud-aai / TESK: корневой проект службы выполнения задач GA4GH + сценарии развертывания в Kubernetes

Реализация механизма выполнения задач на основе стандарта TES, работающего на Kubernetes . Для получения дополнительных сведений о TES см. (Очень) краткое введение в TES.

По организационным причинам этот проект разделен на 3 репозитория:

• Эта, содержащая документацию и файлы развертывания
• tesk-api: содержит службу, реализующую TES API и преобразующую задачи в пакетные вызовы Kubernetes
• tesk-core: содержит код, который запускается в виде образов в кластере kubernetes с помощью tesk-api.

Если API работает в вашем кластере, он будет извлекать изображения из нашего gcr.io автоматически.

TESK разработан с целью поддержки любого кластера Kubernetes , его развертывание см. На странице развертывания.

Техническая документация находится в папке документации.

Архитектура

В виде диаграммы:

Описание : Первый модуль в жизненном цикле задачи — это модуль API, модуль, который запускает веб-сервер ( Tomcat ) и предоставляет указанные конечные точки TES .Он потребляет запросов TES , проверяет их и преобразует в заданий Kubernetes . Затем модуль API создает модуль контроллера задач или taskmaster .

taskmaster потребляет задания исполнителя, входы и выходы. Сначала он создает модуль filer , который создает утверждение постоянного тома (PVC) для монтирования в качестве временного пространства. Все монтирования инициализируются, и все файлы загружаются в места, указанные в запросе TES; заполненный PVC может затем использоваться каждым модулем исполнителя один за другим.После того, как файл закончил работу, таскмастер перебирает исполнителей и запускает их как поды один за другим. Примечание : Каждая задача TES имеет отдельного диспетчера задач, PVC и принадлежащих ей модулей исполнителей; единственный модуль для задач - это модуль API.

После последнего исполнителя файл вызывается еще раз, чтобы обработать выходные данные и отправить их в удаленные места из PVC. PVC очищается, удаляется, и таскмастер завершает работу, завершая задачу.

Требования

• Рабочий кластер Kubernetes версии 1.9 и новее.
• Если вы хотите, чтобы TESK обрабатывал задачи с вводом-выводом (а вы, вероятно, захотите), вам дополнительно потребуется:
• Класс хранилища по умолчанию, который TESK будет использовать для создания временных PVC. Достаточно того, что класс хранилища поддерживает режим RWO.
• И, если вы хотите, чтобы TESK был интегрирован с диспетчерами рабочих процессов, вам дополнительно потребуется либо учетная запись FTP, либо PVC, к которым можно получить доступ изнутри или извне кластера с помощью диспетчера рабочих процессов (подробнее на странице развертывания).

Обеспечение совместимости при выполнении задач в системах HPC, облаке и других средах

Объединенный анализ данных, распределенных по всему миру, может сделать исследования в области геномики более мощными за счет соединения нескольких крупномасштабных наборов данных для одновременного анализа.

В таких исследованиях используются сложные методы, такие как выравнивание нескольких последовательностей с эталонным геномом человека для идентификации потенциально патогенных вариантов. Этот анализ часто включает до сотен тысяч вычислительных задач, выполнение которых может потребовать значительного времени и вычислительной мощности.API v1 службы выполнения задач (TES), недавно одобренный Руководящим комитетом по стандартам GA4GH, предоставляет стандартный механизм для организации такого сложного анализа в различных вычислительных средах.

Для поддержки крупномасштабного интегрированного анализа учреждения и организации используют системы очередей, которые отправляют задачи на высокопроизводительные компьютеры (HPC) или облачные среды, но каждая вычислительная система уникальна, и каждый поставщик облачных услуг использует несовместимые API-интерфейсы для выполнения пакетных задач.Из-за этих несоответствий исследователи, выполняющие объединенный анализ, должны использовать уникальный код для каждого из них.

