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Google云计算全面培训课程教材

网友: 技术文档 2025-07-30 12:23:49

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简介：云计算作为信息技术革命性变革，通过互联网以服务形式提供计算能力、存储资源。本书籍详细介绍云计算的基本概念和服务模型，并以Google Cloud Platform (GCP) 为例，深入探讨其架构、服务和安全特性。覆盖GCP基础设施、计算服务、存储与数据库、容器服务、大数据分析、机器学习、身份管理及DevOps实践等关键知识点，为学员提供全面的谷歌云技术知识，助力学员在云计算领域取得成功。 云计算,GOOGLE云计算培训教材

1. 云计算基础概念和服务模型

云计算是IT行业中的一项革命性技术，它通过网络以按需方式提供可配置的计算资源，允许用户无需对基础设施进行大规模投资即可获得强大的计算能力。云计算的出现，彻底改变了企业运营和软件开发的模式，带来了前所未有的灵活性和可扩展性。

1.1 云计算基础概念

云计算提供了三种基本的服务模式：基础设施即服务(IaaS)、平台即服务(PaaS)和软件即服务(SaaS)。IaaS提供底层硬件资源，如虚拟机、存储和网络；PaaS提供了开发、测试和部署应用的平台；SaaS则是通过网络提供应用软件服务。

1.2 云服务的特点

云计算之所以受到青睐，是因为其具备了几个显著特点：按需自助服务、广泛的网络接入、资源池化、快速伸缩性和可度量的服务。这些特点让企业能够根据实际需求快速调整资源使用量，优化成本支出。

了解云计算的基础概念和服务模型是利用云服务进行高效部署和管理的第一步。接下来的章节将深入探讨具体的云服务提供商——Google Cloud Platform (GCP)所提供的服务和架构设计。

2.1 GCP数据中心分布与互联

2.1.1 全球数据中心的地理分布

Google Cloud Platform (GCP) 拥有全球范围内的数据中心，其分布设计旨在为客户提供接近用户的位置，以减少网络延迟并提高数据传输速度。GCP的数据中心遍布全球多个地理位置，包括美国、欧洲、亚太地区以及拉丁美洲等。

地理分布的策略也充分考虑了法规遵从性和数据主权问题。例如，在欧洲，GCP在比利时、芬兰、德国、意大利、荷兰、西班牙和英国设有数据中心。这些数据中心能够确保客户的数据不离开欧洲经济区(European Economic Area, EEA)，满足当地法规对于数据处理和存储的要求。

不同地区的数据中心之间通过Google的全球私有光纤网络连接，确保高速、安全的数据传输。Google投资了大量资金建设这一网络基础设施，以保持其云计算服务的领先性能。

2.1.2 数据中心之间的网络连接技术

数据中心间的网络连接对于保证服务的高可用性和低延迟至关重要。GCP通过Google的全球私有光纤网络实现这一目标。Google设计了多层次的网络架构，确保数据流的高效和安全。

Google的私有光纤网络由高性能、低延迟的海底和陆地电缆组成，它为GCP提供了一个全球性的网络基础结构。这些电缆拥有极高的传输速度和可靠性，能够承载巨大的数据流量。

此外，Google还使用了先进的网络协议和路由技术来管理数据中心之间的通信。这包括自定义的路由协议和拥塞控制算法，这些都能够优化数据包的传输路径，确保服务质量。

数据中心内部，Google还部署了高性能的内部网络，这包括高速的交换机和路由器，它们被优化以处理大量并发连接。Google内部网络的架构支持快速的横向扩展和低延迟的数据传输。 

graph LRA[客户端] -->|请求数据| B(全球私有光纤网络)B --> C{数据中心选择}C -->|最近数据中心| D[数据中心A]C -->|负载均衡| E[数据中心B]C -->|内容缓存| F[数据中心C]D -->|返回数据| AE -->|返回数据| AF -->|返回数据| A

上图展示了Google的全球私有光纤网络和数据中心之间的连接关系，以及数据流向客户端的过程。

通过这种细致的网络设计和优化，GCP能够为客户提供高性能、高可靠性的云计算服务。这对于依赖于低延迟和高吞吐量的业务场景尤为重要，如在线游戏、实时分析和大规模数据处理等。

