Google App Engine和Google Compute Engine有什么区别？

Question

我想知道App Engine和Pro之间的区别是什么？计算引擎是。有人可以向我解释一下这个区别吗？

Answer 1

App Engine 是一种平台即服务。这意味着您只需部署代码，平台即可为您完成其他任务。例如，如果您的应用程序变得非常成功，App Engine将自动创建更多实例来处理增加的数量。

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计算引擎是基础架构即服务。您必须创建和配置自己的虚拟机实例。它为您提供了更大的灵活性，并且通常比App Engine的成本低得多。缺点是您必须自己管理您的应用程序和虚拟机。

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如有必要，您可以同时混合App Engine和Compute Engine。它们都适用于Google Cloud Platform的其他部分。

编辑（2016年5月）：

一个更重要的区别：如果没有请求进入，在App Engine上运行的项目可以缩小到零实例。这在开发阶段非常有用，因为您可以持续数周而无需超过实例的慷慨免费配额 - 小时。灵活的运行时（即“托管的虚拟机”）需要至少一个实例不断运行。

编辑（2017年4月）：

云功能（目前处于测试阶段）在抽象方面是App Engine的下一级别 - 没有实例！它允许开发人员部署一小部分代码，这些代码可以响应不同的事件而执行，这些事件可能包括HTTP请求，云存储中的更改等。

App Engine的最大区别在于功能的价格是每100毫秒，而App Engine的实例仅在15分钟不活动后关闭。另一个优点是Cloud Functions立即执行，而对App Engine的调用可能需要一个新实例 - 冷启动新实例可能需要几秒或更长时间（取决于运行时和代码）。

这使得Cloud Functions非常适合（a）罕见的调用 - 不需要保存实例以防万一发生，（b）快速更改实例经常旋转和关闭的负载，以及可能更多的用例。 / p>

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Answer 2

基本区别在于Google App Engine (GAE)是Platform as a Service (PaaS)而Google Compute Engine (GCE)是Infrastructure as a Service (IaaS)。

要在GAE中运行您的应用程序，您只需编写代码并将其部署到GAE中，没有其他问题。由于GAE是完全可扩展的，因此它会在流量增加时自动获取更多实例，并在流量减少时减少实例。我们将向您收取真正使用的资源的费用，我的意思是，您需要为实例 - 小时，传输的数据，存储等您的应用真正使用过。但限制是，您只能在 Python，PHP，Java，NodeJS，.NET，Ruby和** Go 中创建应用程序。

另一方面，GCE以虚拟机的形式为您提供完整的基础架构。您可以完全控制这些虚拟机＆＃39;环境和运行时，因为您可以在那里编写或安装任何程序。实际上，GCE是虚拟使用Google数据中心的方式。在GCE中，您必须使用 Load Balancer 手动配置基础架构以处理可伸缩性。

GAE和GCE都是Google Cloud Platform的一部分。

更新：2014年3月，Google在App Engine下宣布了一项名为托管虚拟机的新服务。托管虚拟机为应用程序引擎应用程序提供了比应用程序平台，CPU和内存选项更多的灵活性。与GCE一样，您可以在这些VM中为应用程序引擎应用程序创建自定义运行时环境。实际上，App Engine的托管虚拟机在一定程度上模糊了IAAS和PAAS之间的边界。

Answer 3

简单地说：计算引擎为您提供了一个您完全控制/负责的服务器。您可以直接访问操作系统，并安装所需的所有软件，通常是Web服务器，数据库等......

在应用引擎中，您无法管理任何底层软件的操作系统。你只上传代码（Java，PHP，Python或Go）并且瞧 - 它只是运行......