TES API дополняет набор стандартов, созданных GA4GH Cloud Work Stream, миссия которого - помочь сообществу специалистов по геномике и здоровью в полной мере использовать преимущества современных облачных сред, добавляя алгоритмы к данным, которые нельзя перемещать из-за различных нормативных ограничений.

«Создавая программное обеспечение для анализа с помощью TES API, исследователи могут быстро переходить от университетского кластера к Amazon и Microsoft Azure, не меняя свой код», - сказал Кайл Эллротт, доцент кафедры вычислительной биологии Орегонского университета здравоохранения и науки. - руководитель группы разработчиков TES API.«С TES API перенос крупномасштабных пакетных вычислений между частными компьютерами и облаком становится плавным».

На бэкэнде TES API оборачивается вокруг системы HPC или облачной среды учреждения, а затем управляет развертыванием, планированием, запуском и очисткой задач, обеспечивая при этом обновления статуса и регистрацию информации обратно исследователю.

Например, если исследователь запускает конвейеры геномного анализа, он может отправить тысячу запросов задач, обычно с помощью механизма рабочего процесса.Механизм рабочего процесса, который может быть выполнен на заказ или из существующего программного проекта, нуждается в способе взаимодействия с локальными вычислительными ресурсами. Сервер TES принимает запросы, взаимодействует с локальной системой очередей заданий и отслеживает ход выполнения и вывод. Все это делается в едином API, который выглядит одинаково независимо от того, какая инфраструктура управляет вычислительными ресурсами. Таким образом, TES API обеспечивает гибкий и стандартизованный подход для подключения сложных механизмов рабочего процесса к новым вычислительным системам, экономя время и ресурсы.

Кроме того, TES API может помочь расширить системы, которые предоставляют API службы выполнения рабочих процессов (WES), еще один облачный стандарт GA4GH. В то время как WES API организует серию шагов в рабочем процессе, TES API может подключать рабочий процесс к вычислительной базе данных для выполнения определенных шагов. Поэтому, когда исследователь переносит свой рабочий процесс с поддержкой WES в новую вычислительную среду, он может подключиться к локальному TES API без необходимости писать новые адаптеры.

«Эта концепция подключаемых серверных модулей вычислений является ключевой для TES API», - сказала Аня Невельска, ведущий инженер-программист EMBL-EBI и соруководитель группы разработчиков TES API.«Поскольку многие существующие механизмы рабочих процессов уже реализовали TES API, добавление поддержки нового вычислительного сервера, такого как новый облачный провайдер, может быть достигнуто с помощью одной реализации TES - вместо написания отдельных реализаций для каждого механизма рабочего процесса. Кроме того, серверные части TES могут быть реализованы в выбранной технологии, независимо от технологического стека, используемого для механизмов рабочего процесса ».

«Европейская инфраструктура наук о жизни очень фрагментирована», - сказал Александр Каниц, соруководитель проекта ELIXIR Cloud, проекта драйверов GA4GH.«TES API предлагает средства абстрагирования по различным серверным вычислительным процессам, чтобы объединить выполнение вычислительных рабочих процессов на различных узлах, от больниц до исследовательских центров. Это одна из основных причин, по которой мы решили реализовать TES API ».

Йорис Ванкершавер, менеджер по стратегическим технологиям и решениям в области наук о жизни в Enthought, сказал: «TES API позволяет нам« кодировать против TES », а не против конкретной среды. Это важно при работе с клиентами, которые могут иметь как локальные серверы, так и облачные ресурсы, или которые заинтересованы в переходе в облако.”

API TES также был разработан с учетом реальных ограничений. «Сложность перемещения данных о здоровье для вторичных исследовательских целей огромна из-за конфиденциальности пациентов, безопасности и юридических соображений», - сказала Лесли Гласс, менеджер проекта в EMBL-EBI, где она возглавляет проект CINECA. «Мы решили внедрить TES API, чтобы гарантировать, что эти данные не станут разрозненными и недоступными для исследования».

