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Google App Engine

清影觅 已关注
10月07日 发表在 Google App Engine 阅读 278 评论 20 | 免费使用 “AI大模型GPT4.0” 提问

Google App Engine (GAE) is a platform as a service (PaaS) provided by Google. It allows developers to build and deploy web applications on Google's infrastructure. With GAE, developers can focus on writing code without worrying about the underlying infrastructure, scalability, and performance.

GAE supports multiple programming languages including Java, Python, C#, Node.js, and Go. It provides automatic scaling and load balancing, so applications can handle traffic spikes and high demand without manual intervention.

Some key features of Google App Engine include:

  1. Scalability: GAE automatically scales applications to handle varying levels of traffic. It can scale both horizontally and vertically based on the workload.

  2. High Availability: Applications deployed on GAE are hosted on a distributed infrastructure, ensuring high availability and resilience. Google's global network of data centers ensures that applications are accessible from anywhere.

  3. Data Storage: GAE provides built-in storage options like Google Cloud Datastore and Google Cloud Storage. These allow developers to store and retrieve data in a scalable and reliable manner.

  4. Integration with Other Google Services: GAE seamlessly integrates with other Google Cloud services such as Google Cloud BigQuery, Google Cloud Pub/Sub, and Google Cloud Machine Learning Engine, allowing developers to leverage additional functionalities.

  5. Monitoring and Logging: GAE provides comprehensive monitoring and logging capabilities, allowing developers to track the performance and health of their applications.

  6. Deployment and Versioning: GAE simplifies the deployment process, letting developers quickly deploy new versions of their applications. It also supports versioning, making it easy to roll back to a previous version if needed.

Overall, Google App Engine offers a scalable, managed platform for building and deploying web applications, freeing developers from infrastructure management and allowing them to focus on their code.

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清影觅 关注 已关注

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20条评论
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沉默
10月11日

GAE提供的自动扩展功能使它成为处理不确定流量的理想平台。

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雾风寒狼： @沉默

GAE的自动扩展功能在处理不稳定的流量时确实展现了极大的灵活性和便利性。值得注意的是，利用这一特性，可以通过设置合理的服务配置来优化资源利用和成本。例如，可以使用以下Python代码来配置服务的自动扩展参数：

automatic_scaling:
  min_instances: 1
  max_instances: 10
  target_cpu_utilization: 0.65

这种配置允许应用在流量需求增加时自动扩展，同时也能在低流量时节省资源。进一步优化还可以使用Google的监控工具，如Stackdriver，这样可以在流量模式变化时及时调整扩展策略。

建议参考Google App Engine的官方文档，了解更多信息和最佳实践：Google Cloud Documentation。这样你可以深入了解如何更好地配置和维护自动扩展以适应不同的使用场景。

11月15日 回复 举报
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麦田中
10月19日

集成诸如Cloud BigQuery和Pub/Sub的能力，GAE适用于各种大数据和流应用场景。

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风中： @麦田中

GAE在与Cloud BigQuery和Pub/Sub的集成方面确实表现出色，能够快速构建和部署可扩展的应用程序。对于涉及大数据和流数据处理的项目，GAE的灵活性可以发挥重要作用。例如，可以使用Cloud Pub/Sub作为事件交互流，然后将数据实时导入Cloud BigQuery进行分析。

以下是一个简单的Python示例，展示如何在GAE中使用Cloud Pub/Sub：

from google.cloud import pubsub_v1
import json

# 创建Pub/Sub客户端
publisher = pubsub_v1.PublisherClient()
topic_path = publisher.topic_path('your-project-id', 'your-topic-name')

# 发布消息
data = json.dumps({'key': 'value'}).encode('utf-8')
future = publisher.publish(topic_path, data)
print(f'Message published: {future.result()}')

在这个示例中，首先要创建一个Pub/Sub客户端，通过该客户端向指定主题发布消息。对接收到的消息，可以设置一个Cloud Function进行处理，并进一步将数据传输到BigQuery，这样可以形成一个高效的数据流处理链条。

如果想深入了解GAE的使用，可以参考 Google Cloud 官方文档 来获取更多信息和最佳实践。这样可以帮助进一步掌握如何最佳利用Google App Engine的特性来达到特定的业务需求。

11月18日 回复 举报
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一世纪末
10月27日

如果想要快速部署和更新应用代码，GAE的版本管理功能非常实用，特别是在需要回滚的紧急情况下。

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倾斜的海： @一世纪末

在快速开发和迭代的环境中，Google App Engine（GAE）确实提供了便利的版本管理功能。特别是在需要快速切换不同版本的情况下，能够轻松进行回滚是大大的提高了应对紧急情况的效率。

