如何在 GCP 上部署超过 100 mb 的压缩文件？答案

【问题标题】：How to deploy compressed files more than 100 mb on GCP?如何在 GCP 上部署超过 100 mb 的压缩文件？
【发布时间】：2020-04-25 02:09:08
【问题描述】：

我编写了一个 Google Cloud 函数。文件大约 100 mb。如何部署它？它有一个 .caffemodel 文件，大小为 128 mb。

【问题讨论】：

标签： python google-cloud-platform google-cloud-functions pycaffe

【解决方案1】：

在此处查看 Cloud Functions 的 GCP 配额：

https://cloud.google.com/functions/quotas

我们看到函数的最大部署大小为 100MB，并且不能增加（通过配额）。让我们记住 Cloud Functions 的本质......总的来说，执行时间很短，其中可用于处理并发工作的实例数量是动态的，并且可以扩展到零。

Cloud Functions 在易用性范围内处于最右侧，但这是以牺牲灵活性为代价的（在这种情况下是部署规模）。下一个选项是名为 Cloud Run 的产品。 Cloud Run 还提供动态实例数量缩放，包括缩放到零。然而，它（可以说）需要更多的工作才能运行。借助 Cloud Run，您可以构建一个 Docker 映像，然后根据需要对其进行实例化以处理传入的工作请求。 Docker 映像对其功能的限制要少得多。具体来说，容器应该能够容纳 128 MB 的数据文件（很简单）

【讨论】：

谢谢。但在cloud.google.com/functions/quotas url 上，它显示在未压缩文件的情况下最大部署大小为 500 mb。那么如何使用未压缩的文件进行部署呢？有什么想法吗？
我的猜测是，您上传的包有 100MB，另外还有 400MB 可用（使总数达到 500MB）用于您自己上传的包，外加存储时所需的存储空间您在 package.json 中描述的包依赖项（模块）是动态拉入的。因此您可以上传 100MB，整个包可能使用的磁盘存储总量为 500MB。