GCP Concept
AI Comparasion
Gemini V.S. Chat-GPT (2024/09/24)
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Temperature 的作用:
- Temperature 越低(接近 0),模型會變得更保守,更加傾向於選擇機率最高的字詞,生成的文本會更加一致、可預測,但也可能顯得呆板或缺乏創造性。
- Temperature 越高,模型會更隨機,選擇那些機率較低的字詞的機會變大,這樣生成的文本可能會變得更有創意和多樣性,但同時也可能不太連貫或不合邏輯。
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Top P 的作用
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Top P 採樣會根據所有可能詞的累積機率來篩選詞彙。具體做法是選擇一組詞,這些詞的總機率加起來剛好超過設定的 P 值。例如,當 P = 0.9 時,模型會選擇累積機率達到 90% 的那些詞,忽略剩下的 10% 的低機率詞。
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Top P 小(如 P = 0.5):模型會僅限於選擇那些最有可能的詞,生成結果會更為保守。Top P 大(如 P = 0.9 或 1.0):模型會在更多詞之間進行選擇,生成結果更具創造性和多樣性。
Cloud Advantages (2024/09/24)
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提供計算
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提升可靠度
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降低延遲
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解決資料只能存放在唯一server
的問題
GCP Create Machine Concept (2024/09/24 + 2024/10/1)

總結
- 這張圖越往右邊代表越需要使用者自己創建整體環境
- 越往左邊代表越不依賴使用者自己創建環境,而是可以基於環境之上創建自己想要的功能
環節介紹
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環境大致架構介紹

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Firebase:
- 抽象程度高:
- Firebase 提供了一套完整的後端服務,包括資料庫、身份驗證、雲端儲存等,開發者可以直接使用這些服務,而不需要深入了解底層的基礎設施。
- 管理程度高:
- Google 完全管理 Firebase 的基礎設施,開發者只需關注應用程式的開發。
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Cloud Functions:
- 抽象程度中等:
- Cloud Functions 允許開發者撰寫無狀態的函數,並由 Google Cloud Platform 自動觸發執行。開發者不需要管理伺服器,但需要了解函數的觸發方式和執行環境。
- 管理程度中等:
- Google 管理函數的執行環境,但開發者需要負責函數的代碼。
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App Engine:
- 抽象程度中等:
- App Engine 提供了一個完全託管的平台,用於部署和擴展 Web 應用程式。開發者可以選擇使用標準環境或彈性環境,標準環境提供了更受限制但更容易管理的環境,而彈性環境提供了更高的可定制性。
- 管理程度中等:
- Google 管理 App Engine 的基礎設施,但開發者需要負責應用程式的部署和配置。
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Cloud Run:
- 抽象程度較低:
- Cloud Run 允許開發者部署容器化的應用程式,並根據請求自動擴展。開發者需要自行管理容器映像檔,但不需要管理底層的 Kubernetes 集群。
- 管理程度較低:
- Google 管理 Cloud Run 的基礎設施,但開發者需要負責容器映像檔的建置和部署。
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Kubernetes Engine:
- 抽象程度低:
- Kubernetes Engine 是 Google Cloud Platform 上的 Kubernetes 服務,允許開發者在 Google Cloud 上部署和管理容器化的應用程式。Kubernetes 提供了高度可定制化的容器編排功能,但需要開發者具備較高的 Kubernetes 知識。
- 管理程度低:
- Google 管理 Kubernetes 集群的基礎設施,但開發者需要負責 Kubernetes 的配置和管理。
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Compute Engine:
- 抽象程度最低:
- Compute Engine 提供了虛擬機器,開發者可以像管理物理伺服器一樣管理這些虛擬機器。這提供了最大的靈活性,但開發者需要負責所有的系統管理任務。
- 管理程度最低:
- Google 只提供虛擬機器的基礎設施,開發者需要負責虛擬機器的配置、操作系統的安裝和應用程式的部署。
GCP Region
跟 Zone
的區別 (2024/09/24)
Storage Options (2024/10/01)

