Questions tagged «google-cloud-platform»

Google Cloud Platform提供了云计算服务，可让您构建应用程序和网站，存储数据以及分析Google基础架构上的数据。

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Cloud Firestore和Firebase实时数据库之间有什么区别？
Google刚刚发布了Cloud Firestore，这是他们针对应用程序的新文档数据库。 我一直在阅读文档，但是在Firestore和Firebase DB之间看不出很多区别。 重点是，与Firebase（具有JSON基础的传统noSQL数据库）相比，Firestore使用的文档和集合可轻松使用查询。 我想进一步了解它们的区别或用途，或者Firestore是否只是用来替换Firebase DB？
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如何在我自己的裸域（而非子域）中使用Google App Engine？
经过数小时的关于DNS记录的阅读和试​​验，我可以通过以下URL访问我的Google App Engine应用程序： myappid.appspot.com www.myappid.myowndomain.com 什么不起作用： myowndomain.com www.myowndomain.com 我希望能够直接在我的域而不是子域之外提供我的应用程序。我见过执行此操作的应用程序。没有URL重定向，有没有办法做到这一点？
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如何在数据存储而不是数据库中思考？
举例来说，Google App Engine使用Google数据存储区（而不是标准数据库）来存储数据。是否有人有使用Google数据存储区而不是数据库的提示？看来我已经训练好自己的思维，以100％地考虑直接映射到表结构的对象关系，现在很难看到任何不同的东西。我可以理解Google数据存储区的一些好处（例如性能和分发数据的能力），但是却牺牲了一些良好的数据库功能（例如联接）。 使用Google数据存储区或BigTable的人有与他们合作的任何好的建议吗？
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在Google App Engine上选择Java vs Python
目前，Google App Engine同时支持Python和Java。Java支持还不成熟。但是，Java似乎具有更长的库列表，尤其是对Java字节码的支持，无论用于编写该代码的语言是什么。哪种语言将提供更好的性能和更多的功能？请指教。谢谢！ 编辑： http : //groups.google.com/group/google-appengine-java/web/will-it-play-in-app-engine?pli=1 编辑： “能力”是指更好的可扩展性和框架外部可用库的包含。不过，Python仅允许使用纯Python库。
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如何为Kubernetes创建本地开发环境？
Kubernetes似乎与将容器部署到集群云有关。似乎没有碰到的是开发和暂存环境（或类似环境）。 在开发过程中，您希望通过一些重要的更改尽可能地接近生产环境： 本地部署（或至少在您只有您可以访问的地方） 在页面刷新上使用最新的源代码（假设其网站；理想情况下，在本地文件保存上页面自动刷新，如果您挂载源代码并使用诸如Yeoman之类的东西，则可以完成此操作）。 同样，人们可能希望非公共环境进行持续集成。 Kubernetes是否支持这种开发环境，还是必须构建某种东西，以希望在生产期间它仍然可以工作？
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Google App Engine Flexible环境的定价，一堂$ 500的课程
我遵循了App Engine Flexible env教程@上的Nodejs：https：//cloud.google.com/nodejs/getting-started/hello-world 成功部署并测试了本教程后，我将代码进行了一些实验，然后成功部署了它……然后将其运行，因为这是一个测试环境（非公开）。 一个月后，我收到了Google的一笔账单，金额超过370美元！ 在交易明细中，我看到以下内容： 2017年10月1日至31日，App Engine Flex实例RAM：5948.774 Gibibyte-hours（[MYPROJECT]）$ 42.24 2017年10月1日至31日，App Engine Flex实例的核心小时数：5948.774小时（[MYPROJECT]）$ 312.91 这个几乎有0个请求的测试环境如何需要约6,000个小时的资源？在最坏的情况下，我会假设一个月有720个小时的全职工作，每小时$ 0.05，那么我要花$ 40左右。 https://cloud.google.com/appengine/pricing 有人可以帮助阐明这一点吗？我无法找出为什么需要这么多资源？ 谢谢您的帮助！ 要获取更多数据，请查看上个月的流量（基本上为0）： 和实例数据 更新：请注意，我确实对package.json进行了修改：我将nodemon添加为依赖项，并将其添加为“ nmp start”脚本的一部分。尽管我怀疑这解释了6000个小时的资源： "scripts": { "deploy": "gcloud app deploy", "start": "nodemon app.js", "dev": "nodemon app js", "lint": "samples lint", "pretest": "npm run lint", "system-test": "samples test …
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Google Cloud Datastore vs Firebase [关闭]
已关闭。这个问题需要更加集中。它当前不接受答案。 想改善这个问题吗？更新问题，使其仅通过编辑此帖子来关注一个问题。 上个月关闭。 改善这个问题 Google提供了两种基于云的数据存储服务：Google Cloud Datastore和Firebase（收购后）。虽然提供了典型的使用场景，以使开发人员能够在Google云平台提供的各种服务之间进行选择，但没有提及Firebase如何适应当前/将来的发展。 谁能对此事提供一些见解，并提供Google Cloud Datastore vs Firebase的典型用例？
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gRPC（HTTP / 2）是否比使用HTTP / 2的REST更快？
目标是引入一种传输和应用程序层协议，该协议的延迟和网络吞吐量都更好。当前，该应用程序将REST与HTTP / 1.1结合使用，并且我们遇到了高延迟。我需要解决此延迟问题，并且愿意使用gRPC（HTTP / 2）或REST / HTTP2。 HTTP / 2： 多路复用 单TCP连接 二进制而不是文本 标头压缩 服务器推送 我知道上述所有优点。问题1：我可以肯定，如果我将REST与HTTP / 2一起使用，与使用HTTP / 1.1的REST相比，我将获得显着的性能提升，但是与gRPC（HTTP / 2）相比又如何呢？ 我也知道gRPC使用原始缓冲区，这是在网络上传输结构化数据的最佳二进制序列化技术。Proto缓冲区还有助于开发不可知的语言方法。我同意这一点，并且可以使用graphQL在REST中实现相同的功能。但是我担心的是序列化：问题2：当HTTP / 2实现此二进制功能时，使用原型缓冲区是否能在HTTP / 2之上带来更多优势？ 问题3：在双向流传输用例方面，gRPC（HTTP / 2）与（REST和HTTP / 2）相比如何？ 有这么多的博客/视频出像比较GRPC（HTTP / 2）（REST和HTTP / 1.1）互联网这个。如前所述，我想知道在比较GRPC（HTTP / 2）和（REST与HTTP / 2）方面的区别和好处。
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Cloud Functions和Firebase Functions之间有什么区别？
Cloud Functions和Firebase Functions（或“ Firebase的Cloud Functions”）看起来都相同。请描述每个的用例。 两者都使用HTTP函数。 在云端功能： exports.helloHttp = function helloHttp (req, res) { res.send(`Hello ${req.body.name || 'World'}!`); }; And in the Firebase Functions: exports.helloWorld = functions.https.onRequest((request, response) => { response.send("Hello from Firebase!"); }); What is difference between these?
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