Многие движки рабочих процессов, включая Cromwell, Nextflow и Snakemake, уже начали поддерживать TES API.В будущем команда планирует расширить поддержку API и сосредоточиться на совместимости с другими стандартами GA4GH, включая API службы репозитория данных (DRS) и спецификацию паспортов GA4GH для управления аутентификацией и авторизацией.

Обзор выполнения задачи (услуги)

В MicroStrategy Web задача - это четко определенная операция, упакованная в виде веб-службы.Такая операция обычно предоставляет только часть информации, отображаемой на веб-странице MicroStrategy. В результате, когда делается запрос на получение данных с сервера с помощью задачи, обновлять нужно только часть веб-страницы, а не всю страницу. Эта возможность выполнять частичные обновления является ключом к поддержке высокоинтерактивных веб-приложений и приложений на основе веб-сервисов.

Задачи поддерживаются инфраструктурой задач, сервис-ориентированной архитектурой (SOA) MicroStrategy.Инфраструктура задач была разработана для повышения производительности и предоставляет задачам все преимущества использования веб-служб. Использование задач MicroStrategy дает несколько основных преимуществ по сравнению с логикой веб-API в приложении, включая тот факт, что эти службы:

• Многоразовый

  Если логика встроена в приложение, она не может быть повторно использована другим приложением.С другой стороны, сервисы можно многократно использовать в приложениях. Например, предположим, что у вас есть несколько веб-приложений, в которые вы хотите встроить MicroStrategy HTML. Вы можете написать отдельный код для каждого приложения - возможно, даже написать код на разных языках (например, ASP, JSP или PHP) - или вы можете использовать задачу. Если вы используете задачу - будь то существующая задача, предоставленная MicroStrategy, или созданная вами настраиваемая задача - ее можно повторно использовать в любом приложении. Это особенно важно для языков программирования, для которых недоступен API, таких как PHP.

• Абстракция

  Когда вы используете службы для создания приложения, вам не нужно беспокоиться о логике или рабочем процессе MicroStrategy. Вам просто нужно понимать параметры, необходимые для задач, которые вы используете, а MicroStrategy позаботится обо всем остальном.Например, предположим, что вы хотите создать потребительское приложение, в котором выполняется отчет. У вас есть два варианта обработки выполнения отчета: использовать MicroStrategy API или использовать задачу MicroStrategy. Если вы используете MicroStrategy API, ваше приложение должно понимать, как создавать объекты MicroStrategy из фабрик, устанавливать соответствующие свойства объекта, собирать соответствующие данные с Intelligence Server с помощью флагов и преобразовывать результаты в правильный формат.Если, с другой стороны, вы используете задачу MicroStrategy, ваше приложение должно передавать только простые для понимания параметры, такие как идентификатор отчета, чтобы указать, какой отчет выполнять, и стиль, чтобы указать, как форматировать вывод. Рабочий процесс и логика обрабатываются инфраструктурой задач и указанной задачей.

• инкапсулированный

  В рамках одной архитектуры можно получить доступ ко многим различным службам.

• на основе открытия

  Сервисы могут быть очень наглядными и могут быть обнаружены внешними механизмами.

Чтобы упростить процесс использования задач, MicroStrategy предоставляет набор готовых задач, охватывающих широкий спектр функций.Он также предоставляет мощный мастер, который проведет вас через процесс создания ваших собственных задач.

Для эффективного использования задач полезно иметь представление не только о самих задачах, но также об инфраструктуре и архитектуре, которые их поддерживают. В темах этого раздела дается объяснение каждой из этих областей.

• Обзор задач

  Задачи - это четко определенные операции, упакованные в виде веб-сервисов, которые доступны множеству клиентов в различных формах.Доступ к задачам можно получить с помощью HTTP-запроса от веб-браузера к серверу или вызова веб-службы от клиента к серверу с использованием протокола SOAP.

• Обзор инфраструктуры задач

  Инфраструктура задач - это набор компонентов, которые упрощают интерактивные веб-приложения и приложения на основе веб-сервисов.Он предназначен для максимально быстрого ответа на простой запрос, возвращая наименьшее количество данных, необходимых для удовлетворения этого запроса.

