Google Compute Engine：安全与可扩展的云端运算 pdf epub mobi txt 电子书 下载 2025

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告诉您如何使用Google的云端运算服务

　　学习如何透过Google提供的云端运算引擎（Google Cloud Platform）来执行大规模、资料密集的工作量。本书由Google工程师撰写，将带领你了解这套架构即服务（IaaS）的细节，告诉您如何从无到有开发整个专案。您可以借由本书了解Google Cloud Platform的实务应用，解决实务应用的问题。

　　本书范例皆以Python和JavaScript撰写而成，同时也告诉您，在使用运算引擎时，如何搭配Docker容器以及其他平台、框架、工具和服务。了解这套IaaS有助于从Google所提供的进阶储存和运算技术中，获得前往未有的效能与扩展性。

　　．透过网页UI 、命令列介面或RESTful介面来存取和管理运算引擎的资源
　　．设定、自订并使用Linux VM实体
　　．了解各种储存选项：永久磁碟、 Cloud Storage、Cloud SQL（MySQL云端版）或是Cloud Datastore NoSQL服务
　　．使用多个私有网路，并在每个网路中使用多个实体
　　．一步一步建构、佈署和测试简单而又详尽的云端运算应用程式
　　．使用Compute Engine并搭配Docker、Node.js、ZeroMQ、Web Starter Kit、AngularJS、WebSocket和D3.js

云计算架构设计与最佳实践：构建弹性和高可用性系统 本书导读： 在当今快速迭代的数字化时代，企业对基础设施的敏捷性、可靠性和成本效益提出了前所未有的要求。本书聚焦于现代云计算架构的核心原理、设计模式以及在实际生产环境中部署和管理复杂系统的关键技术。我们不局限于任何单一的云服务提供商，而是深入探讨跨平台通用的架构思维、运维自动化流程以及确保服务连续性的最佳实践。 第一部分：现代架构的基石与设计哲学 本部分将从宏观视角审视现代应用对基础设施的根本需求，并确立构建健壮系统的设计哲学。 第一章：从单体到分布式：架构演进的驱动力 技术债务与扩展瓶颈： 分析传统单体应用在面对高并发和快速功能迭代时所遇到的性能限制和维护难题。讨论如何通过技术选型和重构策略，为应用向分布式架构迁移奠定基础。 微服务架构的契合点： 深入探讨微服务的设计原则（如高内聚、低耦合），以及它如何帮助团队实现并行开发和独立部署。重点剖析服务边界的合理划分，避免过度分解带来的复杂性。 领域驱动设计（DDD）在架构中的作用： 介绍如何利用DDD的概念，如限界上下文（Bounded Context）和通用语言（Ubiquitous Language），来指导微服务的划分，确保服务边界与业务逻辑的紧密映射。 第二章：弹性与高可用性设计原则 故障域与隔离： 阐述故障域的概念，以及如何通过架构设计（如区域、可用区、服务实例间的解耦）来限制单点故障的影响范围。介绍容灾等级的定义与评估方法。 冗余与故障转移机制： 详细解析主动-主动（Active-Active）和主动-被动（Active-Passive）架构在不同场景下的适用性。探讨负载均衡器在健康检查和流量重定向中的核心作用。 优雅降级与熔断模式： 介绍服务间调用失败时的处理策略。深入讲解Hystrix等熔断器模式的工作原理，如何设置合理的超时和重试机制，防止级联失败。 第二章：数据持久化策略与一致性权衡 多模型数据库选型： 比较关系型数据库（RDBMS）、键值存储（KV Store）、文档数据库和图数据库的适用场景。分析在读写密集型、事务敏感型场景下的技术选型考量。 数据一致性的复杂性： 详细阐述CAP理论及其在实际系统设计中的指导意义。区分强一致性、最终一致性和会话一致性的应用场景。 数据复制与同步技术： 探讨主从复制、多主复制和基于日志的异步复制的优缺点。介绍数据分区（Sharding）的实现方法，包括一致性哈希（Consistent Hashing）的应用。 第二部分：自动化、可观测性与持续交付 本部分将转向DevOps实践，探讨如何通过自动化工具和完善的监控体系，实现基础设施的快速部署和稳定运行。 第四章：基础设施即代码（IaC）与配置管理 IaC的核心价值： 论述IaC如何提高环境部署的一致性和可重复性，消除配置漂移（Configuration Drift）。 主流IaC工具集比较： 对比Terraform、Ansible等工具在资源编排、配置管理方面的差异和协同工作方式。演示如何使用声明式配置定义复杂的网络拓扑和计算资源。 幂等性与状态管理： 深入探讨在自动化部署中实现幂等性的重要性，以及如何安全地管理和版本化基础设施状态文件。 第五章：构建全景式可观测性系统 日志、指标与追踪的“三剑客”： 详细介绍结构化日志采集、时间序列指标存储以及分布式追踪系统（如OpenTracing/Jaeger）在诊断复杂请求路径时的关键作用。 自定义健康检查与告警工程： 设计多层次的健康检查机制，从底层硬件到业务逻辑层面进行探查。制定有效且低噪声的告警策略，确保告警能够驱动行动。 性能基线与容量规划： 如何建立应用和基础设施的性能基线。利用历史数据进行趋势分析，指导资源扩展和成本优化决策。 第六章：安全左移与纵深防御策略 身份与访问管理（IAM）的最小权限原则： 强调基于角色的访问控制（RBAC）和属性访问控制（ABAC）的应用。如何安全地管理服务账户凭证和密钥。 网络安全隔离与流量管控： 介绍虚拟私有网络（VPC）的设计原则，如何利用安全组、网络ACLs和微分段技术实现东西向和南北向流量的精细化控制。 应用层安全加固： 讨论常见的Web应用漏洞（如XSS, SQL注入）的防御措施。集成静态应用安全测试（SAST）和动态应用安全测试（DAST）到CI/CD流程中。 第三部分：面向未来的架构模式 本部分探索新兴技术和设计模式，帮助架构师前瞻性地应对未来的业务挑战。 第七章：容器化与编排的深度实践 容器生命周期管理： 深入研究容器运行时（如CRI）、镜像构建优化和存储驱动。 Kubernetes集群的可靠性构建： 讨论控制平面组件的冗余配置。如何利用Pod Disruption Budgets（PDBs）和Cluster Autoscaler来维护服务可用性。 服务网格（Service Mesh）的应用： 介绍服务网格如何将流量管理、安全策略和可观测性从应用代码中抽象出来，实现更统一的治理。 第八章：无服务器与事件驱动架构 函数即服务（FaaS）的适用性分析： 评估FaaS在处理突发流量、后台任务和数据处理管道中的优势与限制。关注冷启动问题和执行时长限制。 事件驱动系统的核心组件： 详细介绍消息队列、事件流平台（如Kafka/Kinesis）在解耦系统中的作用。设计高吞吐量的事件生产者和消费者。 状态管理在事件驱动中的挑战： 探讨如何利用事件溯源（Event Sourcing）和CQRS（命令查询职责分离）模式来管理复杂业务流程中的状态变更。 第九章：成本优化与资源治理 资源效率的量化指标： 引入如“每请求成本”和“资源利用率”等关键指标，用于评估架构的经济效益。 弹性伸缩的精细化控制： 探讨基于CPU、内存、请求延迟或队列长度的多种自动伸缩策略，避免过度配置和资源浪费。 财务运营（FinOps）实践： 介绍如何在技术团队内部推行成本透明度和问责制，通过定期审查和资源清理来持续优化云支出。 总结与展望 本书最后总结了构建可扩展、安全且经济高效的云端系统的通用框架，强调架构设计是一个持续迭代、不断权衡的过程。未来的云架构将更加依赖于智能化运维、零信任安全模型以及边缘计算的融合，引导读者保持对技术前沿的关注。

