GCP 運算服務基礎

課程概述

同樣是把程式放上雲端，你可以自己開 VM、把程式交給平台，或部署成容器。差別不只在操作方式，還在於出了問題時誰負責處理。這篇先用 Compute Engine、App Engine 和 Cloud Run 把選擇理清；官方課程的 Lab 則集中在 Compute Engine：建立 VM、建立永久磁碟，以及用 VM 架網站伺服器。

你將學到

• 建立並管理 Compute Engine 虛擬機實例
• 了解 GCP 運算服務的層級與差異（IaaS vs PaaS vs Serverless）
• 使用 Cloud Shell 執行基本 gcloud 指令
• 設定防火牆規則與網路存取
• 選擇適合工作負載的運算方案

核心概念

運算服務光譜

表格超出欄寬時，可左右捲動；鍵盤可聚焦表格後用左右方向鍵查看。

%%{init: {"flowchart": {"curve": "linear", "nodeSpacing": 24, "rankSpacing": 32}}}%%
flowchart TD
  REQ["先確認執行單位、維運能力<br/>與底層控制需求"] --> OS{"需要管理 OS、驅動程式<br/>或自訂網路堆疊？"}
  OS -->|"是"| CE["Compute Engine"]
  OS -->|"否"| UNIT{"主要交付與<br/>執行單位是什麼？"}
  UNIT -->|"Kubernetes 工作負載"| GKE["GKE"]
  UNIT -->|"可攜式容器／Job"| RUN["Cloud Run"]
  UNIT -->|"單一事件處理器"| FUNC["Cloud Run functions"]
  UNIT -->|"受管應用 Runtime"| APP["App Engine"]

Compute Engine 關鍵操作

• 建立 VM：選擇機器類型（e2-micro、n2-standard-2 等）、作業系統映像、磁碟大小
• SSH 存取：透過 Cloud Console 或 gcloud compute ssh 連線
• 啟動腳本：使用 metadata 中的 startup-script 自動化初始設定
• 機器類型系列：E2（經濟型）、N2（一般用途）、C2（運算密集）、M2（記憶體密集）

重要 gcloud 指令

# 建立 VM 實例
gcloud compute instances create my-vm --zone=us-central1-a --machine-type=e2-medium

# 列出所有實例
gcloud compute instances list

# 建立防火牆規則
gcloud compute firewall-rules create allow-http --allow=tcp:80

實作重點

• 務必選擇正確的 Region 和 Zone，這影響延遲與定價
• 開發測試用 e2-micro 或 e2-small 即可，避免產生不必要費用
• 記得在 Lab 結束前停止或刪除 VM，養成資源管理好習慣
• 善用 Cloud Shell，它預裝了 gcloud CLI，不需額外設定

Skill Badge 指引

Lab 連結：The Basics of Google Cloud Compute — 完成此 lab 可獲得 Skill Badge

完成所有任務後，系統會核發 Skill Badge。操作時記得對照 lab 指定的 zone；資源建在別的 zone，即使指令成功，驗證也可能過不了。

延伸學習

• ACE 認證相關：GCP 是什麼？
• 進階運算：Compute Engine 基礎
• 本系列下一課：建立與管理雲端資源