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Cloud SQL:
- 作用
- Google Cloud SQL 是一種完全託管的關聯型數據庫服務,支援 MySQL、PostgreSQL 和 SQL Server。
- 適合使用傳統 SQL 查詢並需要交易性、一致性和結構化數據的應用程式。
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Cloud Spanner:
- 作用
- Google Cloud Spanner 是一個全球分佈式且強一致性的關聯型數據庫服務,結合了 SQL 查詢和 NoSQL 的擴展能力。
- 適合需要大規模水平擴展和高一致性的交易型應用。
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BigQuery:
- 作用
- BigQuery 是 Google 的數據倉庫解決方案,適合快速處理和分析超大數據集的任務。
- 主要用於大規模資料分析和報告,支援 SQL 查詢和機器學習應用。
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Bigtable:
- 作用
- Bigtable 是 Google 的分佈式 NoSQL 大數據數據庫服務,主要適用於低延遲、高吞吐量的大數據應用。
- 非常適合寫密集型應用,如時間序列數據、物聯網 (IoT) 數據和金融數據。
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Cloud Storage:
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Datastore/Firestore:
- 作用
- Datastore 是 Google 的 NoSQL 文檔型數據庫,後來進化成 Firestore,適合需要自動擴展、即時同步、和支持複雜查詢的應用。
- Firestore 更適合 Web 和手機應用程式,支援即時數據更新和離線使用。
GCP的VPC網路 (2024/10/15)
- 進入VPC可以看到default
- default有42個subnet
- 這些subnet會針對全世界不同的region創建初不同的subnet
- 因為我湯初填寫資料的時候填寫台灣所以我的ip基本上都是10.140開頭
- 在default網路底下儘管兩台VM處於不同的subnert,但是兩台VM仍然能互相碰到對方
How Does Default Firewall work (2024/10/22)

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預設防火牆規則

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預設防火牆名稱規則
- 網路名稱 : default
- 是允許/拒絕 : allow/block
- 屬於甚麼類型的服務 : http
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防火牆流量的規則Priority
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特殊防火牆規則

- 意義
當VM在同一個協定(TCP/UDP/ICMP) or 同一個port
如果規則優先級 0~65533都沒有block(拒絕流量),流量則會符合這個規則並允許流量通過
VPC Peering (2024/10/22)
- 原先的default VPC即使兩台VM在不同region也是可以互通的,但是一旦VPC不同即使在同一個region也不會通
- 讓同一個region但是不同VPC的網路可以互相連線
- 但是兩者VPC的IP劃分是不可以一樣的,會衝突
負載均衡器 種類介紹
預設的VM權限 (2024/11/19)

Cloud-CDNN
在 Google Cloud Platform (GCP) 中,Cloud CDN(Content Delivery Network) 是一項分佈式內容交付網絡服務,專門用來加速和優化應用程式或網站的內容傳遞。以下是詳細解釋:
- Cloud CDN 的作用與功能
- 內容加速:
Cloud CDN 使用 Google 全球分佈的邊緣節點網絡來緩存靜態和動態內容,確保使用者能以最低延遲存取資源。這大幅提高了網站或應用程式的加載速度,特別對地理上距離遠的使用者更有幫助。
- 內容快取(Caching):
靜態內容(如圖片、CSS、JavaScript、影片)會被自動快取到邊緣節點。當使用者請求這些內容時,請求會從最近的邊緣節點直接提供,無需訪問原始伺服器,減少伺服器負載。
- 高可用性:
Cloud CDN 提供高可靠性的內容交付,即使某些伺服器發生故障,請求仍可由其他可用的節點快速處理,確保服務不中斷。
- 整合性:
它與 Google Cloud 的其他服務(如 Cloud Storage 和 Compute Engine)深度整合,方便用戶快速啟用 CDN,而無需複雜的配置。
- 安全性:
支援 HTTPS、TLS 和自動證書管理,確保內容傳輸過程中的安全性。同時,它還具有內建的 DDoS 防護功能,可以緩解大規模的流量攻擊。