概念

region -> zone global resources, regional resources, zonal resources

project定义名字域

三种管理方式

  • Google Cloud Platform Console web界面
  • Command-line interface cloud shell页面命令行
  • Client libraries 用途获取服务和管理资源

计算服务

  • serverless environment
  • managed application platform
  • container technologies
  • cloud-based infrastructure 灵活性递增

Serverless computing

JS写的回调函数。类似于浏览器上的事件。不同的回调函数可以同时运行，但是同一个回调函数只能运行一个实例。无状态函数，不依靠之前函数的执行。细粒度适用于轻量级api和webhook。

HTTP函数

通过http执行函数。ExpressJS Request和Response对象。最多执行一次。需要返回错误代码。

background函数

参数event和callback。callback处理函数运行结果，第一个参数表示错误。没有callback参数可以返回一个promise或者值。最少调用一次，因为异步没有调用者，可以失败时重试。 需要返回错误对象（callback）或者rejected promise。

执行环境

冷启动

部署函数和替换现有实例。启动一个新的函数实例包括加载nodejs和运行代码。

函数实例生命周期

弹性周期，反复使用除非实例数量被限制或者函数崩溃。所以可以把一些可以缓存的数据放到函数的全局变量里，加速执行速度。

事件和触发器

触发器是对感兴趣的一个或者一组事件的声明。把函数绑定到触发器上可以捕获事件。不能把一个函数绑定到多个触发器上。

使用场景

  • ETL 监控Cloud Storag上文件变化
  • webhook监控http请求
  • 轻量api
  • 移动后端函数

Application platform

  • 标准环境 Python 2.7, Java 8, Java 7, PHP 5.5, and Go 1.8, 1.6.
  • 灵活环境 Python 2.7/3.6, Java 8, Go 1.8, Node.js, PHP 5.6, 7, .NET, and Ruby. 自定义可以使用任何语言
  • 谷歌负责托管，scaling，监控
  • 使用app engine sdk模拟gcp环境进行开发
  • Google Cloud SQL：MySQL or PostgreSQL。App Engine Datastore：NoSQL datastore。Google Cloud Storage存储大文件。
  • Cloud Endpoints实现应用程序间数据传输的标准环境。
  • 使用内置的管理服务如邮件和用户管理。
  • 使用Cloud Security Scanner
  • 使用App Engine launcher GUI application或者命令行来部署
  • 标准环境只支持Central US or Western Europe

Containers容器

Kubernetes Engine分布式部署

  • 集群中每个节点安装docker和Kubelet agent
  • 使用JSON文件定义docker容易的要求
  • Google Container Registry存储docker镜像。可以使用http上传或下载镜像文件。
  • 一组容器组成一个pod。pod内的容器共享资源，如网络连接等。
  • 创建和管理复制pod控制器。
  • 创建和管理服务。前端客户和后端pod解耦。
  • 创建外部网络负载均衡器。

Virtual machines虚拟机

gcp无管理的计算服务是Google Compute Engine。

  • 使用虚拟机（实例）运行应用程序。
  • 选择region和zone。
  • 选择软件环境。
  • 从镜像创建实例。
  • 使用gcp存储技术或者第三方技术。
  • 使用Google Cloud Launcher部署预配置软件包如LAMP。
  • 使用实例组管理多个实例。
  • autoscaling with an instance group当负载高时添加实例，负载低时减小实例。
  • 添加减小硬盘数量。
  • 使用ssh连接。

结合不同选项

可以结合App Engine和Compute Engine利用各自优点。

存储服务

  • Cloud SQL
  • Cloud Spanner关系型数据库，水平可扩展，提供事务一致性。
  • NoSQL：Cloud Datastore（支持事务，高可用，贵，支持二级索引，持久化的hashmap），Cloud Bigtable（大容量，便宜，HBase API，只有一个索引Row Index）
  • Cloud Storage持久化存储，速度慢
    • Multi-Regional提供高可用和高冗余
    • Regional提供高可用和本地化存储。
    • 归档存储Nearline适合访问频率不到每月一次
    • 归档存储Coldline适合备份，不到一年一次
  • Compute Engine持久化存储。

选择使用的服务类型

网络服务

每个虚拟机实例只能附加到一个网络上。每个项目有一个默认网络。可以创建附加网络，但是不同项目之间的网络不能共享。

负载均衡

  • 网络负载均衡可以根据IP数据包在一个region内分发流量。包括地址端口协议。
  • HTTP/HTTPS负载均衡。可以保证流量转发到最近的region，如果有其他限制如不可用，带宽到达上线则转发到第二近的region。还可以根据content type分发流量。

cloud dns

高级连接

已有网络连接到gcp资源

  • Carrier Interconnect
  • peering connection
  • cloud vpn

大数据服务

数据分析

BigQuery

  • 创建自定义scheme
  • 从各种源加载数据
  • 使用类SQL语言快速查询
  • 使用页面ui，命令行，api
  • 使用job加载，导出，查询，复制数据
  • 权限管理

批量和流数据处理

Cloud Dataflow适合大容量计算，可并行处理，ETL

异步消息

Cloud Pub/Sub是异步消息服务。你的应用程序可以把消息发送到消息发布单元topic。因为cloud pub/sub是全局资源，所以其他应用程序可以订阅这个topic来接收消息。

机器学习服务

ML API

  • Google Cloud Video Intelligence API
  • Google Cloud Speech API
  • Google Cloud Vision API
  • Google Natural Language API
  • Google Cloud Translation API
  • Dialogflow Enterprise Edition

Cloud ML Engine

Cloud Machine Learning Engine结合gcp managed infrastructure和TensorFlow

开发环境

Cloud SDK

需要Python 2.7.x.

Cloud Shell

在浏览器中使用，运行在临时实例中。

Android Studio

IntelliJ IDEA

Cloud Tools for Visual Studio

Cloud Tools for PowerShell

Cloud Tools for Eclipse

Cloud Source Repositories

每个项目都有一个Git仓库。

自动部署

Cloud Launcher

Compute Engine上安装预定义的软件包和配置。

Cloud Deployment Manager

使用Deployment Manager部署自定义的系统配置。

cloudproc

hadoop cluster一次job收费。存储使用cloud data storage。