2.2 GCP基础设施架构

2.2.1 计算、存储和网络资源的层次结构

GCP的基础设施架构基于一种服务导向的层次结构，该结构将计算、存储和网络资源模块化，以提供灵活性和可扩展性。这种模块化设计是构建现代云原生应用的基础，它允许开发者和企业用户快速部署和管理各种服务。

计算资源 ：在GCP，计算资源主要通过虚拟机实例来提供。用户可以根据需要选择不同的实例类型，从微虚拟机到超大规模的计算优化实例。这种选择提供了极大的灵活性，允许用户根据其工作负载需求来调整计算资源。

存储资源 ：GCP的存储服务包括多种选项，从对象存储（如Google Cloud Storage）到块存储（如Persistent Disk）以及文件存储（如Filestore）。这些存储服务为不同类型的存储需求提供了优化的解决方案，包括大数据分析、数据库服务和常规文件共享。

网络资源 ：GCP的网络服务提供了多层次的网络管理能力，包括虚拟网络、子网划分、路由和防火墙规则配置。通过这些服务，用户可以完全控制其应用和数据的网络通信。

这种层次结构的设计让GCP的基础设施既能够处理高流量的互联网服务，也能够支持复杂的多层应用架构。同时，用户可以根据自己的业务需求和预算来动态调整这些资源。

2.2.2 资源的自动化管理和弹性伸缩机制

GCP的自动化管理和弹性伸缩机制是其基础设施架构的另一个关键组成部分。这些机制允许资源在需求变化时自动扩展或缩减，确保资源使用的最优化。

自动伸缩 ：GCP提供了自动伸缩功能，允许用户基于预设的指标（如CPU使用率、内存使用量或网络流量）动态调整资源数量。自动伸缩机制可以设置最小和最大实例数，保证服务的持续运行，同时避免资源的浪费。

无服务器计算 ：GCP还提供了无服务器计算选项，如Cloud Functions和App Engine，这些服务允许开发者编写代码并在需要时执行，无需管理和维护底层服务器。这种方式非常适合任务驱动的应用场景，如后端服务、数据处理和实时事件响应。

基础设施即代码 (IaC) ：GCP支持基础设施即代码的概念，允许用户通过配置文件来定义和部署云资源。这种方法利用了如Terraform和Google Cloud Deployment Manager这样的工具，使得云资源的配置和管理更加高效和可复现。 

resources: - type: compute.v1.instance name: my-vm properties: zone: us-central1-a machineType: zones/us-central1-a/machineTypes/n1-standard-1 disks: - deviceName: boot type: PERSISTENT Disk boot: true autoDelete: true initializeParams: sourceImage: https://www.googleapis.com/compute/v1/projects/debian-cloud/global/images/debian-9-stretch-v20181025

上述YAML配置示例展示了如何使用基础设施即代码来定义一个GCP虚拟机实例。

通过这些自动化和弹性伸缩的机制，GCP能够为客户提供灵活、高效且经济的云资源管理方式。开发者和运维人员可以专注于业务逻辑和服务创新，而不必花费大量时间管理底层基础设施。

3. Google Compute Engine的虚拟机服务使用

3.1 GCE虚拟机的创建与配置

3.1.1 虚拟机实例的创建流程

在GCE中创建虚拟机实例的流程通常包含以下步骤：

  1. 登录到Google Cloud Platform (GCP) 控制台。
  2. 选择或创建一个项目。
  3. 进入Compute Engine部分，点击\"VM 实例\"。
  4. 点击创建实例按钮，进入创建向导。
  5. 选择或创建一个计算区域。
  6. 指定虚拟机的名称，并选择适当的机器类型（CPU、内存等）。
  7. 设定启动磁盘（可以选择操作系统镜像）。
  8. 配置网络设置，包括网络、子网、外部IP等。
  9. 可选的高级设置，如GPU、本地SSD等。
  10. 点击创建，等待实例启动完成。

以下是一个创建GCE实例的示例代码块： 

gcloud compute instances create my-vm \\ --zone=us-central1-a \\ --machine-type=n1-standard-1 \\ --subnet=default \\ --network-tier=PREMIUM \\ --metadata=startup-script=\"#! /bin/bash sudo apt-get update sudo apt-get install -y apache2 php php-mysql sudo service apache2 restart\" \\ --image-family=debian-9 \\ --image-project=debian-cloud \\ --boot-disk-size=10GB \\ --boot-disk-type=pd-standard \\ --private-network-ip=192.168.1.2 \\ --tags=http-server

