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【CCP】Google Cloud Platform 服務總覽

出處：https://ithelp.ithome.com.tw/users/20151036/ironman/6131

Region 和 Zone 的差別

在 Google Cloud 裡面，使用了 Region 和 Zone 的概念，分別去區分不同地理區塊的服務

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管理 Google Cloud 的四種方法

介紹完了 Region 和 Zone 的差別，接著介紹一下管理 Google Cloud 中的服務的四種方法

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工具 介面類型 功能強度 使用時機
Google Cloud Console 圖形 UI 中等 建立資源、設定、報表
gcloud SDK 命令列工具 最強 自動化部署、開發整合、CI/CD
Cloud Shell 雲端終端機 高 快速部署/測試指令，不佔本地資源
Cloud APIs 程式介面 高 系統對接、自動化服務整合
Cloud Mobile App 手機 App 輕量 查看狀態、接收通知、緊急操作

Google Cloud 中 Project 結構

下面這張圖描述了 Google Cloud 中的 Project 結構，不過這張圖要從最下層往上看

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Google Cloud 中的運算服務

  • Compute Engine
  • App Engine
  • Cloud Functions
  • Google Kubernetes Engine
  • Cloud Run

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Google Cloud Run、App Engine、Cloud Functions 三者的完整比較：

🔍 三種 Serverless 服務比較表

項目 Cloud Run App Engine Cloud Functions
🧩 適用層級 容器（Container）層級 應用（Application）層級 函數（Function）層級
🚀 啟動方式 HTTP 請求觸發 HTTP、排程、Task Queue HTTP、事件觸發（如 Storage、PubSub）
🛠️ 開發模式 自行打包容器，任何語言框架皆可 GCP 支援語言（Java, Python, Go, Node） 限制在特定語言框架（Node, Python, Go 等）
⚙️ 彈性調整 ✅ 自動擴展至零 ✅ 自動擴展（可設定最小/最大執行數） ✅ 自動擴展至零（每次執行為全新環境）
🐳 是否支援容器 ✅ 可自定義容器 ❌（App Engine Flex 支援，但較複雜） ❌（只支援函數級）
🧾 計費方式 請求數 + CPU + 記憶體 + 時間 請求數 + 時間 + 記憶體 函數呼叫次數 + 執行時間 + 資源
🧠 冷啟動 較低，若設定最小實例可避免 標準環境會冷啟，高級環境可控制 冷啟明顯（尤其低頻率觸發）
🔄 狀態保持 不可保留（Stateless） 不可保留 不可保留
📦 部署單位 整個容器（任意語言） 應用程式檔案 + config.yaml 單一函數檔案（Function）
🌐 自訂網域 / HTTPS 支援 ✅ 可設定自訂網域與 HTTPS ✅ ✅
🔐 IAM 權限控管 ✅ 精細控制 ✅ ✅

🧠 簡易選擇建議

你要的是… 建議使用
可以自由使用任何語言與架構 ✅ Cloud Run
最少設定、支援完整應用部署 ✅ App Engine
僅需要處理單一任務 / 事件驅動功能 ✅ Cloud Functions
想用 Docker 容器、可相容本地環境 ✅ Cloud Run
想部署 Flask、Express 但不想處理容器細節 ✅ App Engine
想做圖片上傳通知、排程簡訊等小任務 ✅ Cloud Functions

🔧 實際開發場景舉例：

使用情境 適合服務
部署 Spring Boot 應用，並自定義 Dockerfile Cloud Run
部署 Python Web（Flask）快速上線 App Engine
使用 GCS 上傳觸發縮圖處理 Cloud Functions
開發 RESTful API，架構使用 FastAPI + Redis + Gunicorn Cloud Run
設定每日 08:00 發送報表 Cloud Functions（排程）

Google Cloud 中的數據儲存服務

Google Cloud 支援五種數據的儲存服務，而這五種服務，又可以分成三大類，分別是「一般檔案的儲存服務」、「SQL 的儲存服務」以及「NoSQL 的儲存服務」

