Einführung in Aufgaben¶

Serverlose Aufgaben¶

Das serverlose Computemodell für Aufgaben ermöglicht es Ihnen, sich auf Snowflake-verwaltete Computeressourcen zu verlassen, anstatt auf benutzerverwaltete virtuelle Warehouses. Snowflake passt die Größe der serverlosen Computeressourcen automatisch an den jeweiligen Workload an. Snowflake bestimmt die ideale Größe der serverlosen Computeressourcen für eine bestimmte Ausführung auf der Grundlage einer dynamischen Analyse der Statistiken für die letzten Ausführungen derselben Aufgabe. Die maximale Computegröße für eine serverlose Aufgabe entspricht einem benutzerverwalteten virtuellen Warehouse der Größe XXLARGE. Mehrere Workloads in Ihrem Konto teilen sich einen gemeinsamen Satz von Computeressourcen.

Um das serverlose Computemodell zu verwenden, lassen Sie beim Erstellen einer Aufgabe mit CREATE TASK den Parameter WAREHOUSE weg. Beachten Sie, dass die Rolle, die den Befehl CREATE TASK ausführt, über die globale Berechtigung EXECUTE MANAGED TASK verfügen muss. Weitere Informationen zu den Anforderungen an die Zugriffssteuerung von Aufgaben finden Sie unter Aufgabensicherheit.

Die Abrechnung für die Ausführung von serverlosen Aufgaben unterscheidet sich von dem Standardmodell für den Credit-Verbrauch bei Aufgaben, für die virtuelle Warehouses als Computeressourcen eingesetzt werden. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Kosten für Aufgaben.

Benutzerverwaltete Aufgaben¶

Sie können alternativ die Computeressourcen für einzelne Aufgaben verwalten, indem Sie beim Erstellen der Aufgabe ein bestehendes virtuelles Warehouse angeben. Diese Option erfordert, dass Sie ein Warehouse wählen, das für die SQL-Aktionen, die von der Aufgabe ausgeführt werden, angemessen dimensioniert ist.

Auswählen einer Warehouse-Größe¶

Wenn Sie sich dafür entscheiden, bestehende Warehouses für die Bereitstellung von Computeressourcen für einzelne Aufgaben zu verwenden, sollten Sie die unter Hinweise zu Warehouses beschriebenen bewährten Verfahren befolgen. Um den Computing-Bedarf für Ihre Aufgabe zu verstehen, analysieren Sie die durchschnittliche Laufzeit für eine einzelne Aufgabe oder einen Task-Graphen unter Verwendung verschiedener Warehouses auf der Grundlage von Warehouse-Größe und Clustering. Sie sollten auch berücksichtigen, ob das Warehouse von mehreren Prozessen gemeinsam genutzt wird.

Um die durchschnittliche Laufzeit Ihrer Aufgaben zu analysieren, fragen Sie die Account Usage-Ansicht TASK_HISTORY ab. Die durchschnittliche Differenz zwischen der geplanten und der tatsächlichen Ausführungszeit einer Aufgabe ist die erwartete durchschnittliche Ausführungszeit der Aufgabe. Diese Differenz beinhaltet auch die Zeit, in der die Aufgabe in der Warteschlange stand, während andere Prozesse die Computeressourcen im Warehouse nutzen.

Bei Task-Graphen gibt es eine kurze Verzögerung zwischen dem Beenden einer Vorgängeraufgabe und dem Starten einer untergeordnete Aufgabe. Wählen Sie ein Warehouse, das groß genug ist, um mehrere untergeordnete Aufgaben gleichzeitig ausführen zu können.

Die folgende Abbildung zeigt ein Fenster von 1 Minute, in der eine einzelne Aufgabe 20 Sekunden lang in der Warteschlange steht und dann 40 Sekunden lang ausgeführt wird. Das bedeutet, dass andere Prozesse die Warehouse-Ressourcen in den ersten 20 Sekunden nach der geplanten Ausführung der Aufgabe genutzt haben.