在上面的示例中，通过 gcloud 命令行工具创建了一个名为 my-vm 的实例，指定了区域、机器类型、网络配置、元数据以及启动脚本等。

3.1.2 虚拟机的配置选项和最佳实践

虚拟机配置选项包括但不限于：

  • 机器类型 ：根据负载需求选择CPU和内存的平衡。
  • 启动磁盘 ：选择合适的操作系统镜像，并考虑磁盘性能和大小。
  • 网络配置 ：包括子网选择、外部访问和静态IP地址分配。
  • 元数据 ：可以用于自定义启动行为，如安装软件、设置防火墙规则等。
  • 标签和管理 ：通过标签来组织资源，并对实例进行更精细的控制。

最佳实践：

  • 成本效益 ：选择最适合应用程序需求的机器类型，避免过度配置。
  • 持久化存储 ：将数据持久化在持久性磁盘(PD)上，利用快照和备份来保护数据。
  • 安全性 ：使用服务账户来管理虚拟机的权限，确保最小权限原则。
  • 监控和日志 ：启用监控和日志记录，以便于故障排查和性能优化。
  • 自动化 ：使用基础设施即代码(IaC)工具，如Terraform，来自动化部署和管理。
  • 备份 ：定期备份虚拟机配置和数据，以防数据丢失。

3.2 GCE虚拟机的运维管理

3.2.1 日常维护任务和故障排除

日常维护任务包含：

  • 监控实例性能 ：使用Stackdriver或第三方工具监控CPU、内存、磁盘和网络的性能。
  • 操作系统更新 ：定期更新操作系统和应用程序，以确保安全性和最新功能。
  • 安全加固 ：配置防火墙规则，使用安全扫描工具检测漏洞，并及时修复。
  • 备份和快照 ：对重要数据定期执行备份，使用快照恢复策略。

故障排除的常用方法：

  • 检查日志 ：查看操作系统和应用程序日志，找到错误信息。
  • 状态检查 ：使用 gcloud compute instances describe 命令检查实例状态。
  • 网络检查 ：确保实例的网络设置正确无误，包括防火墙规则和路由配置。
  • 资源限制 ：确认实例没有达到资源限制，如磁盘空间满。
  • 专家支持 ：必要时联系Google Cloud支持团队。

3.2.2 成本控制策略与实例生命周期管理

成本控制策略：

  • 使用预付费折扣 ：选择预付费的虚拟机实例，可以获得折扣。
  • 应用预算 ：在GCP中设置预算，自动收到预算超支通知。
  • 标签和资源管理 ：合理应用标签，使用资源视图来分类管理资源。
  • 删除未使用资源 ：定期清理未使用的资源，如未分配的IP地址和空的磁盘。

实例生命周期管理：

  • 自动伸缩 ：根据工作负载自动增加或减少实例数量。
  • 生命周期状态 ：监控实例的生命周期状态，如创建、运行、停止和删除。
  • 计划性维护 ：使用维护时间窗口执行维护任务，避免影响用户使用。
  • 实例模板 ：使用实例模板自动化实例配置，便于批量管理和部署。 
graph TDA[开始创建虚拟机] --> B[选择区域和机器类型]B --> C[配置启动磁盘和网络]C --> D[设置元数据和标签]D --> E[定义安全和访问权限]E --> F[完成创建]F --> G[监控和维护]G --> H[优化和调整]H --> I[实例生命周期管理]I --> J[使用预付费折扣和标签管理]J --> K[实例自动伸缩和删除策略]K --> L[结束]

通过上述流程图，我们可以看到创建虚拟机、监控维护、生命周期管理以及成本控制之间相互关联的逻辑关系，这有助于我们更好地理解和应用Google Compute Engine的虚拟机服务。

4. Google Cloud Storage和关系型/非关系型数据库服务

4.1 Google Cloud Storage的使用

4.1.1 对象存储的基础和高级用法

Google Cloud Storage (GCS) 是一个高性能、可扩展的对象存储服务，它允许您存储和检索任意数量的数据。作为对象存储服务，GCS不仅能够存储静态数据，还支持数据分析、备份、归档以及大数据处理等场景。

