Google Cloud Platform In Practice
  • 簡介
  • 有別於其他Cloud的想法
  • 認識Google Cloud
    • Google Cloud Platform服務介紹
      • GCP從Free Trial開始
      • 開始之前先了解線上的資源
      • Project與Billing Account
      • GCP計算機
      • Google Cloud使用者與角色
      • 透過IAM管理專案資源
      • Service Account
      • Organization Node
    • GCP指令列工具 - gcloud
      • 安裝Google Cloud SDK
      • Google Cloud SDK基本使用說明
      • 認證gcloud指令
      • 在gcloud使用service account認證
      • 查詢zone與region
      • 好用的gcloud指令
  • Google Cloud上的運算服務
    • Compute Engine
      • Compute Engine基本介紹
      • Compute Engine的主機類型選擇
      • Compute Engine硬碟的選擇
      • 動手開一台GCE主機
      • 了解GCE上的auto scale
      • 使用HTTP(S) Load Balancer
      • 使用TCP Load Balancer
      • 為您的HTTP Load Balancer建立自簽SSL憑證
      • 淺談StackDriver的監控服務
        • Cloud Logging
        • Cloud Monitor
      • 進階的GCE操作
        • GCE的Software Raid建置
        • 匯入Amazon主機Image
        • Resize Boot Disk
      • GCE進階導讀
    • App Engine
      • GAE的理念
      • Standard Environment介紹
        • 第一個GAE程式 - 以GAE Java為例
      • Flexible Environment介紹
        • 標準執行環境範例 - 以Node.js為例
        • 客製化執行環境範例 - 以Node.js為例
      • GAE進階導讀
    • Container Engine
      • 建立自己的GKE Cluster
      • 基本操作
      • 使用YAML描述部署
      • 結合NLB與HLB部署
      • GKE進階導讀
  • Google Cloud上的儲存服務
    • CloudSQL
      • CloudSQL簡介
      • 建立CloudSQL
      • 連線CloudSQL - 使用Apps Script
    • Cloud Datastore
      • Cloud Datastore簡介
      • Cloud Datastore的基本觀念
      • 簡單的Cloud Datastore範例 - 以Node.js套件為例
    • Cloud Storage
      • Cloud Storage簡介
      • 掛載GCS資料夾
      • 設定Website Bucket
      • 透過HTTP(S) Load Balancer幫GCS加上CDN
      • GCS與GCP服務的整合
      • Cloud Storage進階導讀
    • Cloud Bigtable
      • Cloud BigTable簡介
      • Cloud BigTable與GCP服務的整合
      • Cloud BigTable進階導讀
  • Google Cloud上的大資料處理服務
    • BigQuery
      • BigQuery簡介
      • BigQuery的結構
      • 指令列工具 - bq
      • 載入CSV資料到BigQuery
      • 載入JSON資料到BigQuery
      • 透過 bq 查詢資料
      • BigQuery的省錢祕技
      • BigQuery進階導讀
    • PubSub
      • PubSub簡介
      • PubSub入門
    • Cloud Dataflow
      • Cloud Dataflow簡介
      • 第一個Dataflow Pipeline - 以Java為例
      • Dataflow進階導讀
    • Datalab
      • 啟動您的Datalab
      • 深入了解datalab
      • Datalab進階導讀
    • Cloud Spanner (beta)
      • Spanner簡介
      • Spanner基本操作介紹
      • Spanner進階導讀
  • Google Cloud上的人工智慧服務
    • Cloud Machine Learning Engine
    • Vision API
    • Natual Language API
    • Speech API
    • Video Intelligence API (private beta)
  • 更多GCP學習資源
  • GCP支援服務
Powered by GitBook
On this page
  • AppEngine標準環境的計費
  • 標準環境的支援工具
  • 標準環境的限制
  1. Google Cloud上的運算服務
  2. App Engine

Standard Environment介紹

PreviousGAE的理念Next第一個GAE程式 - 以GAE Java為例

Last updated 7 years ago

AppEngine的標準環境(Standard Environment)是延續AppEngine一開始推出的版本持續加強各項功能的PaaS服務,目前支援Java, Python, PHP, Go等四種程式語言,透過Google管理的平台可以達到自動的橫向擴展。

AppEngine標準環境的計費

在AppEngine標準執行環境中,提供每天28個instance hour(s)的免費額度,另外有許多以天為單位的免費額度優惠,讓開發者可以在免費的範圍內開發與測試自己的應用程式。

標準環境的支援工具

Google AppEngine預設幫開發者準備好開發、測試、部署用的SDK,讓開發者可以在沒有網路的情況下,也可以開發、測試您的應用程式。

  • 安裝開發環境與工具:

除此之外,AppEngine另外幫開發者準備好許多好用的應用服務,可以直接透過SDK直接呼叫使用...

  • 分散式儲存服務 - Datastore:具備高效能且高可用性的資料儲存體,支援key-value資料的儲存、查詢以及交易(Transaction)等操作。

  • 自動化scale的能力:開發者可以透過簡單的幾個設定操控AppEngine做自動的scale,並且允許在服務流量下降時候,回收空閒的AppEngine主機。

  • 非同步的TaskQueue服務:AppEngine內建專案內共用的TaskQueue服務,讓非同步的請求可以透過TaskQueue來暫存,並且任務支援自動與手動的執行。

  • 排程服務:透過時間的定義,來執行排程呼叫,讓特定的Job也可以定時被執行。

  • 與更多的Google API服務介接:Google服務各式各樣,AppEngine具備整合上的優勢,並且各API的SDK也完整的整合在AppEngine的開發工具中,讓開發者在開發上更加方便。

標準環境的限制

標準環境經過Google的優化,在開發時候必須遵循AppEngine標準環境的沙箱限制,限制包含:

  • 不對本機檔案系統進行寫入:由於AppEngine是動態運作的環境,因此資料寫入到磁碟會有遺失的風險,因此限制資料檔案系統禁止寫入。如您有寫入資料的需求,可以考慮使用Google Cloud Storage(GCS)服務,作為永久儲存裝置,讓所有的instance都可以共同存取。

  • 要求超過 60 秒即為逾時:AppEngine為PaaS服務,為了確保平台上所有使用者在存取網路的品質,因此限制前端存取時間需要在一分鐘之內,超過一分鐘的連線將會被終止。如果您有更長時間使用連線的需求,例如檔案的上傳或下載,可以透過GCS的Upload URL或Download URL來提供上下傳服務,即可避開連線逾時的問題。

  • 第三方軟體的安裝限制:AppEngine的標準環境中,由於優化了執行環境以及安全性,因此限制了AppEngine開發者可以使用的套件,開發者必須遵循可使用的套件進行開發。

https://console.cloud.google.com/code/tools