Die folgende Abbildung zeigt einen Task-Graphen, für dessen Ausführung durchschnittlich 5 Minuten erforderlich sind. Die Abbildung zeigt das Fenster für 2 Ausführungen des zu bearbeitenden Task-Graphen. Die Berechnung dieses Fensters beginnt beim geplanten Startzeitpunkt der Stammaufgabe und endet, wenn die letzte untergeordnete Aufgabe vollständig ausgeführt wurde.

In diesem Beispiel wird das Warehouse, auf dem der Task-Graph ausgeführt wird, mit anderen gleichzeitigen Operationen geteilt. Diese parallelen Operationen verbrauchen alle verfügbaren Ressourcen, wenn die Ausführung jeder Aufgabe im Task-Graphen beendet ist und bevor die nächste Aufgabe ausgeführt wird. Infolgedessen enthält das Fenster für jede Aufgabe etwas Warteschlangenzeit für das Warten darauf, das andere Operationen abgeschlossen und die Computeressourcen freigegeben werden.

Empfehlungen zur Auswahl des Computemodells¶

In der folgenden Tabelle werden verschiedene Faktoren beschrieben, die Ihnen bei der Entscheidung helfen können, ob Sie serverlose Aufgaben oder benutzerverwaltete Aufgaben verwenden sollten:

Die maximale Größe einer serverlosen Aufgabenausführung entspricht einem XXLARGE-Warehouse. Wenn der Workload einer Aufgabe ein größeres Warehouse erfordert, erstellen Sie eine benutzerverwaltete Aufgabe mit einem Warehouse der erforderlichen Größe.

Aufgabenplanung¶

Aufgaben werden im Allgemeinen nach einem Zeitplan ausgeführt. Sie können den Zeitplan beim Erstellen einer Aufgabe mit CREATE TASK oder später mit ALTER TASK festlegen.

Eine eigenständige Aufgabe oder eine Stammaufgabe in einem Task-Graphen wird im Allgemeinen nach einem Zeitplan ausgeführt. Sie können den Zeitplan beim Erstellen einer Aufgabe mit CREATE TASK oder später mit ALTER TASK festlegen.

Snowflake stellt sicher, dass jeweils immer nur eine Instanz einer Aufgabe mit einem Zeitplan ausgeführt wird. Wenn eine Aufgabe zum Zeitpunkt der nächsten geplanten Ausführung noch immer ausgeführt wird, wird diese geplante Zeit übersprungen.

Snowflake passt die Größe und Skalierung der Computeressourcen für serverlose Aufgaben automatisch an. Für benutzerverwaltete Aufgaben wählen Sie eine geeignete Warehouse-Größe für die Aufgabe aus, um deren Workload innerhalb des Zeitplans zu erledigen. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Auswählen einer Warehouse-Größe.

Getriggerte Aufgaben¶

Sie können getriggerte Aufgaben (Triggered Tasks) verwenden, die nur ausgeführt werden, wenn ein definierter Stream neue Daten enthält. Dies vereinfacht einen häufigen Anwendungsfall, bei dem eine Quelle mit unvorhersehbarer Verfügbarkeit neuer Daten häufig abgefragt wird, und reduziert die Latenzzeit durch sofortige Verarbeitung, wenn neue Daten vorliegen.

Getriggerte Aufgaben verbrauchen erst dann Computeressourcen, wenn der definierte Datenstream Daten enthält und die Aufgabenausführung auslöst.

Im Folgenden finden Sie die Ausführungsbedingungen für getriggerte Aufgaben:

• Wenn Daten in der Tabelle geändert werden, die der zugehörige Stream verfolgt.

• Wenn die Aufgabe zum ersten Mal fortgesetzt wird, um alle Daten zu verbrauchen, die sich bereits im Stream befinden.

• Getriggerte Aufgaben führen automatisch alle 12 Stunden einen Zustandscheck durch, um zu verhindern, dass der Stream veraltet. Wenn sich keine Daten im Stream befinden, überspringt Snowflake die Ausführung, ohne Computeressourcen zu verwenden.

CREATE TASK triggeredTask  WAREHOUSE = my_warehouse
  WHEN system$stream_has_data('my_stream')
  AS
    INSERT INTO my_downstream_table
    SELECT * FROM my_stream;

ALTER TASK triggeredTask RESUME;

ALTER TASK task SUSPEND;
ALTER TASK task UNSET SCHEDULE;
ALTER TASK task RESUME;

Manuelles Ausführen von Aufgaben¶

Der Befehl EXECUTE TASK löst manuell eine einzelne Ausführung einer Aufgabe aus. Dieser SQL-Befehl ist nützlich, um neue oder geänderte Aufgaben zu testen, bevor diese für die Ausführung von SQL-Code in der Produktion aktiviert werden.