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數據儲存服務總結

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Bigtable 與 Bigquery 比較

🔍 基本說明

名稱 說明
Bigtable 分散式 NoSQL 資料庫，適合高頻率讀寫、低延遲的應用（類似 HBase）
BigQuery 分析型資料倉儲，專門處理超大資料集的查詢與分析（類似 Redshift、Snowflake）

🧠 詳細比較表

項目 Bigtable BigQuery
📦 資料類型 NoSQL，Key-Value / Wide-column store SQL-based，結構化資料表
🧩 適用場景 即時讀寫、大量設備資料、時序資料（IoT、日誌） 大數據分析、商業智慧報表、ETL 處理
🛠️ 查詢方式 API / gRPC / HBase client SQL（支援標準 SQL）
🔁 查詢靈活度 限制多（只能依 row key 查詢） 高（可聚合、JOIN、Window Function）
⚡ 效能焦點 寫入快、讀取延遲低 掃描大量資料效率高
💾 儲存設計 儲存在 Colossus + SSTable（HBase-like 分散式設計） 儲存在 Dremel 架構（專為資料分析優化）
🗃️ 索引支援 ❌ 沒有二級索引，僅支援 row key 前綴 ✅ 支援複雜查詢與分析
🔢 每秒處理量 百萬級 TPS（高併發） 適合大批量（TB~PB）分析
⏳ 查詢延遲 毫秒等級 秒 ~ 分鐘等級
💰 計費方式 根據儲存容量 + 節點數（可橫向擴充） 根據掃描的資料量計價（可選定價模式）
🔧 管理需求 類似資料庫（需設計 schema、選 row key、規劃節點） 類似報表工具（丟資料就能查，幾乎零維運）

📌 使用情境建議

需求/情境 建議使用
IoT 裝置每秒回傳大量資料 ✅ Bigtable
要統計每月業績報表、跑分析 SQL ✅ BigQuery
需要實時查詢某一筆用戶記錄 ✅ Bigtable
想跑 SELECT count, avg, group by ✅ BigQuery
需要和 Data Studio 或 Looker 整合報表 ✅ BigQuery
想儲存百億筆資料但需低延遲查詢 ✅ Bigtable

🔁 搭配使用範例

很多系統會這樣搭配：

  1. Bigtable：實時寫入

    • 寫入裝置或行為記錄（如瀏覽行為、IoT 資料）

  2. 定期匯入到 BigQuery

    • 跑 ETL，進行分析與報表產出

 

Google Cloud 中的 API 管理服務

影片中有提到三種 Google Cloud 中常見的 API 管理服務，分別是：

  • Apigee API Management
  • API Gateway
  • Cloud Endpoints

🔍 快速對比表：Apigee vs API Gateway vs Cloud Endpoints

項目 Apigee API Gateway Cloud Endpoints
🧠 定位 企業級 API 管理平台 簡化、輕量的 GCP 原生 API Gateway 開發者導向的輕量級 API Proxy
🛠️ 建立方式 使用 Apigee UI 建立 API Proxy 部署 api-gateway.yaml + GCP service 使用 ESP（Extensible Service Proxy）與 OpenAPI 配置
📊 功能完整性 ✅ 完整 API 生命週期管理（分析、流量管控、金鑰等） ⚠️ 僅基本 API Proxy 與驗證 ⚠️ 基本功能 + Firebase / Auth0 整合
📈 分析與報表 ✅ 內建精細分析報表 ❌ 無分析功能 ⚠️ 可搭配 Stackdriver/Cloud Logging
🔐 驗證/授權支援 ✅ OAuth2, API Key, JWT, SAML, 多種認證 ✅ JWT / API Key / IAM ✅ JWT / API Key / Firebase
⚙️ API 開發方式 提供 GUI、Flow 編輯器、邏輯處理 使用 OpenAPI 定義 + 設定 YAML OpenAPI / gRPC 定義（ESP Proxy）
🔁 效能 高（企業級 SLA） 中等，適合輕量流量 輕量，設計給內部/開發測試用
💲 收費模式 依照 API 呼叫數、功能計費（需額外購買） 依流量計費（依照 GCP 定價） 依照 ESP Proxy 的 GKE/GCE/Cloud Run 運行費用計費
🏗️ 運行平台 Apigee X（GCP原生）、Hybrid Cloud Run / GKE / GCE GKE / Cloud Run / App Engine
🧩 複雜功能（限流、轉換） ✅ 支援（flow policy 可自定義 JSON/XML 轉換等） ❌ 不支援 ❌ 不支援
🔧 部署簡易性 中等（企業級 GUI + 設定需學習） 高（YAML + CLI） 中等（需熟 ESP/OpenAPI）

