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【Overview】Text-to-Speech is powered by Google’s AI technology. It uses the API to convert text into natural and lifelike …

[Overview] Bucket is a storage component in Google Cloud Storage that provides you with data storage. It supports …

【GKE简介】 GKE是谷歌推出的K8S的集群管理平台。目前推出了两种管理模式，分别是： 标准集群架构图如下： 其中蓝色部分为GKE为我们管理的部分，用户无需关注，在标准模式下，用户只需要管理node节点和pod。也就是黄色部分的内容。 Autopilot模式 对于 AutoPilot 模式的集群，GKE会管理集群的整个底层基础架构，包括控制层面、节点和所有系统组件。用户只需要管理自己的业务pod。 【概念回顾】 在我们使用GKE平台之前，我们先简单回顾一下几个概念，这样可以帮助我们更快地上手GKE平台。 pod Pod 是可以在 Kubernetes 中创建和管理的、最小的可部署的计算单元。这些容器共享存储、网络、以及怎样运行这些容器的声明。 每一个 Pod 被分配一个独立的 …

随着网络安全法的颁布和执行，数据安全受到越来越多的关注。各行各业对如何进行数据管理和保障数据安全提供了越来越多的方案和见解。下面我们就带你了解以下几个常见的数据管理场景。 【数据孤岛的治理】 1.1 什么是“数据孤岛”？ 数据孤岛是存在于政府或企业信息化建设中很常见的一种现象，往往由于技术的局限、结构的陈旧等因素所导致。主要分为物理性和逻辑性两种：物理性数据孤岛是指，数据在不同部门相互独立存储、独立维护，彼此间相互孤立。逻辑性数据孤岛是指，不同部门站在自己的角度对数据进行理解和定义，使得一些相同的数据被赋予了不同的含义，无形中加大了跨部门数据合作的沟通成本。 下图是一个很典型的数据孤岛模型。每个部门数据各自为政。权限、数据结构、安全、备份机制、甚至是使用不同的数据库软件。这种模型下，很难进行数据的统一个有效的管理。对组织来说，每一份散落在各个部门之间的数据都是一个被上帝遗弃的孤儿，失去了数据应有的价值。同时对于组织来说，也是资源的极大浪费。严重的阻碍了组织各部门之间的工作效率。试想一下，如果我要管理这么多不同类型的数据和数据库软件，组织的运维人员需要付出多大的代价？ 1.2 如何治理数据孤岛 组织消除数据孤岛的最简单方法是将其整合到数据仓库中。 Google Cloud platform的BigQuery就是一个很典型的治理数据孤岛的产品。 1. 创建脚本或者代码整合数据 利用SQL或Python编写的脚本编写代码来提取数据并将其移动到中心位置。唯一的缺点是它很耗时，需要大量的专业知识。 2. 使用ETL工具 提取、转换、加载 (ETL）工具可自动执行整个过程，从而消除移动数据的麻烦。这会从源中提取数据，执行必要的转换，然后将数据加载到接收方数据仓库。这些工具通常托管在组织内部。比如比较常用的有Kettle、Sqoop等等。•提取提取是从一个或多个来源（在线、本地、旧版、SaaS或其他）中检索数据的过程。检索或提取完成后，数据将被加载到暂存区中。•转换转换包括获取数据、清理数据并将其转换为通用格式，以便将其存储在目标数据库、数据存储区、数据仓库或数据湖中。清理通常包括删除重复、不完整或明显有错误的记录。•加载加载是将转换格式后的数据插入目标数据库、数据存储区、数据仓库或数据湖的过程。 3. …

一、登录GCP平台，点击Kubernetes Engine,选择创建GKE Autopilot集群（一个按 Pod 付费的 Kubernetes 集群） 二、创建完后可以点击Connect连接，进入Cloud Shell控制台 三、创建之前，需要创建一个Secrets,保存数据库的用户名和密码。Secret 里的值是用 base64 方式加密的，所以这里的 MYSQL_ROOT_PASSWORD，要用实际的密码用 base64 的方式加密。 1）编写一个mysql-secret.yaml文件，文件内容如下： 2）然后使用以下命令运行，运行完后也可以在页面的Secrets&ConfigMaps看到你新建的Secrets …