Sie können diesen SQL-Befehl direkt in Skripten oder gespeicherten Prozeduren aufrufen. Darüber hinaus unterstützt dieser Befehl die Integration von Aufgaben in externe Datenpipelines. Alle Drittanbieterdienste, die sich bei Ihrem Snowflake-Konto authentifizieren und SQL-Aktionen autorisieren können, können mit dem Befehl EXECUTE TASK Aufgaben starten.

Versionieren von Aufgabenausführungen¶

Wenn eine eigenständige Aufgabe zum ersten Mal fortgesetzt oder manuell ausgeführt wird, wird eine Startversion der Aufgabe festgelegt. Die eigenständige Aufgabe wird mit dieser Version ausgeführt. Nachdem eine Aufgabe angehalten und geändert wurde, wird beim Fortsetzen oder manuellen Ausführen der eigenständigen Aufgabe eine neue Version festgelegt.

Wenn die Aufgabe angehalten wird, werden alle zukünftigen geplanten Ausführungen der Aufgabe abgebrochen. In Ausführung befindliche Aufgaben werden jedoch weiterhin mit der aktuellen Version ausgeführt.

Angenommen, die Aufgabe wird angehalten, aber eine geplante Ausführung dieser Aufgabe hat bereits begonnen. Der Eigentümer der Aufgabe ändert den SQL-Code, der von der Aufgabe aufgerufen wird, während die Aufgabe noch ausgeführt wird. Die Aufgabe wird ausgeführt und führt den SQL-Code in ihrer Definition aus, wobei die Version der Aufgabe verwendet wird, die aktuell war, als die Ausführung der Aufgabe gestartet wurde. Wenn die Aufgabe fortgesetzt oder manuell ausgeführt wird, wird eine neue Version der Aufgabe festgelegt. Diese neue Version enthält die an der Aufgabe vorgenommenen Änderungen.

Um den Versionsverlauf der Aufgabenversionen abzurufen, fragen Sie die Account Usage-Ansicht TASK_VERSIONS (in der freigegebenen SNOWFLAKE-Datenbank) ab.

Aufgaben nach fehlgeschlagenen Ausführungen automatisch anhalten¶

Aufgaben können optional nach einer bestimmten Anzahl von aufeinanderfolgenden Ausführungen, die entweder fehlschlagen oder ein Zeitlimit überschreiten, automatisch angehalten werden. Dieses Feature sorgt für eine Senkung der Kosten, indem Aufgaben angehalten werden, die Snowflake-Credits verbrauchen, aber nicht zu Ende ausgeführt wurden.

Setzen Sie den Parameter SUSPEND_TASK_AFTER_NUM_FAILURES = num auf eine Aufgabe. Wenn der Parameter auf einen Wert größer als 0 gesetzt wird, werden Aufgaben automatisch angehalten, falls die angegebene Anzahl aufeinanderfolgender Aufgabenausführungen entweder fehlschlägt oder eine Zeitüberschreitung verursacht.

Der Parameter kann beim Erstellen einer Aufgabe mit CREATE TASK oder später mit ALTER TASK festgelegt werden. Sie können diesen Wert auch in Snowsight ändern.

Der Parameter SUSPEND_TASK_AFTER_NUM_FAILURES kann auch auf Konto-, Datenbank- und Schemaebene festgelegt werden. Die Einstellung gilt für alle im geänderten Objekt enthaltenen Aufgaben. Beachten Sie, dass das explizite Einstellen des Parameters auf einer niedrigeren (d. h. detaillierteren) Ebene den auf einer höheren Ebene eingestellten Parameterwert überschreibt.

Fehlgeschlagene Aufgabenausführungen automatisch wiederholen¶

Wenn eine Aufgabe mit dem Status FAILED endet, kann Snowflake die Ausführung der Aufgabe automatisch erneut versuchen. Die automatische Aufgabenwiederholung ist standardmäßig deaktiviert. Um dieses Feature zu aktivieren, setzen Sie TASK_AUTO_RETRY_ATTEMPTS auf einen Wert größer als 0.