App引擎可以避免大量头痛，特别是对于没有经验的人，但它有两个明显的缺点： 1.更贵（但确实有一个免费的配额，计算引擎没有） 2.你控制较少，因此某些事情是不可能的，或者只能以一种特定的方式实现（例如保存和写入文件）。

Answer 4

或者使其更简单（因为有时我们无法区分GAE标准和GAE Flex）：

计算引擎类似于虚拟PC，例如，您可以在其中部署小型网站+数据库。您可以管理所有内容，包括控制已安装的磁盘驱如果您部署网站，则需要设置DNS等。

Google App Engine（标准版）就像一个只读的沙盒文件夹，您可以在其中上传要执行的代码，而不用担心其余的（是：只读 - 有一个修复的为您安装的一组库，您无法随意部署第三方库）。 DNS /子域等更容易映射。

Google App Engine（灵活）实际上就像是一个完整的文件系统（不仅仅是一个锁定的文件夹），在这里您拥有比标准引擎更强大的功能，例如：您具有读/写权限（但与计算引擎相比较少）。在GAE标准中，您为您安装了一组固定的库，您无法随意部署第三方库。在Flexible环境中，您可以安装应用程序所依赖的任何库，包括自定义构建环境（例如Python 3）。

尽管GAE标准处理起来非常麻烦（虽然Google让它听起来很简单）但是当它面临压力时，它的扩展性非常好。这很麻烦，因为您需要测试并确保与锁定环境的兼容性，并确保您使用的任何第三方库不使用您不知道哪些可能无法在GAE标准上运行的其他第三方库。在实践中设置它需要更长的时间，但在长时间内进行简单部署可能会更有价值。

Answer 5

除了上面的App Engine与计算引擎注释之外，此处的列表还包括与Google Kubernete Engine的比较以及基于从小到大的各种应用程序的经验的一些注释。有关更多要点，请参阅Google Cloud Platform文档，在Choosing an App Engine Environment页面上对App Engine标准版和Flex版中的功能进行高级描述。有关App Engine和Kubernetes部署的另一个比较，请参阅Daz Wilkin的帖子App Engine Flex or Kubernetes Engine。

App Engine标准

赞成

• 直接成本和低流量应用非常经济 也是维护应用程序的成本。
• 自动缩放速度很快。 App Engine中的自动缩放基于 轻量级instance classes F1-F4。
• 版本管理和traffic splitting快速方便。这些功能本身内置于App Engine（标准版和Flex版）中。
• 最小的管理，开发人员只需关注他们的应用程序。 开发人员无需担心以可靠的方式管理VM 在GCE中，或者像GKE一样了解集群。
• 访问数据存储区很快。首次发布App Engine时，运行时与Datastore位于同一位置。后来的数据存储被拆分了 作为独立产品Cloud Datastore，但App Engine Standard与数据存储区共存的位置仍然存在。
• 支持访问Memcache。
• App Engine沙箱非常安全。与发展相比 GCE或其他虚拟机，您需要自己动手 努力防止虚拟机被接管 操作系统级别，App Engine Standard沙箱相对而言 默认安全。

缺点

• 通常比其他环境实例更受限制 小。虽然这对快速自动缩放有好处，但许多应用都可以 受益于更大的实例，例如GCE实例大小高达96 芯
• 网络未与GCE集成
• 无法将App Engine置于Google Cloud Load Balancer之后。仅限于 支持的运行时：Python 2.7，Java 7和8，Go 1.6-1.9和PHP 5.5。在Java中，对Servlet有一些支持，但不支持完整的J2EE标准。

App Engine Flex

赞成

• 可以使用自定义运行时
• 与GCE网络的本机集成
• 版本和流量管理方便，与标准
相同
• 较大的实例大小可能更适合大型复杂应用程序，尤其是可以使用大量内存的Java应用程序

缺点

• 网络集成并不完美 - 没有与内部负载平衡器或共享虚拟私有云集成
• 访问托管的Memcache通常不可用

Google Kubernetes Engine

赞成

• 与容器的本机集成允许自定义运行时和更高 控制群集配置。
• 体现了许多使用虚拟机的最佳实践，例如immutable runtime environments以及轻松恢复到以前版本的能力
• 提供一致且可重复的部署框架
• 基于开放标准，特别是Kubernetes，用于云和本地之间的可移植性。
• 版本管理可以通过Docker容器和 Google Container Registry

