--- title: "Configurer les préférences d'exécution des jobs" description: "Chaque action ou workflow du Data Processing Engine dispose de plusieurs paramètres de configuration gérables via l'onglet Preferences" url: https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-jobs-preferences lang: fr lastUpdated: 2026-09-14 --- > For AI agents: the complete documentation index is available at https://docs.ovhcloud.com/fr/llms.txt, the full documentation bundle is available at https://docs.ovhcloud.com/fr/llms-full.txt. # Configurer les préférences d'exécution des jobs ## Objectif Chaque [action](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/landing-page-dpe-actions.md) ou [workflow](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-workflows.md) du Data Processing Engine dispose de plusieurs paramètres de configuration gérables via l'onglet **Preferences**. ![Préférences du Data Processing Engine](/images/public-cloud/data-platform/product/dpe/actions/settings/picts/dpe-preferences.png) Lorsqu'une _action_ est exécutée, elle utilise ces préférences pour s'exécuter. Lorsqu'un _workflow_ est exécuté, ses préférences **remplacent** les préférences de toutes les actions qu'il contient. Si une certaine option de préférence est désactivée au niveau du workflow (comme la segmentation ou le perimeter), elle reviendra aux préférences de chaque action pendant l'exécution du workflow. Ces préférences peuvent être modélisées pour être réutilisées en un clic à chaque fois, en les enregistrant dans un [environnement](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-environments.md). ## Environnements Les environnements sur la Platform sont un ensemble de préférences prédéfinies que vous pouvez rapidement assigner à vos actions ou workflows, afin de ne pas avoir à les configurer à chaque fois. [ En savoir plus sur les environnements](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-environments.md) ## Options de timeout :::info Les options de timeout ne sont pas modélisées dans un [environnement](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-environments.md), et doivent être configurées dans les préférences de chaque action/workflow ::: ### Timeout Le timeout est une durée d'exécution après laquelle votre job sera traité comme un échec. La durée du timeout inclut le temps de provisionnement des ressources, le temps de build, et la durée réelle d'exécution du code. La durée maximale de timeout que vous pouvez définir est de 24 heures, sauf pour les types de jobs suivants où vous pouvez la définir sur _null_, ce qui signifie infini (aucun timeout ne sera appliqué) : - Une action [Load](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-load.md) ayant un [connector](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/landing-page-connectors-sources.md) de type streaming comme source - Une action [Custom](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-custom.md) Si une exécution de job dépasse le délai imparti, elle sera signalée dans la liste des [jobs](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/landing-page-dpe-jobs.md) comme un échec dû à un timeout, afin de la différencier des autres sources d'échec. ### Arrêter le workflow en cas d'échec Si l'action est exécutée dans le cadre d'un [workflow](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-workflows.md), et échoue en levant une erreur _CRITICAL_ (qui sera affichée dans les logs), l'activation de cette option interrompra l'exécution du workflow et les stages ou actions suivants ne seront pas exécutés. ## Options d'exécution ### Compte de service Chaque action, workflow ou environnement possède un [compte de service](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/iam-service-accounts.md) associé, que **l'action/le workflow emprunte lors de son exécution**. Ce compte de service agit comme l'identité du job en cours d'exécution, et contrôle le niveau d'accès du job à travers les [rôles du compte de service](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/iam-roles-conditions.md). :::info Même si vous lancez un job manuellement, son exécution sera authentifiée par le compte de service associé. ::: ### Perimeter :::info Ce paramètre n'est pas disponible pour les [actions Custom PySpark](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-custom-pyspark.md). ::: Lors de l'exécution d'un job de traitement de données, lorsque vous atteignez de gros