可以考虑使用 GAE 的 gcloud 命令行工具来管理版本，例如：

gcloud app deploy --version latest

这个命令会将最新的代码版本部署到 GAE 中。如果需要回滚到以往的版本，可以使用类似的命令：

gcloud app versions stop VERSION_ID
gcloud app versions migrate VERSION_ID

这种方式不仅能够实现版本控制，还可以助你快速响应用户需求和错误修复。

同时，如果需要更细致的版本控制，建议定期对应用进行备份，并利用 GAE 的流量分配功能，将一部分用户引导到新版本，以测试其稳定性。

对于想要深入了解这些功能的用户，可以参考官方文档 App Engine Version Management。这个资源可以提供更详细的指导和示例，帮助大家更好地利用这些功能。

11月09日 回复 举报
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爱之光
11月06日

GAE支持的多语言环境让开发者可以灵活选择开发语言，提升团队合作效率。

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过客： @爱之光

GAE的多语言环境确实为开发团队提供了很大的灵活性，这能有效提高项目的开发效率。例如，团队可以根据各自的技术栈选择最熟悉的编程语言。比如，使用Python的开发者可以利用其强大的库处理数据，而Java的开发者则可以充分发挥其在企业级应用开发中的优势。

在实际操作中，考虑使用以下示例来部署一个简单的Python Flask应用：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello, Google App Engine!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='127.0.0.1', port=8080)

将该应用提交到GAE，仅需在项目目录下运行 gcloud app deploy 命令即可。

此外，考虑查看GAE的官方文档 Google Cloud app documentation 来获取更多语言支持和最佳实践的详细信息，这些对于优化团队协作和项目管理都有很大帮助。

11月18日 回复 举报
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零落
11月11日

不足之处是高级定制的灵活性相较于IaaS平台略显不足，但作为PaaS，GAE在简化管理上表现优异。更多信息可参考Google Cloud文档。

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韦歆嫡： @零落

对于GAE在PaaS层面的表现令人印象深刻，特别是简化管理这一点，确实为开发者节省了不少时间。然而，自定义需求的限制可能会让一些项目受挫。可以考虑使用GAE与其他服务组合，以弥补其灵活性上的不足。

例如，通过结合使用Google Cloud Functions，开发者可以在处理特定逻辑时获得更多自由。这样，开发者不仅可以利用GAE的高效管理，还能在需要高级定制时调用更灵活的计算资源。

以下是一个简单的示例，展示如何结合GAE和Cloud Functions：

from google.cloud import functions_v1

def my_cloud_function(request):
    return "Hello from Cloud Function!"

# 部署到Cloud Function
# gcloud functions deploy my_cloud_function --runtime python39 --trigger-http --allow-unauthenticated

这样的组合可以在开发过程中提供更大的灵活性，既能享受到GAE的便利，又不失高度的自定义能力。有关更多信息，可以访问 Google Cloud Functions 文档。

利用这些工具，可以充分发挥云计算的优势，实现更复杂的业务目标。

11月19日 回复 举报
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半边
11月15日

GAE的日志和监控功能可以让开发者轻松诊断和优化应用，如此强大的功能非常适合需要高可靠性和稳定性的项目。

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凝固： @半边

在处理复杂应用时，GAE的日志和监控功能确实是一个极大的助力。借助这些工具，开发者能够实时监测应用的性能，及时发现潜在的问题。比如，在处理请求时，开发者可以利用google.cloud.logging库记录特定的错误日志，以便后续分析。

以下是一个简单的示例，展示如何使用Python在GAE中记录错误信息：

from google.cloud import logging

# 初始化客户端
logging_client = logging.Client()
logger = logging_client.logger("my-log")

def my_function():
    try:
        # 执行某些操作
        pass
    except Exception as e:
        logger.log_text(f"Error occurred: {str(e)}", severity="ERROR")

此外，GAE集成的Stackdriver Monitoring也可以帮助开发者设置一些基于指标的告警。例如，能够监测特定的HTTP响应时间是否超出了设定的阈值，这在需要维护高可用性的服务上尤其重要。

进一步了解GAE的监控和日志功能，可以参阅官方文档：Google Cloud Logging 和 Google Cloud Monitoring。这些资源提供了详细的实现说明和最佳实践，方便开发者更好地利用这些强大的工具，以提升应用的可靠性。