缺点

• 流量分割和管理可能是自己动手做的 利用Istio和特使
• 一些管理开销
• 一段时间来提升Kubernetes概念，例如pod，部署，服务，入口和名称空间
• 需要公开一些公共IP，除非使用Private Clusters，现在处于测试阶段，消除了这种需求，但您仍然需要提供访问权限 将运行kubectl命令的位置。
• 监控整合不完美
• 虽然Kubernetes Engine本身支持L3内部负载平衡，但L7内部负载平衡是自己动手，可能利用Envoy

计算引擎

赞成

• 易于提升 - 无需加速Kubernetes或App Engine， 只需重复使用您之前的经验。这是 可能是直接使用Compute Engine的主要原因。
• 完全控制 - 您可以利用许多计算引擎功能 直接安装最新的所有你喜欢的东西 最前沿。
• 不需要公共IP。某些遗留软件可能难以锁定 如果在公共IP上暴露任何内容，请将其删除。
• 您可以利用容器优化的操作系统来运行Docker 容器

缺点

• 主要是自己动手，这对于做足够的事情来说可能很有挑战性 可靠性和安全性，尽管您可以重复使用解决方案 各种场所，包括Cloud Launcher。
• 更多管理开销。 Compute Engine有许多管理工具，但他们不一定了解您如何部署应用程序，例如App Engine和Kubernetes Engine监控工具
• 自动调节基于GCE实例，可能比App慢 发动机
• 趋势是在雪花GCE实例上安装软件，可以 努力维护

Answer 6

App Engine使开发人员能够控制Google Compute Engine核心，并为Google Compute Engine数据处理应用程序提供面向Web的前端。

另一方面，Compute Engine为您的虚拟机提供直接和完整的操作系统管理。要展示您的应用，您需要资源，Google云端存储非常适合存储您的资产和数据，无论它们用于什么。您可以通过全球托管获得快速数据访问。可靠性保证在99.95％的正常运行时间，Google还提供备份和恢复数据的功能，不管你信不信，存储是无限的。

您可以使用Google云端存储管理您的资源，存储，检索，显示和删除它们。您还可以快速读取和写入保存在云存储中的平面数据表。 Google Cloud阵容中的下一个是BigQuery。使用BigQuery，您可以在几秒钟内分析大量数据，我们可以聊聊数百万条记录。通过简单的UI或Representational State Transfer或REST接口处理访问。

正如您可能怀疑的那样，数据存储不是问题，并且可以扩展到数百TB。 BigQuery可以通过许多客户端库访问，包括Java，.NET，Python，Go，Ruby，PHP和Javascript。可以使用类似SQL的语法NoSQL，可以通过这些客户端库或Web用户界面访问。最后，让我们谈谈Google云平台数据库选项，Cloud SQL和Cloud Datastore。

存在重大差异。 Cloud SQL用于关系数据库，主要是MySQL，而Cloud Datastore用于使用noSQL的非关系​​数据库。使用Cloud SQL，您可以选择在美国，欧洲或亚洲托管，每个数据库实例具有100 GB的存储空间和16 GB的RAM。

Cloud Datastore每月最多可提供50 K读/写指令，每月也可存储1 GB数据。但是，如果超过这些配额，则需要付费。 App Engine还可以与其他鲜为人知，更具针对性的Google云平台成员合作，包括用于创建API后端的Cloud Endpoints，用于数据分析和趋势预测的Google Prediction API，或用于多语言输出的Google Translate API。

虽然您可以自己动手使用App Engine，但当您考虑到其Google云平台平台服务的轻松高效工作能力时，它可能会飙升。

Answer 7

正如已经说明的那样，Google Compute Engine（GCE）是基础架构即服务（IaaS），而Google App Engine（GAE）是平台即服务（PaaS）。您可以检查下图，以更好地理解差异（来自here，并作了更好的解释）-