• Архитектура инфраструктуры задач

  В этом разделе дается объяснение общей архитектуры инфраструктуры задач.

• Типичный рабочий процесс задачи

  Последовательность выполнения задач в этом разделе представляет собой типичный рабочий процесс, который можно создать и протестировать с помощью приложения Task Processor Administrator.

Tes Azure - реализация, совместимая с GA4GH Task Execution Service (TES) для Azure Compute

Обзор

Глобальный альянс по геномике и здоровью (GA4GH) - это организация, которая устанавливает политики и технические стандарты, касающиеся обмена и обработки данных геномики.Они выпускают схему выполнения задач (TES), контракт API, позволяющий независимое от облака выполнение задач в облаке.

Сервер API TES для вычислений Azure предоставляет API-интерфейс, совместимый с GA4GH TES (схема выполнения задач), и использует вычислительные службы Azure на своей внутренней стороне для выполнения задач. Сегодня рабочие нагрузки могут выполняться с помощью пакетной службы Azure, и планируется поддержка служб Azure Kubernetes (AKS).

Конечная точка TES может использоваться автономно или интегрироваться в различные существующие инструменты рабочего процесса, такие как Cromwell или cwl-tes.

Характеристики

• Архитектура на основе подключаемых модулей для серверных вычислений с поддержкой пакетной службы Azure сегодня
• Поддержка автономной работы или аутентификации с несколькими пользователями (через AAD + OAuth) с изоляцией задач для каждого клиента или пользователя
• Автоматическая передача файлов входов и выходов задач (чтение из Azure Blob, HTTP, HTTPS, SFTP, FTP + SSL, AWS S3, GCP и запись в Azure Blob, SFTP, FTP + SSL)
• Key Vault хранит все конфиденциальные секреты
• Журнал приложений и трассировка отправлены в Application Insights
• Простое развертывание на основе Docker с использованием Terraform; внутренние ресурсы также автоматически предоставляются через REST API
• Задачи выполняются с использованием контейнеров, полученных из концентратора Docker или частного реестра контейнеров

Компоненты

Документация

Около

Авторы

Проект и кодовая база поддерживаются командой Microsoft Commercial Engineering (CSE) Healthcare Industry на основе максимальных усилий.

Использование по назначению

Обратите внимание, что код, представленный в этом репозитории, предназначен в качестве образца кода для запуска разработки, и что вам может потребоваться настроить и протестировать код для предполагаемого варианта использования. Он не является продуктом, официально поддерживаемым Microsoft и связанным с SLA. Если вы собираетесь использовать эти образцы кода, вы несете ответственность за их развертывание в соответствии с требованиями к доступности и времени безотказной работы вашего проекта.

Лицензия

По лицензии MIT.

Проблемы и запросы функций

Если вы обнаружили какие-либо проблемы или хотите запросить отсутствующую функцию, сделайте это, открыв проблему.

Содействие

В этом проекте принят Кодекс поведения с открытым исходным кодом Microsoft, и мы приветствуем вклад и предложения. Дополнительные сведения о внесении вклада см. В руководстве для авторов.

