服务器再次宕机,谷歌服务器

炸掉谷歌服务器？兄弟!你的脑洞有点大!就算有炸谷歌服务器的那胆子，实践起来，非常的困难!之前夏普说:“之前，谷歌关闭了所有在Equinix数据中心租用的硬件机柜上的照明灯。（题图via：VentureBeat）据悉，谷歌新推出的无服务器计算平台，有助于开发者以自己的方式，构建端到端的应用程序，而无需担心底层的基础架构。

Google的服务器有多大？

谢邀！不过吐槽一下，这问题提的无从下嘴回答。不知道你是否想问google现在使用服务器的规模有多大？如果是这样，那这个量就大了去了。根据2015年媒体的报道，google在全球有36个数据中心，在2017年放消息说要再建12个数据中心。此外，google还在全球租用了20多个数据中心。因为确实没看到关于google所有数据中心服务器规模的数据，在2013年有数据显示，36个数据中心，有超过100万台服役中（租用的部分，我们暂时不做服务器规模的统计）。

如果炸掉谷歌最重要的服务器,会摧毁整个谷歌帝国吗？

炸掉谷歌服务器？兄弟!你的脑洞有点大!就算有炸谷歌服务器的那胆子，但是实践起来，非常的困难! 之前夏普说:“之前，谷歌关闭了所有在Equinix数据中心租用的硬件机柜上的照明灯。甚至连吊顶上的灯也关闭了，而技术人员要查看时需带着头盔灯，就像矿工那样，根据推测，谷歌为了不想让人看见这些秘密，才出此之举。

”毫不夸张的说，谷歌所掌握的技术都是“世界级”的，自然是要好好保护好的，这也是为什么像谷歌和亚马逊这样的公司是很少谈论自己在设施和硬件方面的问题。据了解，谷歌的数据中心视安全保密为工作之重，不管是指纹识别还是安保方面的设施，大概也可以称为是“世界级”的了!所以你真想“炸”谷歌的服务器，没个三头六臂怕是不行的。

谷歌新推出的Cloud Run无服务器计算平台，为开发者带来了哪些便利？

在今日于旧金山举办的 Google Cloud Next 2019 大会上，谷歌正式发布了无服务器计算堆栈的最新成员 —— Cloud Run 。与此同时，该公司还宣布了其云功能与 App Engine 平台的最新进展。对于开发者来说，其经常需要在无服务器的速度、易用性，以及容器的灵活性、可移植性之间做出选择。

谷歌表示，其希望提供一套两全其美的产品。（题图 via：VentureBeat）据悉，谷歌新推出的无服务器计算平台，有助于开发者以自己的方式，构建端到端的应用程序，而无需担心底层的基础架构。Cloud Run 允许开发者在完全受管理的无服务器执行环境中，运行无状态 HTTP 驱动的容器。它负责所有基础架构，涵盖配置、扩展和服务器管理。

Cloud Run 能够在‘几秒钟内’自动向上或向下扩展、甚至将资源占用降低为零，因此您只需为实际使用的资源而付费。如果你对 Cloud Run 的限制感到好奇，只需要知道他正在使用 Gvisor 沙箱。若您的工作负载是无状态 HTTP 容器，就无需考虑这些问题。Google Cloud 无服务器主管 Oren Teich 解释称：“我们在 Cloud Run 中所做的，就是推出一款采用 Docker 容器的全新产品、并立即为您提供统一资源定位符（URL）”。

这在整个业界都是独一无二的，我们正在处理从 SSL 配置的最高端、路由、移植到您实际运行容器的所有事务。您只需支付 100-ms 使用费，而且它是支持端到端管理的。作为一名开发者，你只需将容器交给我们，剩下的一切都无需操心。你可以通过命令行或图形界面来提交，Google Cloud 会完成 HTTP 部署、端口设置、负载均衡、路由扩展等所有事务。

内存方面只有两个参数需要调整，剩下的全是自动处理的。这不是一套复杂的编排系统，而是一款易于使用和开发的产品。你可以从零开始苦战，只需在收到请求后再付款。借助 Google Kubernetes Engine（GKE），开发人员可以在现有的 GKE 集群上运行无服务器工作负载。您可以将相同的无状态 HTTP 服务部署到自建的 GKE 集群，同时抽象出复杂的 Kubernetes 概念。

通过 GKE 上的 Cloud Run，您还可以访问自定义计算机类型、计算引擎网络、以及与部署在同一群集中的其它工作负载并行的运行功能。Cloud Run 基于 Knative，一个开放的 API 和运行时环境。其允许开发人员在任何地方运行无服务器工作负载，你可以从别的地方开始、然后在 GKE 上移动到 Cloud Run 。

或者，您可以在自建的 Kubernetes 群集中使用 Knative，并在将来迁移到 Cloud Run。使用 Knative 作为底层平台，可实现工作负载的跨平台移动，从而降低转换成本。据悉，自八个月前推出以来，Knative 已拥有超过 50 家贡献公司和 400 名贡献者，以及超过 3000 次 Pull 请求。