🔑 應用場景建議

需求 / 狀況 建議使用
企業需要完整 API 管理功能（流控、報表等） ✅ Apigee
GCP 環境輕量部署 + IAM 驗證 API ✅ API Gateway
開發階段/原型開發 + 自訂認證方式 ✅ Cloud Endpoints
需要整合 Firebase 認證 ✅ Cloud Endpoints
多租戶 API 管理、API 商業化（API Monetization） ✅ Apigee
想快速部署在 Cloud Run + IAM 控制 ✅ API Gateway

🧪 技術選擇心法：

  • 👉 選 Apigee 如果你是企業客戶、要做 API 授權金鑰控管、頻率限制、報表、開發者入口網站（dev portal）等。

  • 👉 選 API Gateway 如果你只是想快速幫 Cloud Run 上的 API 加上 HTTPS、安全性。

  • 👉 選 Cloud Endpoints 如果你熟 OpenAPI、只想讓 API 有認證與基本日誌記錄，不需要 GUI。

 

權限管理服務

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說明 Iaas Paas Saas Faas

這四個名詞是雲端服務的不同層級與服務模型，分別為：

🏗️ IaaS（Infrastructure as a Service）基礎設施即服務

  • 提供內容： 虛擬機（VM）、儲存空間、網路、作業系統等基礎資源

  • 使用者負責： 自行安裝應用程式、中介軟體、設定安全性等

  • 彈性高，自由度大

  • 常見例子：

    • AWS EC2

    • Google Compute Engine

    • Microsoft Azure VM

✅ 適用於：需要完整控制權限的系統管理員與 DevOps 團隊

🧱 PaaS（Platform as a Service）平台即服務

  • 提供內容： 開發平台（含OS、Runtime、DB、Framework）

  • 使用者負責： 上傳應用程式，開發、部署、維護應用邏輯

  • 省去基礎建設與系統維護負擔

  • 常見例子：

    • Google App Engine

    • Heroku

    • AWS Elastic Beanstalk

✅ 適用於：開發人員專注寫程式，不想管底層架構

📦 SaaS（Software as a Service）軟體即服務

  • 提供內容： 完整的軟體應用，通常透過瀏覽器存取

  • 使用者負責： 只需要使用，不用管安裝、更新、維運

  • 完全託管、快速上手

  • 常見例子：

    • Gmail / Outlook

    • Google Docs / Office 365

    • Salesforce

    • Dropbox

✅ 適用於：終端使用者或企業快速取得現成解決方案

⚡ FaaS（Function as a Service）函數即服務

  • 提供內容： 運行特定函數或任務的執行環境

  • 使用者負責： 撰寫函數邏輯，其他都交給雲端處理（包含資源擴展）

  • 屬於 Serverless 架構的一種

  • 常見例子：

    • AWS Lambda

    • Google Cloud Functions

    • Azure Functions

✅ 適用於：事件驅動的任務（如：圖檔轉換、資料處理、API 回應等）

對照圖表總覽：

層級 你負責的部分 例子
IaaS App + OS + Middleware + DB AWS EC2、GCP VM
PaaS App + DB Heroku、GCP App Engine
SaaS 僅使用 Gmail、Google Docs
FaaS 僅寫 function AWS Lambda、GCF

 

 

說明 Iaas Paas Saas Faas

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