О выполнении задачи · Центр знаний CGC

 {"metadata": {"image": [], "title": "", "description": ""}, "api": {"url": "" , "auth": "required", "results": {"codes": []}, "settings": "", "params": []}, "next": {"description": "", " pages ": []}," title ":" О выполнении задачи "," type ":" basic "," slug ":" about-task-execution "," отрывок ":" "," body ":" По факту выполнение, ваша задача разбивается на модульные блоки, называемые [jobs] (doc: about-task-execution # section-jobs).Затем каждое задание выполняется, когда его входные данные становятся доступными. Задания выполняются на вычислении [экземплярах] (doc: about-task-execution # section-instance), [процессе] (doc: about-task-execution # section-scheduling), управляемом алгоритмом планирования. Вы можете [контролировать выполнение задачи] (doc: about-task-execution # section-control-execution), задав определенные параметры, на которых алгоритм планирования основывает свои решения. \ N \ n ## Jobs \ n * Jobs * - это различные шаги выполнения вашей задачи и включают выполнение инструментов, загрузку / скачивание файлов и получение образов Docker.\ n \ nЗадание создается для каждого запуска инструмента. В большинстве случаев один инструмент выполняется только один раз для каждого рабочего процесса, что дает одно задание для каждой задачи. \ N \ nВ некоторых случаях, однако, инструмент может запускаться несколько раз для более эффективной обработки отдельных частей большого ввода. Это дает несколько заданий для одного инструмента. Инструмент также может быть запущен несколько раз, если один из его входных данных является списком, элементы которого должны обрабатываться параллельно. \ n \ n ## Экземпляры \ nКогда вы запускаете анализ, он запускается на вычислительном экземпляре от поставщика облачной инфраструктуры (Amazon Web Services или Google Cloud Platform).\ n \ nЭкземпляры вычислений отображаются как удаленные компьютеры, способные выполнять стандартное программное обеспечение, и называются * экземплярами *. \ n \ nКак и любой компьютер, экземпляр будет иметь несколько ядер ЦП, памяти, жесткого диска и сетевых ресурсов. . \ n \ nCGC предоставляет инфраструктуру, которая контролирует экземпляры на протяжении всего выполнения вашего анализа. \ n \ n ## Организация очереди \ n \ nВ некоторых случаях задача может быть временно поставлена ​​в очередь: \ n1. Задача только что отправлена ​​и ожидает выполнения. \ N2.Достигнуто максимальное количество параллельных экземпляров для вашей учетной записи. \ N3. Некоторые ресурсы облачной инфраструктуры, необходимые для выполнения задачи, недоступны. \ N \ nВ случаях 2 и 3, описанных выше, статус задачи изменится обратно с ** Очередь ** на ** ВЫПОЛНЯЕТСЯ **, когда требуются параллельные экземпляры или ресурсы облачной инфраструктуры. становятся доступными. Это изменение статуса задачи может происходить несколько раз во время выполнения. \ N \ nЕсли задача поставлена ​​в очередь из-за достижения максимально допустимого количества параллельных экземпляров на одну учетную запись пользователя, время, необходимое для того, чтобы задача изменила свое состояние с ** QUEUED ** возврат к ** РАБОТАЕТ ** может зависеть от нескольких факторов, таких как: \ n * размер входных файлов, \ n * время, необходимое для выполнения инструмента или рабочего процесса, \ n * доступность экземпляров - e.г. доступен ли требуемый тип экземпляра немедленно. \ n \ nЧтобы гарантировать, что все пользователи могут запускать свои задачи на CGC, у каждого отдельного пользователя есть ограничение в 80 параллельных экземпляров. Это ограничение на количество экземпляров реализовано, поскольку общее количество параллельных экземпляров, используемых CGC, ограничено Amazon Web Services (AWS), основным поставщиком облачных услуг CGC. Несмотря на то, что это означает, что задачи, требующие более 80 экземпляров, могут занять больше времени, это гарантирует, что экземпляры доступны для всех пользователей CGC для выполнения своих задач.\ n \ nПредел применяется как совокупное максимальное количество параллельных экземпляров на пользователя для всех задач во всех проектах, созданных пользователем. Чтобы понять, как работает ограничение, рассмотрим следующий пример: \ n1. Пользователь ** rfranklin ** имеет два проекта на CGC с именами ** WGS ** и ** WES **. \ N2. В ** WES ** rfranklin в настоящее время выполняет пакетную задачу, которая использует 56 параллельных экземпляров. \ N3. В ** WGS ** ** rfranklin ** запускает другую пакетную задачу, для которой требуется 42 параллельных экземпляра. Поскольку для каждого пользователя применяется ограничение в 80 параллельных экземпляров, это означает, что задача в ** WGS ** сможет использовать только 24 экземпляра (80 минус 56, используемые задачей в ** WES **), в то время как оставшиеся экземпляры выделяются, когда одна из двух запущенных задач освобождает их.