En este artículo explicamos paso a paso cómo configurar Cloud Run Jobs y Cloud Scheduler en Google Cloud Platform para generar capturas de pantalla automatizadas. También presentamos a Q2BSTUDIO, una empresa de desarrollo de software que ofrece aplicaciones a medida, software a medida, inteligencia artificial, ciberseguridad y servicios cloud aws y azure, además de servicios de inteligencia de negocio como Power BI.
Introducción y casos de uso: Cloud Run Jobs es ideal para tareas batch sin servidor como generar capturas, procesar archivos o ejecutar scripts periódicos. Combinado con Cloud Scheduler y Triggers puedes ejecutar trabajos cada X minutos o en cron programado. En Q2BSTUDIO ayudamos a integrar estas piezas con buenas prácticas de seguridad, automatización y observabilidad.
Crear un Job básico desde la consola: Accede a Cloud Run y selecciona Crear Job. Rellena los campos ejemplo: Container Image URL stacksimplify/google-cloud-run-job-demo1:1.0.0 Job Name google-cloud-run-job-demo1 Region us-central1 Number of Tasks 10 Deja el resto por defecto y pulsa Create. Tras crear el Job ve a Cloud Run Jobs, selecciona google-cloud-run-job-demo1 y usa Execute para lanzar una ejecución y revisar Tasks y Logs.
Actualizar y gestionar: Desde la consola usa EDIT para modificar argumentos, variables de entorno o número de tareas. Usa roles IAM apropiados para el service account que ejecute el Job, por ejemplo otorgando roles/storage.admin si el Job sube capturas a un bucket.
Preparación con gcloud: configura proyecto y región con las variables PROJECT_ID y REGION y ejecuta gcloud config set core/project PROJECT_ID gcloud config set run/region REGION
Crear cuenta de servicio y permisos: crea una service account para subir capturas gcloud iam service-accounts create screenshot-sa --display-name=Screenshot app service account Otorga permiso para acceder a Cloud Storage gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --role roles/storage.admin --member serviceAccount:screenshot-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com
Crear un Cloud Run Job con gcloud: ejemplo que toma dos URLs como argumentos gcloud run jobs create screenshot-demo2 --image=stacksimplify/google-cloud-run-job-demo2-screenshot:1.0.0 --args=https://dev.to/latchudevops --args=https://github.com/kohlidevops --tasks=2 --task-timeout=5m --set-env-vars=BUCKET_NAME=screenshot-PROJECT_ID --service-account=screenshot-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com Lista jobs con gcloud run jobs list
Ejecutar y verificar: lanza una ejecución con gcloud run jobs execute screenshot-demo2 Describe la ejecución y tareas gcloud run jobs executions describe EXECUTION_NAME gcloud run jobs executions tasks describe EXECUTION_NAME-task0 gcloud run jobs executions tasks describe EXECUTION_NAME-task1 Verifica el bucket en Cloud Storage para encontrar las imágenes generadas.
Actualizar job y relanzar: modifica argumentos o número de tareas con gcloud run jobs update screenshot-demo2 --args=https://github.com/kohlidevops/DevOpswithHelm/tree/main --tasks=1 Ejecuta con gcloud run jobs execute screenshot-demo2
Programar ejecuciones con Cloud Scheduler: habilita el API cloudscheduler.googleapis.com gcloud services enable cloudscheduler.googleapis.com Desde la consola en Cloud Run > Jobs > screenshot-demo2 > TRIGGERS crea un Trigger con nombre screenshot-demo2-scheduler-trigger Region us-central1 Frequency */5 * * * * Timezone según necesidad Service Account Compute Engine default service account Crea el trigger y espera la primera ejecución programada. Verifica ejecuciones automáticas en la sección Executions.
Buenas prácticas y seguridad: usa service accounts con mínimos privilegios, separa buckets por entorno y aplica políticas de ciclo de vida para limpieza de objetos. Centraliza logs y métricas en Cloud Logging y Cloud Monitoring para alertas. Si necesitas respaldar la arquitectura con auditoría y pruebas de seguridad, considera nuestros servicios de ciberseguridad y pentesting en ciberseguridad y pentesting.
Servicios Q2BSTUDIO: si buscas desarrollar soluciones más avanzadas, podemos integrar estas automatizaciones con aplicaciones a medida y pipelines de datos. Ofrecemos servicios de integración en la nube y migración hacia Servicios cloud aws y azure así como proyectos de inteligencia artificial, ia para empresas y agentes IA para automatizar decisiones. También trabajamos soluciones de inteligencia de negocio y Power BI para explotar los datos generados por tus jobs.
Resumen de comandos clave: gcloud config set core/project PROJECT_ID gcloud config set run/region REGION gcloud iam service-accounts create screenshot-sa --display-name=Screenshot app service account gcloud projects add-iam-policy-binding PROJECT_ID --role roles/storage.admin --member serviceAccount:screenshot-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com gcloud run jobs create screenshot-demo2 --image=stacksimplify/google-cloud-run-job-demo2-screenshot:1.0.0 --args=https://dev.to/latchudevops --args=https://github.com/kohlidevops --tasks=2 --task-timeout=5m --set-env-vars=BUCKET_NAME=screenshot-PROJECT_ID --service-account=screenshot-sa@PROJECT_ID.iam.gserviceaccount.com gcloud run jobs execute screenshot-demo2 gcloud services enable cloudscheduler.googleapis.com
Si quieres que en Q2BSTUDIO implementemos esta solución completa, desde desarrollo de software a medida hasta integración con IA y seguridad, contacta con nuestro equipo. Podemos diseñar un flujo que incluya automatización de procesos, generación de capturas, almacenamiento seguro y visualización con Power BI para que tus decisiones se basen en datos confiables.