Google Compute Engine
GCE是Google Cloud Platform（GCP）提供的一项重要服务，因为大多数GCP服务都在管理层下面使用GCE实例（VM）（不确定哪个不这样做）。其中包括App Engine，Cloud Functions，Kubernetes Engine（早期容器引擎），Cloud SQL等。GCE实例是其中最可自定义的单元，因此仅当您的应用程序无法在任何其他GCP服务上运行时才应使用。人们大多数时候都使用GCE将其本地应用程序转移到GCP，因为它需要的更改很少。以后，他们可以选择将其他GCP服务用于其应用程序的单独组件。

Google App Engine
GAE是GCP提供的第一项服务（早在Google进入云业务之前）。它会自动从0缩放到无限实例（在下面使用GCE）。它具有2种口味：标准环境和灵活环境。

Standard Environment确实非常快，当没有人使用您的应用程序时，它可以缩减为0个实例，可以在数秒之内扩展和缩减，并且具有专用于Google的服务和库来进行缓存，身份验证等。Standard Environment的警告在于限制非常严格，因为它在沙箱中运行。您只需要对特定的编程语言使用托管运行时。最近添加的是Node.js（8.x）和Python3.x。较早的运行时适用于Go，PHP，Python 2.7，Java等。

Flexible Environment更开放，因为它允许您使用自定义运行时，因为它使用docker容器。因此，如果您的运行时在提供的运行时中不可用，则始终可以为执行环境创建自己的dockerfile。需要注意的是，即使没有人使用您的应用程序，它也需要至少运行1个实例，并且放大和缩小需要几分钟。

不要将GAE flexible与Kubernetes Engine混淆，因为后者使用了实际的Kubernetes，并提供了更多的自定义和功能。当您需要无状态容器且应用程序仅依赖HTTP或HTTPS协议时，GAE Flex很有用。对于其他协议，Kubernetes Engine（GKE）或GCE是您的唯一选择。检查my other answer以获得更好的解释。

Answer 8

云服务提供了从完全托管服务到较少托管服务的一系列选项。较少的托管服务将为开发人员提供更多控制权。 Compute和App Engine的差异也相同。下图详细说明了这一点

Answer 9

如果您熟悉其他受欢迎的服务：

Google Compute Engine-> AWS EC2

Google App Engine-> Heroku或AWS Elastic Beanstalk

Google云功能-> AWS Lambda函数

Answer 10

我将以一种对我有意义的方式进行解释：

• PaaS（计算引擎）：如果您是自己动手或拥有IT团队，并且只想在具有特定操作系统的云上租用一台计算机（例如， linux），您可以使用Compute Engine。您必须自己做所有事情。

• SaaS（App引擎）：如果您（例如）是python程序员，并且想在云上租用预配置的计算机，而该计算机上装有运行Web服务器的Linux以及带有必要模块和一些插件以与其他外部服务集成的最新python 3，请使用App Engine。

• 微服务（云函数）：如果您想编写一堆可以完成特定工作的API（函数），则可以使用Google Cloud Functions。您只需关注那些特定的功能，剩下的工作便会完成，以将您的功能公开为微服务。

随着深入，您会失去一些灵活性，但是您不必担心不必要的技术方面。您还可以支付更多费用，但可以节省支持服务（IT部门）的时间和成本：其他人（google）可以为您完成这项工作。

Answer 11

Google Compute Engine（GCE）

托管在云中的虚拟机（VM）。在云之前，这些通常称为虚拟专用服务器（VPS）。您可以使用与物理服务器相同的方式来使用这些物理服务器，在该物理服务器中，您可以安装和配置操作系统，安装应用程序，安装数据库，使操作系统保持最新状态，等等。这称为基础架构-即服务（IaaS）。

当在数据中心的VM或服务器上运行现有应用程序并希望轻松将其迁移到GCP时，VM最有用。

Google App Engine

App Engine托管并运行您的代码，而无需您处理操作系统，网络以及您必须通过物理服务器或VM管理的许多其他事情。将其视为运行时，可以自动部署，版本化和扩展您的应用程序。这就是所谓的平台即服务（PaaS）。

如果要自动部署和自动缩放应用程序，

App Engine最有用。除非您的应用程序需要自定义操作系统配置，否则App Engine通常比手工配置和管理VM更具优势。