volumes de données à traiter, il peut être nécessaire de filtrer l'exécution d'une action. Le paramètre _perimeter_ vous permet de **définir un champ sur lequel filtrer le périmètre de traitement des données**. Plusieurs modes de perimeter sont disponibles selon la source de données et le type d'action que vous effectuez. Le périmètre sert notamment à : - Appliquer un filtre de traitement sur une colonne ; - Accélérer l'exécution des actions ; - Soulager la charge demandée à certaines sources de données ; - Dans un workflow planifié quotidiennement, ne pas traiter les données de tout l'historique, mais seulement celles des X derniers jours. [Comment configurer le perimeter](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-jobs-perimeter.md) ### Niveau de logs Le niveau de logs définit la liste des logs qui seront stockés pendant l'exécution de l'action ou du workflow. Les différents niveaux vont de _debug_ à _critical_. Tous les logs situés au-dessus de celui sélectionné (inclus) seront stockés. ### Vider automatiquement tous les caches Lorsque ce paramètre est activé, les caches des composants seront automatiquement vidés après chaque exécution de l'action/du workflow. En savoir plus sur les caches dans [cet article](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-maintenance.md#options-auto-flush-all). ### Stratégie d'écriture :::info Cette option n'est disponible que pour les actions [Load](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-load.md), [Aggregate](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-aggregate.md), [Load PySpark](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-load-pyspark.md), et [Aggregate PySpark](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-aggregate-pyspark.md). ::: La stratégie d'écriture définit la façon dont l'action écrit les nouvelles données dans la table de destination lorsque des lignes correspondent à des lignes existantes. La correspondance est basée sur les [champs identifiants](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/lakehouse-manager-manage-tables.md#contraintes-dattribut) de la table. ![Stratégie d'écriture](/images/public-cloud/data-platform/product/dpe/actions/settings/picts/dpe-preferences-write-strategy.png) Il existe trois stratégies : - **Upsert :** l'action fait correspondre les nouvelles données aux données existantes en utilisant tous les champs identifiants. Si une nouvelle ligne a les mêmes champs identifiants qu'une ligne existante, la ligne existante est **mise à jour**. Sinon, la nouvelle ligne est ajoutée. - **Insert when not matched :** si une nouvelle ligne correspond à une ligne existante (en utilisant les champs identifiants), rien n'est fait. Sinon, la nouvelle ligne est ajoutée. - **Insert all :** toutes les nouvelles lignes sont insérées dans la table, même si certaines correspondent à des lignes existantes sur leurs champs identifiants. Cela peut créer des doublons. :::info **Les actions Load et Aggregate utilisent Insert all par défaut.** Sélectionnez **Upsert** (ou **Insert when not matched**) manuellement dans les préférences de l'action si vous souhaitez un comportement de correspondance. ::: #### Exemple Considérons la table `users` suivante : | Firstname | Lastname | Age | | --------- | -------- | --- | | Alice | Smith | 42 | | Bob | Duncan | 27 | Nous exécutons l'action avec ces nouvelles données, en utilisant **Firstname + Lastname** comme champs identifiants : | Firstname | Lastname | Age | | --------- | -------- | --- | | Alice | Smith | 43 | | Charles | Jackson | 33 | Le résultat dépend de la stratégie d'écriture. **Upsert :** Alice correspond à une ligne existante et est mise à jour ; Charles est nouveau et ajouté : | Firstname | Lastname | Age | | --------- | -------- | --- | | Alice | Smith | 43 | | Bob | Duncan | 27 | | Charles | Jackson | 33 | **Insert when not matched :** Alice correspond à une ligne existante, donc rien n'est fait ; Charles est nouveau et ajouté : | Firstname | Lastname | Age | | --------- | -------- | --- | | Alice | Smith | 42 | | Bob | Duncan | 27 | | Charles | Jackson | 33 | **Insert all :** les deux nouvelles lignes sont insérées telles quelles, laissant un doublon pour Alice : | Firstname | Lastname | Age | | --------- | -------- | --- | | Alice | Smith | 42 | | Bob | Duncan | 27 | | Alice | Smith | 43 | | Charles | Jackson | 33 | ## Variables d'environnement :::info Cela n'est disponible que