Aufgaben, die Fehlerbenachrichtigungen verwenden, senden Benachrichtigungen für jeden fehlgeschlagenen Wiederholungsversuch. Weitere Informationen dazu finden Sie unter Konfigurieren einer Aufgabe zum Senden von Fehlerbenachrichtigungen.

Wenn Sie den Parameterwert von TASK_AUTO_RETRY_ATTEMPTS auf Konto-, Datenbank- oder Schemaebene festlegen, wird die Änderung bei der nächsten geplanten Ausführung der im geänderten Objekt enthaltenen Aufgaben wirksam.

Zugriffssteuerungsrechte¶

Kundenspezifische Rollen zur Verwaltung von Aufgabenberechtigungen erstellen¶

Mit kundenspezifischen Rollen können Sie die Berechtigungen für jedes Konto oder jede Rolle in Snowflake einfach verwalten. Um Änderungen an den Berechtigungen für alle Konten oder Rollen vorzunehmen, die die kundenspezifische Rolle verwenden, aktualisieren Sie die kundenspezifische Rolle. Oder Sie entziehen die Berechtigungen, indem Sie die kundenspezifische Rolle entfernen.

USE SYSADMIN;

CREATE ROLE warehouse_task_creation
  COMMENT = 'This role can create user-managed tasks.';

USE ACCOUNTADMIN;

GRANT CREATE TASK
  ON SCHEMA schema1
  TO ROLE warehouse_task_creation;

GRANT USAGE
  ON WAREHOUSE warehouse1
  TO ROLE warehouse_task_creation;

USE SYSADMIN;

CREATE ROLE serverless_task_creation
  COMMENT = 'This role can create serverless tasks.';

USE ACCOUNTADMIN;

GRANT CREATE TASK
  ON SCHEMA schema1
  TO ROLE serverless_task_creation;

GRANT EXECUTE MANAGED TASK ON ACCOUNT
  TO ROLE serverless_task_creation;

USE ROLE securityadmin;

CREATE ROLE taskadmin;

USE ROLE accountadmin;

GRANT EXECUTE TASK, EXECUTE MANAGED TASK ON ACCOUNT TO ROLE taskadmin;

USE ROLE securityadmin;

GRANT ROLE taskadmin TO ROLE myrole;

Aufgabeneigentümerrolle löschen¶

Wenn Sie die Eigentümerrolle einer Aufgabe löschen, geht die Eigentümerschaft der Aufgabe an die Rolle über, die die Eigentümerrolle gelöscht hat. Wenn die Eigentümerschaft einer Aufgabe wechselt, wird die Aufgabe automatisch angehalten, und neue Ausführungen werden erst geplant, wenn der neue Eigentümer die Aufgabe fortsetzt.

Wenn Sie die Rolle löschen, während die Aufgabe ausgeführt wird, wird die Aufgabenausführung unter der gelöschten Rolle abgeschlossen.

Ausführung von Systemdienstaufgaben¶

Snowflake führt Aufgaben mit den Berechtigungen des Aufgabeneigentümer aus, aber die Aufgabenausführungen sind keinem Benutzer zugeordnet. Stattdessen wird jede Ausführung von einem Systemdienst ausgeführt. Aufgaben werden von bestimmten Benutzern entkoppelt, um Komplikationen zu vermeiden, die auftreten können, wenn Benutzer gelöscht oder aufgrund von Authentifizierungsproblemen gesperrt werden oder wenn Rollen entfernt werden.

Da Aufgabenausführungen von einem Benutzer entkoppelt sind, wird der Abfrageverlauf von Aufgabenausführungen dem Systemdienst zugeordnet. Daher gibt es keine Benutzeranmeldeinformationen für diesen Dienst, und keine Person kann seine Identität übernehmen. Die Aktivität für den Systemdienst ist auf Ihr Konto beschränkt. Der Dienst bietet dieselben Verschlüsselungsschutz- und weitere Sicherheitsprotokolle, wie sie auch für andere Operationen erzwungen werden.