Einführung

Ich habe AWS-Batch mit moto verspottet und konnte den Job registrieren, sodass ich ihn als Memorandum belassen werde.

Scheinzielressource

IAM Role --AWS-Batch-Computerumgebung --AWS-Batch-Jobwarteschlange --AWS-Batch-Jobdefinition

Code

`test_aws_batch.py`


#!/usr/bin/env python
# -*- coding: utf-8 -*-
import unittest
import boto3
from moto import mock_batch, mock_iam


class MyTestCase(unittest.TestCase):
    @mock_iam
    @mock_batch
    def test_aws_batch(self):
        client = boto3.client('batch')
        iam = boto3.client('iam')

        #Schein iam Rolle
        iams = iam.create_role(
            RoleName='test_matsu_iam',
            AssumeRolePolicyDocument='string',

        )
        iam_arn = iams.get('Role').get('Arn')
        print("iamRoleArn: " + iam_arn)

        # aws-Batch Compute-Umgebungsmodell
        batch = client.create_compute_environment(
            computeEnvironmentName='test_matsu_batch',
            type='UNMANAGED',
            serviceRole=iam_arn
        )
        compute_environment_arn = batch.get('computeEnvironmentArn')
        print("computeEnvironmentArn: " + compute_environment_arn)

        # aws-Batch Job Queue Mock
        job_qs = client.create_job_queue(
            jobQueueName='test_matsu_job_q',
            state='ENABLED',
            priority=1,
            computeEnvironmentOrder=[
                {
                    'order': 1,
                    'computeEnvironment': compute_environment_arn
                },
            ]
        )
        job_q_arn = job_qs.get('jobQueueArn')
        print("jobQueueArn: " + job_q_arn)

        # aws-Batch Job Definition Mock
        job_definition = client.register_job_definition(
            jobDefinitionName='test_matsu_job_definition',
            type='container',
            containerProperties={
                'image': 'string',
                'vcpus': 123,
                'memory': 123
            },
        )
        job_definition_arn = job_definition.get('jobDefinitionArn')
        print("jobDefinitionArn: " + job_definition_arn)

        #Job hinzufügen
        client.submit_job(
            jobName='string',
            jobQueue=job_q_arn,
            jobDefinition=job_definition_arn
        )

        #Jobliste abrufen
        jobs = client.list_jobs(
            jobQueue=job_q_arn
        )

        #Jobliste ausgeben
        print("jobSummaryList: " + str(jobs.get('jobSummaryList')))


if __name__ == '__main__':
    unittest.main()

Ausführungsergebnis

$ python -m unittest test.test_aws_batch -v
test_aws_batch (test.test_aws_batch.MyTestCase) ... iamRoleArn: arn:aws:iam::123456789012:role/test_matsu_iam
computeEnvironmentArn: arn:aws:batch:ap-northeast-1:123456789012:compute-environment/test_matsu_batch
jobQueueArn: arn:aws:batch:ap-northeast-1:123456789012:job-queue/test_matsu_job_q
jobDefinitionArn: arn:aws:batch:ap-northeast-1:123456789012:job-definition/test_matsu_job_definition:1
jobSummaryList: [{'jobId': 'ee3a3206-fdfe-404f-a1c1-9c444b41b546', 'jobName': 'string'}]
ok

----------------------------------------------------------------------
Ran 1 test in 0.167s

OK

Verschiedene Ressourcen wurden verspottet und der Job wurde erfolgreich eingereicht.

Am Ende

Mit diesem Modell können Sie die Übermittlung von Jobs an AWS-Batch testen, ohne die tatsächlichen AWS-Ressourcen zu verwenden. Leider ist der Inhalt des übergebenen Jobs nur "jobId" und "jobName". Es ist unwahrscheinlich, dass Tests für die Erstellung oder den Status von Arbeitsplätzen verfügbar sind. Die Schlussfolgerung ist, dass es besser erscheint, für den Test, der den übergebenen Job verwendet, "Mock" des "Unit Test" zu verwenden.

Ich konnte AWS-Batch mit Python, Moto verspotten, also werde ich es verlassen