Google App Engine
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开发者 | |
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首次发布 | 2008年4月7日 |
当前版本 | |
编程语言 | Python、Java、Go、PHP, Node.js |
操作系统 | linux (glibc)、Windows |
平台 | little-endian 32bits |
类型 | Web应用框架、云端运算 |
许可协议 | 专有软体、LGPL |
网站 | cloud |
Google App Engine是一个开发、托管网络应用程序的平台,使用Google管理的数据中心。它在2008年4月发布了第一个beta版本。
Google App Engine使用了云计算技术。它跨越多个服务器和数据中心来虚拟化应用程序。[3]
Google App Engine在用户使用一定的资源时是免费的。支付额外的费用可以获得应用程序所需的更多的存储空间、带宽或是CPU负载。[4]
支持的编程语言和框架
[编辑]当前,Google App Engine支持的编程语言是Python、Java、PHP和Go(通过扩展,可以支持其他JVM语言,诸如Groovy、JRuby、Scala和Clojure)。支持Django、WebOb、PyYAML的有限版本。Google说它准备在未来支持更多的语言,Google App Engine也将会独立于某种语言。任何支持WSGI的使用CGI的Python框架可以使用。框架可以与开发出的应用程序一同上传,也可以上传使用Python编写的第三方库。[5][6]
与其他应用程序托管的区别
[编辑]与其他可扩展的托管服务(例如Amazon EC2)比较,App Engine提供了更多基础服务来方便编写可扩展的应用程序,但仅限于App Engine设计框架以内的应用程序。
App Engine的基础服务省却了许多系统管理的操作,以便将规模扩大到数以百万计的访问。Google负责处理一组代码,可以监测、容错,在必要的时候还会开发一些应用实例。
有些应用程序托管服务让用户安装、配置几乎所有*NIX兼容的软件,而App Engine则要求开发者使用Python或Java语言来编程,而且只能使用一套限定的API。当前的API允许程序于一个BigTable非关系数据库上存储和检索数据、提出HTTP请求、发送E-mail、处理图像、还有缓存。大多数现存的Web应用程序,若未经修改,均不能直接在App Engine上运行,因为它们需要使用关系数据库。
带宽和CPU的使用、送达请求的数量、并发请求的数量、以及调用各种API的次数,皆设有每天和每分钟的限额。个别的请求,如果需时超过30秒或返回超过10MB的数据,都会被终止。
SQL与GQL的区别
[编辑]Google App Engine的Datastore使用一个与SQL类似的语言,叫做“GQL”。在GQL中,SELECT语句仅可以用于一个表。因为要跨越不只一台机器, GQL不支持效率很低的JOIN语句[7]。欲建立一对多和多对多的关系,可使用ReferenceProperty()[8]。采用这种无共享的方式,即使磁盘坏了,系统也不致瘫痪[9]。
在GQL中,SELECT语句中的WHERE从句只容许对仅仅一列进行>、>=、<或<=比较。所以,仅仅可以构造简单的WHERE从句。在数据建模时,要从关系数据库转换到Datastore,开发者需要转变观念。
App Engine限制每次Datastore请求最多返回1000行数据。大多数Web应用程序,都不会受此影响,因为它们通常并不会在一张页面上列出超过1000条记录(可以用分页和缓存机制),只要按顺序返回结果就可以了。若有应用程序需要在一次操作中返回更多的记录,则需自行使用客户端软件或者Ajax页面,按查询顺序提取更多条记录。
这个Datastore的API是不关联的,有别于一般关系数据库——比如IBM DB2、Microsoft SQL Server、MySQL、Oracle数据库、或者PostgreSQL。
限制
[编辑]- 在App Engine的档案系统中,开发者只有读取的权限。
- App Engine仅可在回应HTTP请求时执行代码(计划的后台任务、任务队列和XMPP服务则不在此限)。
- 用户可以上传任意的Python模块,但必须是纯Python模块,不得包含C扩展程序或其他需要编译的代码。
- App Engine限制每次Datastore请求最多返回1000行数据。
- Java应用程序只能使用JRE基本版本类库中的一个子集(JRE类白名单 (页面存档备份,存于互联网档案馆))[10]。
- Java应用程序不能创建新的线程。
可移植性
[编辑]开发者担心App Engine应用程序不能移植到其他平台上,因而被困在单一种技术(Vendor lock-in)之内。[11]
从App Engine下载数据
[编辑]App Engine自SDK1.2.2版开始,已容许以批量的方式下载数据[12]。此外,用户也可使用开源项目gaebar[13]、approcket[14] 和gawsh[15] 来下载、备份在App Engine上的数据。
限额
[编辑]免费帐户使用App Engine时,受配额限制。应用程序作者可以视乎需要,付钱购买更多配额。[16]
硬性限制
[编辑]项目 | 限制 |
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每次请求的时间 | 普通请求60秒,任务请求10分钟,后台请求无限 |
每个应用程序的文件 | 1000个 |
HTTP响应的大小 | 32 MB |
Datastore单项大小 | 1 MB |
应用程序代码大小 | 150 MB |
免费的配额
[编辑]供免费使用的配额曾于2009年5月25日[17] 、2009年6月22日以及2011年5月三度下调[18]。
项目 | 配额 |
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每天的Email数量 | 100封 |
每天的输入数据 | 无限 |
每天的输出数据 | 1 GB |
每天可使用CPU | 28小时 |
每天调用Datastore API次数 | 50000次* |
数据存储 | 1 GB |
每天调用URLFetch API次数 | 657000次* |
竞争对手
[编辑]Google App Engine与Amazon Web Services(一个应用程序服务系统,支持在Amazon的服务器上托管文件、执行代码)直接竞争。不少科技分析师早在多年前已预计过,Google会加入这场竞赛。其中,Techdirt的出版人Mike Masnick写到,“Google终于了解到它需要霸占网络平台这个地位。我们可以期待,开发及落实易于扩展的网络应用程式会变得越来越容易,而应用程式也会越来越具创意。”[19]
此外,红帽公司的 openshift、微软的Azure服务平台以及 Koding 也是Google App Engine的竞争对手。
中华人民共和国封锁
[编辑]由于Google App Engine允许用户托管网络应用程序,且服务器不在中华人民共和国境内,故有部分用户利用其搭建代理(如GoAgent)用于突破防火长城的审查[20],故Google App Engine的域名 *.appspot.com 的SSL加密连接长期遭到防火长城的封锁。
