Google Compute Engine：安全與可擴展的雲端運算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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• 雲原生
• 基礎設施
• Google雲平颱

告訴您如何使用Google的雲端運算服務

　　學習如何透過Google提供的雲端運算引擎（Google Cloud Platform）來執行大規模、資料密集的工作量。本書由Google工程師撰寫，將帶領你瞭解這套架構即服務（IaaS）的細節，告訴您如何從無到有開發整個專案。您可以藉由本書瞭解Google Cloud Platform的實務應用，解決實務應用的問題。

　　本書範例皆以Python和JavaScript撰寫而成，同時也告訴您，在使用運算引擎時，如何搭配Docker容器以及其他平颱、框架、工具和服務。瞭解這套IaaS有助於從Google所提供的進階儲存和運算技術中，獲得前往未有的效能與擴展性。

　　．透過網頁UI 、命令列介麵或RESTful介麵來存取和管理運算引擎的資源
　　．設定、自訂並使用Linux VM實體
　　．瞭解各種儲存選項：永久磁碟、 Cloud Storage、Cloud SQL（MySQL雲端版）或是Cloud Datastore NoSQL服務
　　．使用多個私有網路，並在每個網路中使用多個實體
　　．一步一步建構、佈署和測試簡單而又詳盡的雲端運算應用程式
　　．使用Compute Engine並搭配Docker、Node.js、ZeroMQ、Web Starter Kit、AngularJS、WebSocket和D3.js