作者简介

Marc Cohen

　　负责管理Google在伦敦的Developer Relations Engineering团队，协助欧洲、中东、非洲地区的软体开发人员使用Google API和服务。

Kathryn Hurley

　　是Google运算引擎的开发人员计画工程师。她负责开发范例应用程式，以此指导开发人员学习如何使用运算引擎API。

Paul Newson

　　Google的软体工程师，帮助开发人员运用Google云端平台来解决大数据难题。他也曾在Google云端储存担任工程师。

第 1 章：开始使用
从建立一个使用 Google Developers Console 网页介面的 Compute Engine 专案开始，探索各种存取和管理 Compute Engine 资源的方法。

第 2 章：执行个体
介绍使用 Compute Engine 执行个体来完成工作的基础知识，并且详细解释了执行个体的属性。

第3章：永久磁碟；第 4 章：Cloud Storage；第5章：Cloud SQL与Cloud Datastore
这三章介绍了各种储存方案，并提供丰富的范例来说明如何运用所有支援的存取方法。

第6章：网路
本章提供TCP/IP网路的简介，并介绍Compute Engine 的详细进阶网路功能。

第7章：进阶主题
本章告诉您如何自订自己的Compute Engine资源，包括自订图片、启动脚本，以及中继资料（Metadata）伺服器。

第8章：完整的应用程式
透过使用范例应用程式，本章将会一步步建构出简单却又不失其丰富性的云端运算应用程式。

序

　　使用与Google同等级的云端基础建设

　　在Google简短的发展历史中，在建构和管理云端运算服务的领域里，一直都是许多技巧和最佳实践的领导者。从搜寻到Gmail到YouTube再到Google Maps，其服务每天为数百万名用户提供了安全、可扩展、可靠的云端运算，每天应付数亿次查询。现在，透过使用Google Compute Engine这套基础建设，任何人都将可以使用那些服务。

　　Compute Engine拥有诸多优点：定期且自动升级的先进硬体、随着企业需求而增减的虚拟无限容量、弹性的计费模型、一群专家负责维护运算和网路资源，以及基于安全和效能考量，能够将你的资源佈署在全球网路。