pour les actions [Custom](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-custom.md), les workflows, et les environnements. ::: Les variables d'environnement sont des paires clé-valeur que vous pouvez modéliser et injecter dans vos actions personnalisées, afin d'éviter de coder en dur les valeurs dans votre script personnalisé. Elles sont enregistrées dans l'objet dictionnaire `PARAMS` du package `forepaas.core.settings` (disponible dans le SDK). Un extrait de code pour un cas d'usage typique est disponible sur [cette page](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/developers-python-sdk-use-environment-variables.md). :::warning Les variables d'environnement ne passent pas par un cycle de vie KMS et ne doivent donc pas être utilisées pour stocker et injecter des secrets et des identifiants. ::: ## Déclencheurs :::info Les déclencheurs ne sont pas modélisés dans un [environnement](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-environments.md), et doivent être configurés dans les préférences de chaque action/workflow. ::: Avec les déclencheurs, vous pouvez configurer vos jobs pour qu'ils s'exécutent automatiquement. Les usages typiques incluent le lancement du job en accédant à un endpoint API, ou en planifiant des déclencheurs temporels (par exemple pour exécuter vos jobs tous les jours à minuit). ![triggers](/images/public-cloud/data-platform/product/dpe/actions/settings/picts/triggers.png) ### Déclencheur endpoint API Cet endpoint vous permet de déclencher le job via API. Il est toujours disponible via le déclencheur nommé _Launch API Endpoint_. Cliquez dessus pour voir les détails de l'endpoint. ![endpoints](/images/public-cloud/data-platform/product/dpe/actions/settings/picts/endpoints.png) Afin de déclencher votre job, vous devrez d'abord vous authentifier avec l'endpoint _Authentication_, puis déclencher le job avec l'endpoint _Launch Job_. 1. Vous devez saisir vos [clés API et Secret](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/tutorials-generate-api-keys.md) dans les détails du déclencheur, puis copier le texte de l'endpoint _Authentication_. Une fois connecté, vous obtiendrez un token. 2. Saisissez ce token dans l'endpoint _Launch job_, puis accédez-y pour lancer votre job. ### Déclencheur temporel Utilisez les déclencheurs _CRON_ pour planifier des exécutions de votre action ou workflow selon une période prédéfinie. Vous pouvez utiliser le _Complete mode_ pour définir la configuration visuellement, ou le _Advanced mode_ pour des expressions CRON personnalisées. La configuration en mode Advanced suit la syntaxe CRON (décrite en détail [ici](https://www.netiq.com/documentation/cloud-manager-2-5/ncm-reference/data/bexyssf.html)). Vous pouvez désactiver un déclencheur cron pour mettre en pause les exécutions planifiées, ou le réactiver quand vous souhaitez que la planification reprenne, sans perdre la configuration du déclencheur. ## Resources ### Modes d'exécution Il existe deux modes d'exécution disponibles dans la page Preferences : - **Serverless** : ressources de calcul déployées à la volée. - **Always-up** : instances dédiées toujours actives pour exécuter rapidement vos jobs quand vous le souhaitez. ![Modes d'exécution — Exec modes](/images/public-cloud/data-platform/product/dpe/actions/settings/picts/exec_modes.png) #### **Serverless** Par défaut, chaque job que vous exécutez sur la Platform est exécuté avec le mode Serverless. Un environnement d'exécution est déployé lorsque vous démarrez l'exécution du job, et il est supprimé une fois cette exécution terminée. Vous serez [facturé](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/manage-pricing.md#unit%C3%A9s-de-facturation) pour : - Les ressources de calcul utilisées pour effectuer la tâche. :::info En mode Serverless, votre environnement d'exécution n'est actif que pendant l'exécution de la tâche, car une fois la tâche terminée, il est automatiquement arrêté. ::: #### **Always-up** :::info Cette fonctionnalité est actuellement en version Alpha, des instabilités peuvent survenir. ::: Lorsque vous activez le mode Always-up, un environnement de calcul dédié est déployé pour l'action/le workflow/l'environnement concerné. Il restera déployé jusqu'à ce que vous remettiez le mode d'exécution sur Serverless, afin que vous n'ayez pas à attendre son déploiement à chaque fois que vous exécutez le job concerné. Vous serez [facturé](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/manage-pricing.md#unit%C3%A9s-de-facturation) pour : - Les ressources de calcul utilisées pendant la durée où l'environnement d'exécution était actif (cela inclut le temps pris pour effectuer les jobs). :::warning Avec le mode Always-up, votre environnement d'exécution NE sera PAS automatiquement supprimé une fois l'exécution du job terminée. Vous devez remettre le mode d'exécution sur Serverless pour l'arrêter. ::: Si vous modifiez la configuration d'une action/d'un workflow défini en mode Always-up, elle sera **mise à jour selon un mode blue-green complet** : le déploiement attendra que toutes les tâches en attente actuelles soient terminées avant de s'arrêter proprement pour la mise à jour. :::info Il est recommandé d'utiliser le mode d'exécution Always-up sur les [environnements](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-environments.md) plutôt que sur des actions/workflows individuels, afin de réutiliser les ressources pour plusieurs charges de travail. ::: ### Dimensionnement des ressources Vous pouvez découvrir tout ce qu'il faut savoir sur le dimensionnement de votre puissance de calcul dans l'article dédié ci-dessous. [Comment dimensionner les ressources de vos jobs](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-jobs-resources.md) ## Options de parallélisation ### Segmentation :::info Ce paramètre n'est pas disponible pour les [actions Custom PySpark](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-custom-pyspark.md). ::: Les **options de segmentation vous permettent de définir comment un job sera découpé en plusieurs tâches** selon des critères spécifiques. Une fois découpée, la charge de travail du job peut ensuite être [distribuée sur plusieurs workers](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-jobs-resources.md#dimensionner-vos-t%C3%A2ches-horizontalement) en parallèle (calcul parallèle). ![Segmentation — Actiontask](/images/public-cloud/data-platform/product/dpe/actions/settings/picts/01-actiontask.png) Parmi les usages les plus courants, la segmentation vous permet de : - **Appliquer un filtre de traitement spécifique** à une colonne ; - **Accélérer le temps d'exécution des actions** en parallélisant le traitement sur plusieurs workers en parallèle et en soulageant la charge sur les connectors de source de données ; - Dans un workflow planifié quotidiennement par exemple, **ne pas ingérer tout l'historique des données** à chaque exécution de l'action Load, mais filtrer uniquement sur le(s) dernier(s) jour(s). [Comment configurer la segmentation](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-jobs-segmentation.md) ### Exécutions concurrentes Cette option permet à l'action/au workflow d'être exécuté plusieurs fois simultanément (au lieu de renvoyer une erreur si une exécution est déclenchée alors qu'une autre est déjà en cours). En [mode Serverless](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-jobs-preferences.md#serverless), **chaque** exécution concurrente utilisera la puissance de calcul allouée pour le job.\ En [mode Always-up](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-jobs-preferences.md#always-up), plusieurs exécutions concurrentes sont [distribuées sur les workers disponibles](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-jobs-resources.md#dimensionner-vos-t%C3%A2ches-horizontalement) en parallèle (calcul parallèle). Plusieurs exécutions concurrentes ne peuvent être déclenchées que [via API](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-jobs-preferences.md#d%C3%A9clencheur-endpoint-api), pas via l'interface graphique. ## Langage de développement :::info Cela n'est disponible que dans les workflows (et la page de configuration des [actions Custom](https://docs.ovhcloud.com/fr/guides/public-cloud/data-platform/dpe-actions-custom.md)). ::: Cette option vous permet de spécifier quelle version de langage utiliser pour l'ensemble du workflow. Par défaut, un workflow utilisera la plus récente de toutes les versions qu'il contient. ## Aller plus loin Si vous avez besoin d'une formation ou d'une assistance technique pour la mise en oeuvre de nos solutions, contactez votre commercial ou cliquez sur [ce lien](https://www.ovhcloud.com/fr/professional-services/) pour obtenir un devis et demander une analyse personnalisée de votre projet à nos experts de l’équipe Professional Services. 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