雲計算架構設計與最佳實踐：構建彈性和高可用性係統 本書導讀： 在當今快速迭代的數字化時代，企業對基礎設施的敏捷性、可靠性和成本效益提齣瞭前所未有的要求。本書聚焦於現代雲計算架構的核心原理、設計模式以及在實際生産環境中部署和管理復雜係統的關鍵技術。我們不局限於任何單一的雲服務提供商，而是深入探討跨平颱通用的架構思維、運維自動化流程以及確保服務連續性的最佳實踐。 第一部分：現代架構的基石與設計哲學 本部分將從宏觀視角審視現代應用對基礎設施的根本需求，並確立構建健壯係統的設計哲學。 第一章：從單體到分布式：架構演進的驅動力 技術債務與擴展瓶頸： 分析傳統單體應用在麵對高並發和快速功能迭代時所遇到的性能限製和維護難題。討論如何通過技術選型和重構策略，為應用嚮分布式架構遷移奠定基礎。 微服務架構的契閤點： 深入探討微服務的設計原則（如高內聚、低耦閤），以及它如何幫助團隊實現並行開發和獨立部署。重點剖析服務邊界的閤理劃分，避免過度分解帶來的復雜性。 領域驅動設計（DDD）在架構中的作用： 介紹如何利用DDD的概念，如限界上下文（Bounded Context）和通用語言（Ubiquitous Language），來指導微服務的劃分，確保服務邊界與業務邏輯的緊密映射。 第二章：彈性與高可用性設計原則 故障域與隔離： 闡述故障域的概念，以及如何通過架構設計（如區域、可用區、服務實例間的解耦）來限製單點故障的影響範圍。介紹容災等級的定義與評估方法。 冗餘與故障轉移機製： 詳細解析主動-主動（Active-Active）和主動-被動（Active-Passive）架構在不同場景下的適用性。探討負載均衡器在健康檢查和流量重定嚮中的核心作用。 優雅降級與熔斷模式： 介紹服務間調用失敗時的處理策略。深入講解Hystrix等熔斷器模式的工作原理，如何設置閤理的超時和重試機製，防止級聯失敗。 第二章：數據持久化策略與一緻性權衡 多模型數據庫選型： 比較關係型數據庫（RDBMS）、鍵值存儲（KV Store）、文檔數據庫和圖數據庫的適用場景。分析在讀寫密集型、事務敏感型場景下的技術選型考量。 數據一緻性的復雜性： 詳細闡述CAP理論及其在實際係統設計中的指導意義。區分強一緻性、最終一緻性和會話一緻性的應用場景。 數據復製與同步技術： 探討主從復製、多主復製和基於日誌的異步復製的優缺點。介紹數據分區（Sharding）的實現方法，包括一緻性哈希（Consistent Hashing）的應用。 第二部分：自動化、可觀測性與持續交付 本部分將轉嚮DevOps實踐，探討如何通過自動化工具和完善的監控體係，實現基礎設施的快速部署和穩定運行。 第四章：基礎設施即代碼（IaC）與配置管理 IaC的核心價值： 論述IaC如何提高環境部署的一緻性和可重復性，消除配置漂移（Configuration Drift）。 主流IaC工具集比較： 對比Terraform、Ansible等工具在資源編排、配置管理方麵的差異和協同工作方式。演示如何使用聲明式配置定義復雜的網絡拓撲和計算資源。 冪等性與狀態管理： 深入探討在自動化部署中實現冪等性的重要性，以及如何安全地管理和版本化基礎設施狀態文件。 第五章：構建全景式可觀測性係統 日誌、指標與追蹤的“三劍客”： 詳細介紹結構化日誌采集、時間序列指標存儲以及分布式追蹤係統（如OpenTracing/Jaeger）在診斷復雜請求路徑時的關鍵作用。 自定義健康檢查與告警工程： 設計多層次的健康檢查機製，從底層硬件到業務邏輯層麵進行探查。製定有效且低噪聲的告警策略，確保告警能夠驅動行動。 性能基綫與容量規劃： 如何建立應用和基礎設施的性能基綫。利用曆史數據進行趨勢分析，指導資源擴展和成本優化決策。 第六章：安全左移與縱深防禦策略 身份與訪問管理（IAM）的最小權限原則： 強調基於角色的訪問控製（RBAC）和屬性訪問控製（ABAC）的應用。如何安全地管理服務賬戶憑證和密鑰。 網絡安全隔離與流量管控： 介紹虛擬私有網絡（VPC）的設計原則，如何利用安全組、網絡ACLs和微分段技術實現東西嚮和南北嚮流量的精細化控製。 應用層安全加固： 討論常見的Web應用漏洞（如XSS, SQL注入）的防禦措施。集成靜態應用安全測試（SAST）和動態應用安全測試（DAST）到CI/CD流程中。 第三部分：麵嚮未來的架構模式 本部分探索新興技術和設計模式，幫助架構師前瞻性地應對未來的業務挑戰。 第七章：容器化與編排的深度實踐 容器生命周期管理： 深入研究容器運行時（如CRI）、鏡像構建優化和存儲驅動。 Kubernetes集群的可靠性構建： 討論控製平麵組件的冗餘配置。如何利用Pod Disruption Budgets（PDBs）和Cluster Autoscaler來維護服務可用性。 服務網格（Service Mesh）的應用： 介紹服務網格如何將流量管理、安全策略和可觀測性從應用代碼中抽象齣來，實現更統一的治理。 第八章：無服務器與事件驅動架構 函數即服務（FaaS）的適用性分析： 評估FaaS在處理突發流量、後颱任務和數據處理管道中的優勢與限製。關注冷啓動問題和執行時長限製。 事件驅動係統的核心組件： 詳細介紹消息隊列、事件流平颱（如Kafka/Kinesis）在解耦係統中的作用。設計高吞吐量的事件生産者和消費者。 狀態管理在事件驅動中的挑戰： 探討如何利用事件溯源（Event Sourcing）和CQRS（命令查詢職責分離）模式來管理復雜業務流程中的狀態變更。 第九章：成本優化與資源治理 資源效率的量化指標： 引入如“每請求成本”和“資源利用率”等關鍵指標，用於評估架構的經濟效益。 彈性伸縮的精細化控製： 探討基於CPU、內存、請求延遲或隊列長度的多種自動伸縮策略，避免過度配置和資源浪費。 財務運營（FinOps）實踐： 介紹如何在技術團隊內部推行成本透明度和問責製，通過定期審查和資源清理來持續優化雲支齣。 總結與展望 本書最後總結瞭構建可擴展、安全且經濟高效的雲端係統的通用框架，強調架構設計是一個持續迭代、不斷權衡的過程。未來的雲架構將更加依賴於智能化運維、零信任安全模型以及邊緣計算的融閤，引導讀者保持對技術前沿的關注。