- 2010年12月20日,Google App Engine的域名 appspot.com 遭到防火长城的关键词过滤封锁。由于先前Google App Engine的SSL连接已经被封,故中华人民共和国境内的用户无法正常连接与使用。此次Google App Engine被封锁适逢2010年诺贝尔和平奖颁奖典礼。appspot.com非加密连接于2010年12月23日解封。
- 至今appspot.com仍遭到DNS投毒污染、URL域名关键词过滤和服务器IP地址屏蔽三重封锁,无法从中华人民共和国正常访问[21],但也仍有一些软件或用户通过修改本机Hosts等方法绕过封锁以使用GAE。
参考文献
[编辑]- ^ Python 2.7 release notes. [2020年12月18日].
- ^ App Engine standard environment Python - Release notes. [2020年12月18日].
- ^ Python Runtime Environment. Google Developers. 11 December 2014 [2009-07-15]. (原始内容存档于2012-03-12).
- ^ Quotas. Google Developers. 12 January 2015 [2009-07-15]. (原始内容存档于2012-03-14).
- ^ What Is Google App Engine?. Google Developers. 9 December 2014 [2009-07-15]. (原始内容存档于2011-03-23).
- ^ webapp Overview. Google Developers. 22 September 2014 [2009-07-15]. (原始内容存档于2012-03-15).
- ^ Campfire One: Introducing Google App Engine (pt. 3). YouTube. 7 April 2008 [2009-07-15]. (原始内容存档于2017-07-31).
- ^ Modeling Entity Relationships. Google Developers. 22 September 2014 [2009-07-15]. (原始内容存档于2012-02-25).
- ^ Google Architecture - High Scalability -. highscalability.com. [2009-07-15]. (原始内容存档于2021-01-09).
- ^ The JRE Class White List. Google Developers. 22 September 2014 [2009-07-15]. (原始内容存档于2012-02-19).
- ^ Analysis: Google App Engine alluring, will be hard to escape. Ars Technica. [2009-07-15]. (原始内容存档于2011-07-16).
- ^ Backup/Restore, Copy, and Delete Data. Google Developers. 27 January 2015 [2009-07-15]. (原始内容存档于2012-03-12).
- ^ aral/gaebar. GitHub. [2009-07-15]. (原始内容存档于2017-07-29).
- ^ approcket - Live synchronization between AppEngine and MySQL - Google Project Hosting. google.com. [2009-07-15]. (原始内容存档于2016-01-23).
- ^ gawsh - Google Apps Web Service Helpers - Google Project Hosting. google.com. [2009-07-15]. (原始内容存档于2016-01-23).
- ^ Understanding Application Quotas with Google App Engine. [2008-09-10]. (原始内容存档于2008-12-18).
- ^ Google, Inc., Upcoming Changes to the Free Quotas (页面存档备份,存于互联网档案馆)——于2009年2月26日覆阅过
- ^ Google, Inc., [1] (页面存档备份,存于互联网档案馆) 于2009年6月17日覆阅过
- ^ Google Finally Realizes It Needs To Be The Web Platform. 2008-04-07 [2008-04-12]. (原始内容存档于2018-03-13).
- ^ GAppProxy. [2011-02-09]. (原始内容存档于2016-01-17).GTAP. [2011-02-09]. (原始内容存档于2016-01-12).
- ^ Test Result for appspot.com. Greatfire.org. [2021-04-17]. (原始内容存档于2021-04-17).
外部链接
[编辑]- Official marketing page (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- 官方网站
- Official Google Cloud Platform Blog (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Release notes (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Google App Engine - Run your web applications on Google's infrastructure (页面存档备份,存于互联网档案馆) - a technical talk by Google engineer Guido van Rossum at Stanford University. (online video archive)
- Benefits of adopting Google App Engine (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Using an external database with Google App Engine (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Java Frameworks and libraries supported
- Web2py book -- online documentation -- Google App Engine deployment recipe
- Google Cloud SQL Sample Projects (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Google Cloud supports node.js (页面存档备份,存于互联网档案馆)
- Appmd: Python development sample project. App Engine/django/Google Closure/Endpoints/Material design
- Google Compute Engine 教学
- Google Kubernetes Engine 教学
- Google Cloud Platform 教学
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