　　本书是Google Compute Engine的使用指南，重点放在解决一些实际可能遭遇的问题。从高阶角度来看，Google Compute Engine让你能够存取全世界最新进的资料中心网络──而那些运算资源是由Google所提供的。几乎可以这么说，这意味着将会提供API、命令列工具和网页使用者介面来使用Google的运算和网路资源。

　　我们将会探索下列的Google Compute Engine元件和资源：
　　•专案、存取模式和API（第1章）
　　•虚拟机器（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）
　　•防火墙、负载平衡和私有网路（第6章）
　　•完整的应用程式（第8章）

评分☆☆☆☆☆

这本书的作者在描述Google Compute Engine的应用场景时，展现了其广阔的视野和深厚的行业洞察力。从初创企业的小规模部署，到大型企业级应用的需求，书中都给出了恰当的解决方案和技术选型建议。我尤其对书中关于如何利用GCE来支持大数据分析和机器学习的章节感到兴奋。作者详细介绍了如何配置高性能的虚拟机集群，以及如何集成TensorFlow、PyTorch等流行的机器学习框架。这对于我目前正在探索的AI项目来说，无疑是雪中送炭。书中还提及了GCE在游戏开发、科学计算等领域的应用，这让我看到了云端运算无限的可能性。读完这部分，我不再局限于单一的应用场景，而是开始思考如何将GCE的强大能力应用于更广泛的领域。

评分☆☆☆☆☆

这本书在“实战指南”层面做得尤为出色，让我感觉像是获得了一位经验丰富的GCE架构师的贴身指导。书中充满了实际操作的建议和技巧，从创建第一个虚拟机实例到部署复杂的应用程序，每一步都清晰明了。我特别喜欢书中关于性能优化的章节，作者分享了许多关于选择合适的虚拟机类型、配置最佳的存储选项以及优化网络传输的实用方法。这些建议对于我优化现有的GCE部署，提高整体效率起到了关键作用。此外，书中对监控和日志记录的讲解也十分到位，让我能够更好地理解如何主动发现和解决潜在问题，避免服务中断。读完这部分，我感觉自己已经能够独立地在GCE上搭建和管理各种应用，不再对云端运算感到迷茫。

评分☆☆☆☆☆

这本书给我带来了许多关于Google Compute Engine的全新视角。我一直对云端运算的安全性感到忧虑，尤其是在处理敏感数据时。作者深入浅出地讲解了Google Compute Engine在安全方面所做的努力，比如如何利用Identity and Access Management (IAM)来精细化地控制访问权限，以及网络安全组和防火墙规则的配置，这些都极大地增强了我对云端运算安全性的信心。书中对数据加密的讨论也相当详尽，从静态数据到传输中的数据，都提供了切实可行的保护方案。此外，作者还提及了Google Cloud Platform (GCP)的合规性认证，这对于希望将业务迁移到云端的企业来说，无疑是至关重要的考量因素。我尤其欣赏书中通过实际案例来阐述安全最佳实践，这使得抽象的安全概念变得更加具体易懂。读完这部分内容，我对于如何在GCE上构建安全可靠的计算环境有了更清晰的规划。

评分☆☆☆☆☆

阅读过程中，我深刻体会到作者对于Google Compute Engine的深刻理解和专业态度。这本书并非简单的技术手册，而是融入了作者多年实践经验的智慧结晶。在讨论GCE的成本管理时，作者并没有回避这一普遍存在的挑战，而是提供了多种行之有效的策略，例如使用自动伸缩组来根据实际需求动态调整资源，以及定期审查和优化资源使用情况。书中还强调了使用标签和预算来跟踪和控制成本的重要性。这种务实且负责任的态度，让我对这本书的可信度有了更高的评价。作者也巧妙地引导读者思考“物有所值”的云端运算，而非仅仅追求低价。我从中学习到，真正的云端运算优势在于其灵活性、可扩展性和按需付费的模式，而这本书帮助我更好地掌握了实现这一目标的钥匙。

评分☆☆☆☆☆

读到关于Google Compute Engine可扩展性的章节时，我简直惊叹不已。在过去，扩展基础设施往往是一个耗时耗力且成本高昂的过程。而这本书则生动地展示了GCE是如何通过自动化和弹性的方式，轻松应对流量的峰值和业务的增长。从虚拟机自动伸缩的配置到负载均衡器的设置，书中都提供了详细的步骤和深刻的原理分析。我特别对书中关于预留实例和抢占式实例的讨论印象深刻，这为不同成本敏感度和可用性要求的场景提供了灵活的解决方案。例如，对于那些非关键性的批处理任务，使用抢占式实例可以显著降低成本，而对于核心业务应用，预留实例则能保证稳定的性能和价格。书中还探讨了如何利用Kubernetes Engine (GKE)来进一步提升应用程序的可扩展性和管理的便捷性，这为我未来构建微服务架构提供了宝贵的指导。总而言之，这本书让我深刻理解了GCE在构建高可用、高性能、易扩展的云端应用方面的强大能力。