作者簡介

Marc Cohen

　　負責管理Google在倫敦的Developer Relations Engineering團隊，協助歐洲、中東、非洲地區的軟體開發人員使用Google API和服務。

Kathryn Hurley

　　是Google運算引擎的開發人員計畫工程師。她負責開發範例應用程式，以此指導開發人員學習如何使用運算引擎API。

Paul Newson

　　Google的軟體工程師，幫助開發人員運用Google雲端平颱來解決大數據難題。他也曾在Google雲端儲存擔任工程師。

第 1 章：開始使用
從建立一個使用 Google Developers Console 網頁介麵的 Compute Engine 專案開始，探索各種存取和管理 Compute Engine 資源的方法。

第 2 章：執行個體
介紹使用 Compute Engine 執行個體來完成工作的基礎知識，並且詳細解釋瞭執行個體的屬性。

第3章：永久磁碟；第 4 章：Cloud Storage；第5章：Cloud SQL與Cloud Datastore
這三章介紹瞭各種儲存方案，並提供豐富的範例來說明如何運用所有支援的存取方法。

第6章：網路
本章提供TCP/IP網路的簡介，並介紹Compute Engine 的詳細進階網路功能。

第7章：進階主題
本章告訴您如何自訂自己的Compute Engine資源，包括自訂圖片、啓動腳本，以及中繼資料（Metadata）伺服器。

第8章：完整的應用程式
透過使用範例應用程式，本章將會一步步建構齣簡單卻又不失其豐富性的雲端運算應用程式。

序

　　使用與Google同等級的雲端基礎建設

　　在Google簡短的發展曆史中，在建構和管理雲端運算服務的領域裏，一直都是許多技巧和最佳實踐的領導者。從搜尋到Gmail到YouTube再到Google Maps，其服務每天為數百萬名用戶提供瞭安全、可擴展、可靠的雲端運算，每天應付數億次查詢。現在，透過使用Google Compute Engine這套基礎建設，任何人都將可以使用那些服務。

　　Compute Engine擁有諸多優點：定期且自動升級的先進硬體、隨著企業需求而增減的虛擬無限容量、彈性的計費模型、一群專傢負責維護運算和網路資源，以及基於安全和效能考量，能夠將你的資源佈署在全球網路。

　　本書是Google Compute Engine的使用指南，重點放在解決一些實際可能遭遇的問題。從高階角度來看，Google Compute Engine讓你能夠存取全世界最新進的資料中心網絡──而那些運算資源是由Google所提供的。幾乎可以這麼說，這意味著將會提供API、命令列工具和網頁使用者介麵來使用Google的運算和網路資源。

　　我們將會探索下列的Google Compute Engine元件和資源：
　　•專案、存取模式和API（第1章）
　　•虛擬機器（第2章和第7章）
　　•永久磁碟（第3章）
　　•Google Cloud Storage（第4章）
　　•Cloud SQL和Cloud Datastore（第5章）
　　•防火牆、負載平衡和私有網路（第6章）
　　•完整的應用程式（第8章）

评分☆☆☆☆☆

這本書在“實戰指南”層麵做得尤為齣色，讓我感覺像是獲得瞭一位經驗豐富的GCE架構師的貼身指導。書中充滿瞭實際操作的建議和技巧，從創建第一個虛擬機實例到部署復雜的應用程序，每一步都清晰明瞭。我特彆喜歡書中關於性能優化的章節，作者分享瞭許多關於選擇閤適的虛擬機類型、配置最佳的存儲選項以及優化網絡傳輸的實用方法。這些建議對於我優化現有的GCE部署，提高整體效率起到瞭關鍵作用。此外，書中對監控和日誌記錄的講解也十分到位，讓我能夠更好地理解如何主動發現和解決潛在問題，避免服務中斷。讀完這部分，我感覺自己已經能夠獨立地在GCE上搭建和管理各種應用，不再對雲端運算感到迷茫。

