本书系统讲解Google Cloud Platform核心服务与架构设计，涵盖计算、存储、网络、大数据及机器学习服务。结合最新Professional Cloud Architect认证考试大纲，通过真实案例与实操指导，帮助读者构建安全、可扩展的云解决方案。适合希望提升云技能、通过权威认证的架构师与工程师。配套模拟试题与学习资源助力高效备考。 本书《精通Google云架构设计》是针对Google Cloud Platform（GCP）提供的全面指导，内容包含系统性讲解GCP核心服务与架构设计。在该书当中，读者可以学习到计算、存储、网络、大数据以及机器学习服务等多方面的知识。本书依据最新发布的Professional Cloud Architect认证考试大纲编写，不仅为希望提升自身云技能的专业人员，如架构师与工程师，提供了通过权威认证的路径，还为他们提供了大量真实的案例与实操指导。 书中详细介绍了如何构建安全且可扩展的云解决方案。这涉及到在GCP中对工作负载的管理和监控，以实现最佳的性能和安全性。读者在逐步深入阅读各个章节的过程中，将会对容器和服务有更深刻的理解，并在设计和流程方面掌握最佳实践。新版书籍还新增了对Cloud Run、Anthos、Data Fusion、Composer和Data Catalog等最新服务的介绍。 学习本书之后，读者将准备好参加Google Cloud Certification – Professional Cloud Architect考试，并能够全面掌握GCP服务，从而成为该领域的专家。书中提供的知识点覆盖了GCP的各个方面，包括计算选项、存储、大数据、机器学习服务，以及安全和网络选项。此外，读者还将学会如何报名参加专业云架构师考试，并熟悉相关的考试场景。 书中的内容旨在帮助读者建立起坚实的基础，以应对实际工作中的挑战，同时为获得高回报的IT认证做好准备。对于那些希望通过GCP来提升企业基础设施性能的组织来说，本书是一个不可多得的资源。通过本书的学习，读者将能够有效地利用GCP提供的服务，从而让企业的基础设施发挥出最大的潜能。 本书适合那些希望提升自己的云技能并致力于通过权威认证的专业人士。书中不仅提供了理论知识，还包括大量的实操指导，帮助读者在实践中掌握知识。配套的学习资源和模拟试题则为读者备考提供了极大帮助，助力他们高效备考并取得成功。 此外，本书还考虑到了OCR扫描技术可能带来的误差问题，努力对识别错误或遗漏的文字进行了校正和理解，确保内容的通顺和读者的顺畅阅读体验。

terraform-google-kubernetes-engine：创建Google Kubernetes Engine集群（稳定）

一种用于为 Google Cloud Platform (GCP) 自动构建 VM 映像的工具。Imagebuilder 使用 Chef cookbooks 和 Packer 在 GCP 上运行 VM 实例、安装其他软件、对其进行配置并创建从用户敏感数据中清除的 VM 映像

Essential Google Cloud Infrastructure: Foundation教学视频

gcp审核 此代码纯粹是为后代而存在，不再开发或维护。 请向寻求您的GCP审核需求。 PyPi包gcp-audit是不同的东西。 审核GCP项目安全属性的工具。 受启发。 gcp-audit接受一组项目，并对其规则集定义的常见问题进行审核。 问题可能包括但肯定不限于具有对所有人的读/写权限的存储桶以及具有向Internet公开的服务的计算引擎实例。 结果将写入到报告中，该报告包含有关发现的问题的信息以及有关发现这些问题的对象的信息，以便可以解决这些问题。 gcp-audit当前处于Alpha状态。 我们正在积极改进它，Spotify的生产环境是我们当前的测试套件。 安装 运行pip install git+https://github.com/spotify/gcp-audit.git 。 用法 usage: gcp-audit.py [-h] [-c CHECKS] [-k KE

假gcs服务器 fake-gcs-server为Google Cloud Storage API提供了一个模拟器。 它可以用作Go项目中的库和/或独立的二进制/ Docker映像。 该库位于包中，可以在Go包的测试套件中使用。 该仿真器作为二进制文件提供，可以手动构建，从下载或从Docker Hub（ ） 。 在Docker中使用模拟器 您可以将Google Cloud Storage作为独立的服务器存根/模拟（例如数据存储/发布订阅模拟器），非常适合集成测试和/或其他语言的测试，您可能希望在Docker容器中运行fake-gcs-server ： docker run -d --n

在Node.js中使用Google Dialogflow，Google Firestore和Google Cloud Functions的Whatsapp Chatbot 使用Google Dialogflow和Google Cloud功能构建了一个Whatsapp聊天机器人。 机器人对话流程是使用Intents在dialogflow中构建的。chatbot使用请求响应格式。 有些响应是静态的，不会改变，因此可以在dialogflow中对其进行硬编码。 但是对于将对话变为对话的消息，需要进行一些计算，因此，这种逻辑托管在名为“ Dialogflow Fulfillment”的服务器上，在这种情况下，我使用了Google Cloud函数。 对话流架构名为“ dialogflow-agent.zip”的zip文件具有对话流代理，该对话流代理具有会话的整个结构。 通过云函数托管的Dial

#公证人 服务器端 Dart 库，用于生成 URL 和 HTTP POST 参数，支持向/从常见云文件存储服务上传或下载公共或私有文件。 当前支持的服务是和 [Amazon Web Service Simple Storage Service (AWS S3)] ( )。 这些操作应在服务器端执行，以防止在客户端代码中暴露私钥文件 (Google Cloud Storage) 或秘密访问密钥 (AWS S3)。 #示例用法 谷歌云存储 GET（下载）示例 此示例代码返回一个签名 URL，可以请求 (GET) 从 Google Cloud Storage 下载指定文件。 GoogleCloudNotary.signGetRequest( "@developer.gserviceaccount.com", "my-private-key.pem"

gcs好友 用于 Google Cloud Storage (GCS) API 的易于使用的 Java 客户端。 特征 自动重试符合条件的 API 错误 简化的对象和前缀迭代 上传/下载进度监控 使用 Guava 的和直接读取对象的能力 用于识别“隐式目录”、组合对象等的便利功能

GCM GCM（Google Cloud Messaging）上的应用实例服务测试和学习应用GCM # 移动客户端：注册单个用户，随后等待服务器发送的消息。 在 GCM 中注册和获取 RegID 被管理，然后发送到服务器，以便能够继续接收消息。 #Server 端：在 GCM 中注册服务器，然后通过表单向客户端发送消息。