\ n \ nПользователи, добавленные в проект, также выполняют свои задачи в пределах ограничений параллельных экземпляров создателя проекта. В приведенном выше примере, если ** rfranklin ** наконец добавляет пользователя ** jsmith ** в один из проектов, ** WES ** или ** WGS **, а ** jsmith ** пытается запустить задачу, это задача будет поставлена ​​в очередь, поскольку ** rfranklin ** уже использует максимально допустимое количество параллельных экземпляров. \ n \ nДля получения более общей информации о различных состояниях задач см. [список статусов задач] (doc: list-of- статусы задач).\ n \ n ## Планирование \ nПроцесс назначения и запуска экземпляров, которые соответствуют выполнению инструмента в задаче, называется * планированием *. \ n \ nОрганизация выполнения задания, а также предоставление экземпляров осуществляется нашим индивидуальным планированием Алгоритм. \ N \ nКогда инструмент будет запущен, алгоритм планирования выбирает лучший экземпляр на основе [требований к ресурсам инструмента] (doc: about-tool-resource-requirements). Алгоритм планирования может запустить это задание в активном экземпляре, параллельно с более ранним заданием из той же задачи, или он может решить запустить новый экземпляр для размещения нового задания.\ n \ n ## Контроль выполнения \ nВы можете контролировать выполнение вашей задачи, настраивая параметры, с которыми работает алгоритм планирования. \ n \ nПараметры, которые вы можете настроить, - это типы экземпляров, используемых для анализа, а также количество экземпляров каждого типа, которые можно использовать параллельно. \ n \ nЭти параметры могут быть прикреплены к инструментам и рабочим процессам, которые Алгоритм планирования будет учитывать при принятии решения, какой инструмент и где запускать. Эти параметры называются [подсказки выполнения] (doc: список подсказок выполнения).\ n \ nCGC понимает и реализует инструменты, рабочие процессы, задания и выполнение в соответствии с требованиями Common Workflow Language (CWL). "," updates ": []," order ": 0," isReference ": false," hidden " : false, "sync_unique": "", "link_url": "", "link_external": false, "_ id": "586d3c3d6481370f00f6f305", "project": "55faf11ba62ba1170021a9a7", "createdAt": "2017-01-04T18: 17: 33.547Z "," parentDoc ": null," version ": {" version ":" 1.0 "," version_clean ":" 1.0.0 "," codename ":" "," is_stable ": true," is_beta ": правда," is_hidden "ложь" is_deprecated ": ложь," категории ": [" 55faf11ca62ba1170021a9ab " "55faf8f4d0e22017005b8272", "55faf91aa62ba1170021a9b5", "55faf929a8a7770d00c2c0bd", "55faf932a8a7770d00c2c0bf", "55faf94b17b9d00d00969f47", "55faf958d0e22017005b8274"," 55faf95fa8a7770d00c2c0c0" , "55faf96917b9d00d00969f48", "55faf970a8a7770d00c2c0c1", "55faf98c825d5f19001fa3a6", "55faf99aa62ba1170021a9b8", "55faf99fa62ba1170021a9b9", "55faf9aa17b9d00d00969f49", "55faf9b6a8a7770d00c2c0c3", "55faf9bda62ba1170021a9ba", "5604570090ee490d00440551", "5637e8b2fbe1c50d008cb0 78" , "5649bb624fa1460d00780add", "5671974d1b6b730d008b4823", "5671979d60c8e70d006c9760", "568e8eef70ca1f0d0035808e", "56d0a2081ecc471500f1795e", "56d4a0adde40c70b00823ea3", "56d96b03ddb00270849", "56fbb83d8f21c817002af880", "573c811bee2b3b2200422be1", "576bc92afb62dd20001cda85", "5771811e27a5c20e00030dcd", "5785191af3a10c0e009b75b0" , "57bdf84d5d48411900cd8dc0", "57ff5c5dc135231700aed806", "5804caf7
f0f00e77521", "58458b4fba4f1c0f009692bb", "586d3c287c6b5b2300c05055", "58ef66d88646742f009a0216", "58f5d52d78f00fe4e77", "59a555bccdbd85001bfb1442", "5a2a81f688574d001e9934f5", "5b080c8d7833b20003ddbb6f", "5c222bed4bc358002f21459a", "5c22412594a2a5005cc9e919",» 5c41ae1c335
190a291e "," 5c8a525e2ba7b2003f9b153c "," 5cbf14d58c79c700ef2b502e "," 5db6f03a6e187c006f667fa4 ":", "5f894c7d3c09", "5f894c7d09a09:"490Z "," createdAt ":" 2015-09-17T16: 58: 03.490Z "," project ":" 55faf11ba62ba1170021a9a7 "," __ v ": 47}," category ": {" sync ": {" isSync ": false , "url": ""}, "pages": [], "title": "ВЫПОЛНЕНИЕ ЗАДАЧИ", "slug": "выполнение задачи", "order": 22, "from_sync": false, "reference" : false, «_ id»: «586d3c287c6b5b2300c05055», «version»: «55faf11ba62ba1170021a9aa», «__ v»: 0, «project»: «55faf11ba62ba1170021a9a7», «createdAt»: «2017-01-04.683Z: 17}: , "githubsync": "", "user": "575e85ac41c8ba0e00259a44", "__ v": 0} 