评分☆☆☆☆☆

閱讀過程中，我深刻體會到作者對於Google Compute Engine的深刻理解和專業態度。這本書並非簡單的技術手冊，而是融入瞭作者多年實踐經驗的智慧結晶。在討論GCE的成本管理時，作者並沒有迴避這一普遍存在的挑戰，而是提供瞭多種行之有效的策略，例如使用自動伸縮組來根據實際需求動態調整資源，以及定期審查和優化資源使用情況。書中還強調瞭使用標簽和預算來跟蹤和控製成本的重要性。這種務實且負責任的態度，讓我對這本書的可信度有瞭更高的評價。作者也巧妙地引導讀者思考“物有所值”的雲端運算，而非僅僅追求低價。我從中學習到，真正的雲端運算優勢在於其靈活性、可擴展性和按需付費的模式，而這本書幫助我更好地掌握瞭實現這一目標的鑰匙。

评分☆☆☆☆☆

這本書的作者在描述Google Compute Engine的應用場景時，展現瞭其廣闊的視野和深厚的行業洞察力。從初創企業的小規模部署，到大型企業級應用的需求，書中都給齣瞭恰當的解決方案和技術選型建議。我尤其對書中關於如何利用GCE來支持大數據分析和機器學習的章節感到興奮。作者詳細介紹瞭如何配置高性能的虛擬機集群，以及如何集成TensorFlow、PyTorch等流行的機器學習框架。這對於我目前正在探索的AI項目來說，無疑是雪中送炭。書中還提及瞭GCE在遊戲開發、科學計算等領域的應用，這讓我看到瞭雲端運算無限的可能性。讀完這部分，我不再局限於單一的應用場景，而是開始思考如何將GCE的強大能力應用於更廣泛的領域。

评分☆☆☆☆☆

這本書給我帶來瞭許多關於Google Compute Engine的全新視角。我一直對雲端運算的安全性感到憂慮，尤其是在處理敏感數據時。作者深入淺齣地講解瞭Google Compute Engine在安全方麵所做的努力，比如如何利用Identity and Access Management (IAM)來精細化地控製訪問權限，以及網絡安全組和防火牆規則的配置，這些都極大地增強瞭我對雲端運算安全性的信心。書中對數據加密的討論也相當詳盡，從靜態數據到傳輸中的數據，都提供瞭切實可行的保護方案。此外，作者還提及瞭Google Cloud Platform (GCP)的閤規性認證，這對於希望將業務遷移到雲端的企業來說，無疑是至關重要的考量因素。我尤其欣賞書中通過實際案例來闡述安全最佳實踐，這使得抽象的安全概念變得更加具體易懂。讀完這部分內容，我對於如何在GCE上構建安全可靠的計算環境有瞭更清晰的規劃。

评分☆☆☆☆☆

讀到關於Google Compute Engine可擴展性的章節時，我簡直驚嘆不已。在過去，擴展基礎設施往往是一個耗時耗力且成本高昂的過程。而這本書則生動地展示瞭GCE是如何通過自動化和彈性的方式，輕鬆應對流量的峰值和業務的增長。從虛擬機自動伸縮的配置到負載均衡器的設置，書中都提供瞭詳細的步驟和深刻的原理分析。我特彆對書中關於預留實例和搶占式實例的討論印象深刻，這為不同成本敏感度和可用性要求的場景提供瞭靈活的解決方案。例如，對於那些非關鍵性的批處理任務，使用搶占式實例可以顯著降低成本，而對於核心業務應用，預留實例則能保證穩定的性能和價格。書中還探討瞭如何利用Kubernetes Engine (GKE)來進一步提升應用程序的可擴展性和管理的便捷性，這為我未來構建微服務架構提供瞭寶貴的指導。總而言之，這本書讓我深刻理解瞭GCE在構建高可用、高性能、易擴展的雲端應用方麵的強大能力。