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Google Compute Engine で Django サイトを構築しており、データベースを SQL Cloud にインストールしたいと考えています。可能です？

これを行う最も一般的な方法は何ですか? MySQL を仮想マシンにインストールするか、Cloud SQL インスタンスを使用しますか?

ありがとうございました。

数週間前、私は何気なく Google Cloud Console をいじっていて、Compute Engine VM を作成しました。プロセスは「VM を作成し、名前を付けて、保存する」という単純なものでした。現在、Compute Engine インスタンスは必要ないので、放っておきました。昨日、未使用の VM が原因で、Google サービスに対して 42 ドルの請求書を受け取りました。インスタンスを削除し、「Compute Engine」サービスを完全にオフにしようとしましたが、インスタンスがまだ関連付けられているため、オフにできないと言われました。

これが実際のケースである場合、少なくともコンソールで VM インスタンスを確認できると期待しますが、もちろんできません。削除済みです。

今日、現在の残高が 3 ドル増えていることに気付きました (明らかに、存在しない/使用されていない VM インスタンスはツリー上で成長せず、誰かが支払う必要があるためです)。もう一度、Compute Engine サービスをオフにしようとすると、エラーが発生したことが通知され、後でもう一度やり直す必要があります。

私はシルバー、ゴールド、またはプラチナ レベルの顧客ではないので、[カスタマー サポート] エリアをクリックするとここに移動します。

このお金を燃やす炉をオフにする方法を誰か教えてくれませんか?

更新：私はそれを理解したと思います。GCE インスタンスは、VM イメージ、関連するディスク、ネットワーク、ゾーンなどで構成されます。これらの項目はすべて (ゾーンを除く) 課金対象であり、VM インスタンスが削除されても削除されません。私がしたことは次のとおりです。

1. VM インスタンスを削除します。
2. 請求を無効にします。

GCE コンソールには課金が必要なため、課金が無効になっていると何も表示されません。無効にすると、請求は月末まで継続され、最後のクレジット カード ヒットの後、終了します。

Billing を再度有効にすると、GCE コンソールにアクセスできるようになり、VM に関連付けられたディスク、IP アドレス、ネットワークがまだ残っていることがわかりました。それらを削除すると、GCE サービスをオフにすることができました。

GCE クラスターと gsutil を使用して、Amazon S3 から GCS に最大 50Tb のデータを転送する予定です。これまでのところ、使用しなければならない多くのインスタンスに負荷を分散する良い方法がありますが、ローカル クラスターで達成したものと比較して、転送速度がかなり遅くなります。ここに私がやっていることの詳細があります

インスタンスタイプ: n1-highcpu-8-d

画像: debian-6-squeeze

ジョブ中の典型的な負荷平均: 26.43、23.15、21.15

70 GB テストでの平均転送速度 (単一インスタンスの場合): ~21 mbps

平均ファイルサイズ: ~300mb

.boto プロセス数: 8

.boto スレッド数: 10

一度に約 400 個の s3 ファイルに対して gsutil を呼び出しています。

各インスタンスでこの転送を高速化する方法についてアドバイスが必要です。また、n1-highcpu-8-d インスタンスが最良の選択であるかどうかについても 100% ではありません。できれば自分でpythonを使って並列化することも考えていたのですが、gsutilの設定をいじれば良い結果が得られるのではないかと思います。どんなアドバイスでも大歓迎です

GCEに相当するStarclusterがあるかどうか知っている人はいますか? Starcluster を EC2 で使用して、恥ずかしいほど並列ジョブを実行できて非常に満足しています。今、私はGCEを試してみたいと思っています。進行中のプロジェクトに喜んで貢献したいのですが、何も見つかりませんでした。

今のところ、必要なソフトウェア (つまり、Open Grid Engine) を手動でインストールし、コピー イメージを生成するだけでよいと思います。難しいことではありませんが、最初にここをチェックしておこうと思いました。

クラウドインスタンスのすべてのコアを使用するようにスケールアップして、メモリを大量に消費するジョブ (私の場合は 2.5GB) を使用するときに、ひどいパフォーマンスに気付いた人はいますか?

クワッド xeon チップでローカルにジョブを実行すると、1 つのコアを使用する場合と 4 つのコアすべてを使用する場合の違いは、すべてのコアで約 25% 遅くなります。これは、私が理解していることから予想されます。コアが使い果たされるにつれてクロック レートが低下するのは、マルチコア チップ設計の一部です。

しかし、マルチコア仮想インスタンスでジョブを実行すると、1 つのコアを使用する場合とすべてのコアを使用する場合で、処理時間が 2 倍から 4 倍遅くなります。GCE、EC2、および Rackspace インスタンスでこれを見てきました。そして、私は多くの異なるインスタンス タイプをテストしましたが、ほとんどが提供されている最速のものです。

この動作は、メモリ使用量がほぼ同じサイズのジョブを持つ他の人にも見られましたか?

私が実行しているジョブは fortran で書かれています。私はそれらを書きませんでしたし、私は実際には Fortran の人ではないので、それらについての知識は限られています。I/O のニーズが低いことはわかっています。実行中にtopを見ると、CPU バウンドのように見えます。それらは相互に通信する必要なく実行されます。つまり、恥ずかしいほど並列です。それぞれ約 2.5GB のメモリを使用します。

これまでのところ、これだけ多くのメモリを消費するジョブは、仮想化レイヤーのメモリ管理によって大きな打撃を受けるというのが私の推測です。私のジョブが I/O リソースをめぐって競合している可能性もありますが、専門家によると、これはほとんどありそうにないようです。

今の私の回避策は、GCE を使用することです。これは、実際に私のラップトップのチップと同じ速度でジョブを実行するシングルコア インスタンスがあり、コアにほぼ比例して価格が設定されているためです。

最初に言っておきますが、どんな助けでも大歓迎です。

GCE にインスタンスをセットアップしました。インスタンスにアクセスするために gcutil を使用しています。mySQL と mySQL Workbench をインストールしました。mySQL は正常に起動しますが、mySQL Workbench を使用したいと考えています。mySQL Workbench を実行すると、次のようになります。

**メッセージ: Gnome キーリング デーモンが利用できないようです: 保存されたパスワードは、いったん終了すると失われます GTX-警告: ディスプレイを開かないでください

デフォルトのディスプレイをローカルホストに戻そうとしました: export display=127.0.0.1

gnomeもインストールします。

これを乗り越える方法はありますか？

Python を使用してコンピューティング OAuth トークンを使用して Google コンピューティングからプル キューにアクセスしようとしています。

HttpError 403「この API 呼び出しを行うことは許可されていません」が発生し続けます

助けてください、どの設定が欠けていますか?

ありがとう、シェイ

メタデータから画像名を取得しようとしていますが、サーバーの回答が空です。数日前に機能しました。古いメタデータ URL と新しいメタデータ URL の両方を試しました