docker - 如何在 Prefect 流程中使用自定义 docker 存储？

问题描述

我已经设置了一个Dask集群，我很乐意向Prefect它发送基本流程。现在我想做一些更有趣的事情，并使用我的 python 库获取自定义 docker 映像，并在 dask 集群上执行流/任务。

我的假设是我可以离开 dask 集群（调度程序和工作人员），因为它们使用自己的 python 环境（在检查所有各种消息传递库后到处都有匹配的版本）。也就是说，如果 Flow 在我的 custom 中执行，我不希望将我的库添加到那些机器上storage。但是，要么我没有正确设置存储，要么假设上述情况是不安全的。换句话说，也许在我的自定义库中腌制对象时，Dask 集群确实需要了解我的 python 库。假设我有一些通用的 python 库，叫做data...

import prefect    
from prefect.engine.executors import DaskExecutor
#see https://docs.prefect.io/api/latest/environments/storage.html#docker
from prefect.environments.storage import Docker

#option 1
storage = Docker(registry_url="gcr.io/my-project/",
                 python_dependencies=["some-extra-public-package"],
                 dockerfile="/path/to/Dockerfile")
#this is the docker build and register workflow!
#storage.build()

#or option 2, specify image directly
storage = Docker(
        registry_url="gcr.io/my-project/", image_name="my-image", image_tag="latest"
    )

#storage.build()

def get_tasks():
    return [
        "gs://path/to/task.yaml"
           ]

@prefect.task
def run_task(uri):
    #fails because this data needs to be pickled ??
    from data.tasks import TaskBase
    task =  TaskBase.from_task_uri(uri)
    #task.run()
    return "done"

with prefect.Flow("dask-example",
                 storage = storage) as flow:
    #chain stuff...
    result =  run_task.map(uri=get_tasks())

executor = DaskExecutor(address="tcp://127.0.01:8080")
flow.run(executor=executor)

谁能解释这种基于 docker 的工作流程如何/是否应该工作？

标签： dockerdaskprefect

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