基础用法

在GCS中，数据被组织成对象存储在容器中，这些容器被称作“存储桶”（Buckets）。每个对象包括数据本身、相关元数据和唯一ID。GCS提供了不同的访问控制机制，比如预签名URL，可以提供给非认证用户在一定时间内访问特定对象的能力。 

flowchart LR A[客户端] -->|对象操作| B(Google Cloud Storage) B -->|存储桶管理| C(GCS API) C -->|权限控制| D(IAM) D -->|访问控制列表| E(Access Control Lists) E -->|预签名URL| F(临时访问权限)

高级用法

GCS提供了一些高级特性，例如生命周期管理，用户可以设置规则自动将不再频繁访问的数据转移到更便宜的存储类别中。此外，GCS还支持多种传输加速选项，如全球性负载均衡和边缘缓存，提供快速的数据访问。

在使用GCS时，还需要关注数据的持久性、可用性和一致性。GCS为存储在其中的数据提供99.999999999%（十一个九）的耐久性保证。

4.1.2 数据的持久化、备份与恢复策略

数据持久化是GCS的一个关键优势。GCS通过多地域存储复制保证了数据的耐久性。用户可以指定存储桶的数据存储在特定地理区域，从而满足合规和数据治理的需求。

数据备份

GCS提供了一种简单高效的数据备份策略。用户可以使用gsutil工具或GCS API来创建数据的定期备份。GCS也支持跨区域复制，可以将数据从一个区域复制到另一个区域，用于灾难恢复。

数据恢复

数据恢复同样重要。当数据意外丢失或损坏时，GCS可以迅速恢复数据。您可以利用版本控制功能来保存对象的不同版本，进而回滚到之前的版本，或者使用时间点的备份进行恢复。 

graph LR A[数据丢失] -->|版本控制回滚| B[恢复先前版本] A -->|时间点备份| C[选择备份进行恢复] B --> D[数据恢复完成] C --> D

备份策略建议

建议设置自动化的备份和恢复策略，以减少人为错误。可以编写脚本定期执行备份任务，并通过GCP监控工具来跟踪备份的执行情况和数据完整性。

4.2 关系型和非关系型数据库服务

4.2.1 Cloud SQL和Cloud Spanner服务介绍

Google Cloud 提供了多种托管数据库服务，使开发者能够轻松地构建和运行基于SQL的数据库。

Cloud SQL

Cloud SQL是一个完全托管的数据库服务，允许您运行、管理和扩展关系型数据库，如MySQL、PostgreSQL和SQL Server，无需管理基础设施。Cloud SQL支持自动备份、复制和恢复，提供高可用性和快速故障转移。 

-- 创建一个新数据库的SQL命令示例CREATE DATABASE example_db;-- 插入数据的SQL命令示例INSERT INTO users (name, email) VALUES (\'example_user\', \'user@example.com\');

Cloud Spanner

Cloud Spanner是一个全球分布式数据库，提供了关系型数据库的强一致性保证，同时具备水平扩展的能力。Cloud Spanner为需要全球一致性和可扩展性的复杂应用提供服务，支持结构化查询语言（SQL）和事务。 

-- 一个创建表和插入数据的Cloud Spanner SQL示例CREATE TABLE Singers ( SingerId INT64 NOT NULL, FirstName STRING(1024), LastName STRING(1024), SingerInfo BYTES(32768), BirthDate DATE,) PRIMARY KEY (SingerId);INSERT INTO Singers (SingerId, FirstName, LastName, BirthDate)VALUES (1, \'Marc\', \'Richards\', \'1970-07-01\');

4.2.2 NoSQL数据库服务，如Datastore和Bigtable的特点及应用

Google Cloud的NoSQL数据库服务包括Datastore和Bigtable，它们为开发者提供了灵活的数据模型和高效的数据操作能力，适合处理大量动态数据。

Datastore

Datastore是完全托管的NoSQL数据库服务，用于存储非关系型数据。Datastore支持自动扩展，提供了强大的查询功能，并且能够处理大量的读写请求，非常适合构建应用后端服务。 