11月09日 回复 举报
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魂归何处
11月22日

与GAE提供的自动扩展和负载平衡功能类似，使用AWS的Elastic Beanstalk也是一个好选择。

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死磕： @魂归何处

在选择云平台的时候，GAE和AWS Elastic Beanstalk之间的比较确实值得关注。两者都提供了强大的自动扩展和负载均衡功能，不同的项目需求可能会影响选择的方向。

例如，使用Elastic Beanstalk时，可以通过简单的配置文件来管理应用环境。在.ebextensions目录下，我们可以加入以下配置示例，来自动化应用环境的设置：

option_settings:
  aws:elasticbeanstalk:application:environment:
    ENV_VAR_NAME: "value"

此外，GAE更注重无服务器架构的理念，能够更方便地处理基于HTTP的请求。如果项目对启动时间和响应时间有较高需求，GAE可能更为合适。

可以考虑查看 AWS和GAE的官方文档 来深入了解各自的功能与限制，根据项目的具体需求做出更好的选择。了解这两者的工作方式，能够帮助开发者找到最契合的工具。

11月19日 回复 举报
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山村小尸
11月24日

使用GAE的示例，Python应用的简单实现：

from flask import Flask
app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run()

这些代码提供了开发者一个上手体验Google App Engine的好起点。

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死水波澜： @山村小尸

对于使用 Google App Engine 的示例及其提供的 Python 应用实现，代码简洁明了，非常适合初学者入门。在此基础上，可以考虑实现一些额外的功能，比如使用环境变量来设置配置，或将应用部署到 GAE。以下是一个简单的修改示例，加入了环境变量配置：

import os
from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return os.environ.get('GREETING', 'Hello, World!')

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=int(os.environ.get('PORT', 8080)))

在这个示例中，可以通过设置 GREETING 环境变量来修改返回内容，同时可以通过 PORT 环境变量来指定应用的运行端口，这样在部署到 GAE 时会更加灵活。

建议查阅 Google Cloud documentation以获取更多关于部署和配置的详细信息，能为应用提供更全面的了解与实践指导。

11月13日 回复 举报
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阴天的桔子
11月26日

App Engine特别适合初创公司，因为它减少起步时的基础设施管理负担。

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夏至： @阴天的桔子

Google App Engine 的确为初创公司提供了一个轻松的入门点。通过消除复杂的基础设施管理，可以让开发团队专注于应用程序的建设和创新。对于那些希望快速迭代产品的团队而言，App Engine 的自动扩展功能尤为重要。

例如，可以使用以下简单的 Python 代码以及 Flask 框架快速启动一个应用：

from flask import Flask

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def hello():
    return 'Hello, World!'

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=int(os.environ.get('PORT', 8080)))

将此应用部署到 Google App Engine 后，开发者无需关心服务器的细节，就可以处理不断变化的流量。此外，利用 Google Cloud 的其他服务，如 Datastore 和 Cloud Functions，可以进一步拓展功能，实现复杂的应用架构。

为了深入了解如何更好地利用 App Engine，建议访问 Google Cloud documentation ，其中包含丰富的示例和最佳实践，助力开发者顺利入门。

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失心
12月04日

GAE的自动扩展机制非常高效，但也可能因为不可预测的计费机制导致成本超标。预算有限的项目需特别注意这点并进行仔细的规划。

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坐怀不乱： @失心

在使用Google App Engine时，自动扩展功能确实带来了便利，但也要谨慎对待潜在的费用问题。为了避免超出预算，可以考虑实现一些自定义的监控和管理机制。

例如，可以利用Google Cloud Monitoring结合App Engine的自定监控功能，对流量进行实时监控。你可以设置一些阈值，当流量接近上限时，自动触发警报，或进行流量限制。以下是一个简单的示例，展示如何使用Python的Flask框架与Google Cloud Logging集成：

from flask import Flask
import logging

app = Flask(__name__)

@app.route('/')
def home():
    logging.info('Homepage accessed')
    return "Hello, Google App Engine!"

if __name__ == '__main__':
    app.run(host='0.0.0.0', port=8080)

此外，可以考虑使用预算设定功能，通过Google Cloud Console设定预算并获取通知，以便及时调整项目来控制支出。这样的做法在确保业务增长的同时，也能有效避免因流量激增而导致的高额账单。

更多的建议可以参考Google Cloud的官方文档：Google Cloud Billing。

11月14日 回复 举报
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