Задача - Получить - REST API (Пакетная служба Azure)

Получает информацию об указанной Задаче.
Для Задач с несколькими экземплярами такая информация, как affinityId, executionInfo и nodeInfo, относится к основной Задаче. Используйте API списка подзадач для получения информации о подзадачах.

В этой статье

  ПОЛУЧИТЬ {batchUrl} / jobs / {jobId} / tasks / {taskId}? Api-version = 2020-09-01.12.0  

С дополнительными параметрами:

  GET {batchUrl} / jobs / {jobId} / tasks / {taskId}? $ Select = {$ select} & $ expand = {$ expand} & timeout = {timeout} & api-version = 2020-09-01.12,0  

Параметры URI

Заголовок запроса

Типы носителей: «application / json; odata = minimalmetadata»

Ответы

Безопасность

azure_auth

Поток OAuth3 для Azure Active Directory

Тип:
oauth3
Поток:
неявный
URL-адрес авторизации:
https://login.microsoftonline.com/common/oauth3/authorize

Прицелы

Авторизация

Тип:
apiKey
В:
заголовок

Примеры

Задача получить

Образец запроса

  ПОЛУЧИТЬ аккаунт.region.batch.azure.com/jobs/jobId/tasks/taskId?api-version=2020-09-01.12.0
идентификатор-запроса-клиента: 00000000-0000-0000-0000-000000000000
ocp-date: пт, 17 фев 2017, 00:00:00 GMT  

Пример ответа

  {
  "id": "testTask",
  "url": "https://account.region.batch.azure.com/jobs/jobId/tasks/taskId",
  «eTag»: «0x8D3D62350711C55»,
  "creationTime": "2016-09-06T06: 59: 15.1161429Z",
  "lastModified": "2016-09-06T06: 59: 15.1161429Z",
  "состояние": "активный",
  «stateTransitionTime»: «2016-09-06T06: 59: 15.1161429Z ",
  "commandLine": "имя хоста cmd / c",
  "userIdentity": {
    "autoUser": {
      "scope": "task",
      "elevationLevel": "nonadmin"
    }
  },
  "multiInstanceSettings": {
    "numberOfInstances": 3,
    "CoordationCommandLine": "cmd / c эхо-координация"
  },
  "constraints": {
    "maxWallClockTime": "P10675199DT2h58M5.4775807S",
    "retentionTime": "P10675199DT2h58M5.4775807S",
    «maxTaskRetryCount»: 0
  },
  "requiredSlots": 2,
  "executionInfo": {
    «retryCount»: 0,
    "RequeueCount": 0
  }
}  

Определения

AffinityInformation

Подсказка о местонахождении, которую может использовать пакетная служба для выбора вычислительного узла, на котором следует запустить задачу.