// 使用Node.js客户端库向Datastore添加数据的示例const entity = { key: datastore.key([\'User\', 123]), // [\'Kind\', id] data: { name: \'John Smith\', email: \'john.smith@example.com\', },};const insertedEntity = await datastore.upsert(entity);

Bigtable

Bigtable是一个可扩展、高可用的NoSQL数据库服务，它提供了高吞吐量和低延迟的特性，适用于分析和处理大规模数据。Bigtable适用于各种工作负载，包括机器学习、IoT和数据仓库等。 

// Java代码，使用Bigtable客户端库创建表和写入数据Table table = client.getTable(\"my-table\");Mutation mutation = Mutation.create();mutation.set(\"my-column-family:my-column\", \"value\".getBytes());table.mutateRow(RowKey.wrap(\"row1\".getBytes()), mutation);

应用场景分析

这些NoSQL数据库服务具有各自的特点和适用场景。Datastore适用于半结构化数据模型，非常适合那些需要快速迭代和频繁变更数据模式的应用。而Bigtable由于其低延迟和高吞吐量的特性，更适用于数据量庞大且访问模式复杂的场景，如实时分析和高性能计算。选择正确的数据库服务需要考虑应用需求、数据规模和访问模式等因素。

5. Kubernetes在GCP的实践和核心概念

5.1 Kubernetes集群的搭建与配置

5.1.1 GKE服务的集群搭建和管理

Google Kubernetes Engine（GKE）是Google Cloud提供的完全托管的Kubernetes服务，它简化了容器化应用程序的部署和管理。在GKE上搭建Kubernetes集群是一个简单直接的过程，以下是一些关键步骤和概念：

  1. 创建GKE集群： 在Google Cloud Console中，用户可以通过一个简单易用的界面创建GKE集群。选择所需的区域和节点数量以及机器类型，GKE会自动处理底层的Kubernetes集群部署。

  2. 集群节点管理： GKE允许用户根据工作负载需求自动或手动管理节点。这包括节点池的添加、移除和升级操作。

  3. 集群升级： GKE提供无缝升级到最新的Kubernetes版本，且会自动进行节点的替换，以保证集群的稳定性和安全性。

  4. 集群访问控制： 使用Google Cloud IAM，可以设置不同级别的访问权限和角色，以管理集群的访问。

  5. 监控与日志： 集成Stackdriver Monitoring和Stackdriver Logging，提供实时的集群监控和日志记录功能。

  6. 成本管理： GKE的集群管理也涉及成本控制。在创建集群时，用户需要根据预期的负载选择适当的节点类型和数量。

代码块示例与解析： 

apiVersion: v1kind: Podmetadata: name: myapp-podspec: containers: - name: myapp-container image: nginx:1.16.1 ports: - containerPort: 80

以上是一个简单的Kubernetes pod的配置文件。 apiVersion 指明使用的Kubernetes API版本， kind 指明资源类型为Pod， metadata 提供了关于Pod的描述信息，如名称。 spec 部分描述了Pod的期望状态，包括容器的配置，如 name 和 image 。在本例中，创建了一个名为 myapp-pod 的Pod，运行一个名为 myapp-container 的容器，容器使用的是 nginx 镜像的 1.16.1 版本，暴露的端口为80。

5.1.2 容器化应用的部署流程和配置管理

容器化应用的部署是Kubernetes的主要功能之一。部署流程通常包括以下步骤：

  1. 创建部署配置文件： 如同创建Pod一样，为整个应用创建一个Deployment对象，这允许Kubernetes管理Pod的生命周期，包括扩缩容。

  2. 应用配置： 使用 kubectl apply -f 命令将配置文件应用到集群。

  3. 查看部署状态： 使用 kubectl get deployments 和 kubectl describe deployment 命令查看部署的详细状态。

  4. 滚动更新： 当需要更新应用时，Kubernetes可以进行滚动更新，逐步替换旧的Pod实例，确保服务的高可用性。

  5. 版本回滚： 如果更新后的应用出现问题，Kubernetes支持回滚到之前的稳定版本。

  6. 配置管理： Kubernetes支持多种配置管理方式，例如ConfigMaps和Secrets，允许安全地管理应用配置。

代码块示例与解析： 

apiVersion: apps/v1kind: Deploymentmetadata: name: myapp-deploymentspec: replicas: 3 selector: matchLabels: app: myapp template: metadata: labels: app: myapp spec: containers: - name: myapp-container image: myapp:1.0.0 ports: - containerPort: 80

这个部署配置文件描述了创建一个名为 myapp-deployment 的Deployment，它将管理3个副本的Pod，每个Pod都运行一个名为 myapp-container 的容器，容器使用的是标签为 myapp:1.0.0 的镜像。

通过这样的流程和配置，Kubernetes能够为运行在GKE上的容器化应用提供强大的部署和管理能力，确保应用的高效和可靠运行。

6. Google Cloud AI Platform的机器学习和人工智能应用

6.1 AI Platform的机器学习服务介绍

6.1.1 机器学习模型的构建和训练流程

Google Cloud AI Platform提供了从数据准备到模型部署的全面工具集。构建和训练机器学习模型涉及多个步骤，从理解问题到收集和处理数据，再到模型选择、训练和评估。

数据准备和预处理

数据是机器学习的生命之源。在Google Cloud AI Platform中，首先需要将数据上传至Google Cloud Storage，然后使用BigQuery等服务进行数据清洗和预处理。这一阶段的数据处理对于提高模型训练的效率和准确性至关重要。 

# 示例命令：使用bq工具上传数据到BigQuerybq load --source_format=CSV \\ myproject:dataset.mytable \\ gs://bucket/path/to/data.csv \\ my_schema.json
模型选择和训练

模型的选择通常依赖于特定的数据集和问题类型。Google Cloud AI Platform支持多种机器学习模型，包括TensorFlow、Keras和scikit-learn。一旦确定了模型，便可以使用AI Platform Training服务进行训练。 

# 示例代码：使用TensorFlow进行模型训练import tensorflow as tffrom tensorflow.keras import layersmodel = tf.keras.Sequential([ layers.Dense(128, activation=\'relu\', input_shape=(input_shape)), layers.Dropout(0.2), layers.Dense(10, activation=\'softmax\')])model.compile( optimizer=\'adam\', loss=\'sparse_categorical_crossentropy\', metrics=[\'accuracy\'])# 训练模型model.fit(x_train, y_train, epochs=5)
模型评估和优化

训练完成后，使用验证集对模型进行评估，确定其泛化能力。AI Platform提供了方便的评估工具，如TensorBoard，来监控训练过程并进行模型优化。 

# 示例代码：使用TensorBoard进行模型评估# 在TensorBoard中查看训练指标%load_ext tensorboard%tensorboard --logdir /tmp/tensorflow_logs

6.1.2 预测服务和模型部署的最佳实践

部署模型是机器学习工作流中至关重要的一环，它将模型转化为实际可服务的应用程序。Google Cloud AI Platform提供了多种部署选项，从无服务器的AI Platform Prediction到完全托管的Kubernetes Engine部署。

AI Platform Prediction部署

使用AI Platform Prediction，可以轻松部署经过训练的模型，并使其通过REST API提供服务。这一过程简化了模型的部署和管理，使得开发者可以专注于模型的创新而不是基础设施。 

# 示例代码：部署模型到AI Platform Predictionfrom googleapiclient import discovery# 创建一个AI Platform Prediction服务对象service = discovery.build(\'ml\', \'v1\')name = \'projects/{}/models/{}\'.format(project_id, model_id)# 部署模型response = service.projects().models().deploy(name=name, body=deployed_model_object).execute()print(response)
模型监控与版本控制

部署后，应持续监控模型性能并定期更新。AI Platform允许创建模型版本，确保可以回滚到以前的版本，同时可以实现A/B测试。 

# 示例代码：创建新的模型版本response = service.projects().models().versions().create( name=name, body=version).execute()print(response)

通过这些最佳实践，可以确保机器学习模型在Google Cloud AI Platform上的高效构建、训练和部署，以实现企业级的AI应用。

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简介：云计算作为信息技术革命性变革，通过互联网以服务形式提供计算能力、存储资源。本书籍详细介绍云计算的基本概念和服务模型，并以Google Cloud Platform (GCP) 为例，深入探讨其架构、服务和安全特性。覆盖GCP基础设施、计算服务、存储与数据库、容器服务、大数据分析、机器学习、身份管理及DevOps实践等关键知识点，为学员提供全面的谷歌云技术知识，助力学员在云计算领域取得成功。

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