ApplicationPackageReference

Ссылка на пакет, который будет развернут на вычислительных узлах.

AuthenticationTokenSettings

Параметры токена аутентификации, который Задача может использовать для выполнения операций пакетной службы.

AutoUserScope

Прицел для автопользователя

AutoUserSpecification

Задает параметры для автоматического пользователя, который запускает задачу в пакетной службе.

BatchError

От пакетной службы Azure получен ответ об ошибке.

BatchErrorDetail

Элемент дополнительной информации, включаемый в ответ об ошибке пакетной службы Azure.

CloudTask

Пакетная задача Azure.

ComputeNodeInformation

Информация о вычислительном узле, на котором выполнялась задача.

Реестр контейнеров

Частный реестр контейнеров.

ContainerWorkingDirectory

Расположение рабочего каталога задачи контейнера.

DependencyAction

Действие, которое пакетная служба выполняет над Задачами, зависящими от этой Задачи.

Уровень

Повышенный уровень пользователя.

EnvironmentSetting

Переменная среды, которая должна быть установлена ​​в процессе задачи.

Категория ошибки

Категория ошибки.

Сообщение об ошибке

В ответе об ошибке пакетной службы Azure получено сообщение об ошибке.

ExitCodeMapping

Как пакетная служба должна реагировать, если задача завершается с определенным кодом выхода.

ExitCodeRangeMapping

Диапазон кодов выхода и то, как пакетная служба должна реагировать на коды выхода в этом диапазоне.

Условия выхода

Указывает, как пакетная служба должна отвечать после завершения задачи.

ExitOptions

Указывает, как пакетная служба реагирует на определенное условие выхода.

JobAction

Действие, выполняемое над Заданием, содержащим Задачу, если Задача завершается с заданным условием выхода и свойство onTaskFailed Задания имеет значение «performExitOptionsJobAction».

MultiInstanceSettings

Параметры, которые определяют, как запускать задачу с несколькими экземплярами.

ИмяЗначениеПара

Представляет пару "имя-значение".

Файл вывода

Спецификация для отправки файлов с узла пакетных вычислений Azure в другое место после того, как пакетная служба завершила выполнение процесса задачи.

Выходной файлBlobContainerDestination

Указывает место назначения для отправки файла в контейнере хранилища BLOB-объектов Azure.

Выходной файл Назначение

Место назначения, в которое должен быть загружен файл.

OutputFileUploadCondition

Условия, при которых должен быть выгружен выходной файл задачи или набор файлов.

OutputFileUploadOptions

Подробная информация об операции загрузки выходного файла, в том числе при каких условиях выполнять загрузку.

ResourceFile

Один или несколько файлов для загрузки на вычислительный узел.

Ограничения задачи

Ограничения выполнения для применения к задаче.

TaskContainerExecutionInformation

Содержит информацию о контейнере, в котором выполняется Задача.

TaskContainerSettings

Параметры контейнера для Задачи.

Зависимости задач

Указывает любые зависимости Задачи. Любая Задача, которая явно указана или находится в диапазоне зависимости, должна быть завершена до того, как зависимая Задача будет запланирована.

TaskExecutionInformation

Информация о выполнении Задачи.

Результат выполнения задачи

Результат выполнения Задачи.

TaskFailureInformation

Информация о сбое задачи.

TaskIdRange

Диапазон идентификаторов задач, от которых может зависеть задача.Все задачи с идентификаторами в этом диапазоне должны быть успешно завершены, прежде чем можно будет запланировать зависимую задачу.

TaskState

Состояние Задачи.

Статистика задач

Статистика использования ресурсов для Задачи.

Идентификатор пользователя

Определение идентификатора пользователя, под которым запускается Задача.