Terraform Provider for Google v6.36.0 版本深度解析
Google Cloud Terraform Provider 是 HashiCorp 与 Google 合作开发的官方 Terraform 插件,它允许开发者使用基础设施即代码(IaC)的方式自动化管理 Google Cloud 平台上的各种资源。最新发布的 v6.36.0 版本带来了一系列重要更新,包括新增资源支持、功能增强以及问题修复,这些改进将显著提升用户在 Google Cloud 上的基础设施管理体验。
新增资源支持
本次更新引入了多个全新的资源类型,进一步扩展了 Terraform 对 Google Cloud 服务的覆盖范围:
-
BigQuery 行级访问控制:新增的
google_bigquery_row_access_policy资源允许管理员在 BigQuery 表上定义细粒度的行级访问策略,实现基于条件的行数据过滤,这对于满足数据合规性要求特别有价值。 -
Dataplex 数据治理:
google_dataplex_glossary资源支持在 Dataplex 中创建和管理业务术语表,帮助企业构建统一的数据字典,提升数据资产的可发现性和可理解性。 -
Firebase 应用托管:新增了三个相关资源:
google_firebase_app_hosting_default_domain:管理 Firebase 托管的默认域名google_firebase_app_hosting_domain:配置自定义托管域名google_firebase_app_hosting_traffic:控制流量分配策略
-
网络安全拦截:引入了一套完整的网络安全拦截相关资源,包括部署、部署组、端点组及其关联资源,这些资源为构建零信任网络架构提供了基础设施支持。
-
数据源扩展:新增了
google_beyondcorp_security_gateway和google_lustre_instance数据源,方便查询现有安全网关和 Lustre 文件系统实例的信息。
功能增强与优化
v6.36.0 版本对现有功能进行了多项改进:
-
计算引擎增强:
- 在
google_compute_backend_service和google_compute_region_backend_service中增加了对 H2C (HTTP/2 Cleartext) 协议的支持 - 为
google_compute_instance添加了force_attach参数,解决磁盘强制挂载场景 - 改进了后端服务和全局转发规则的负载均衡方案迁移能力
- 在
-
容器服务改进:
- GKE 集群现在支持配置传输中加密(in-transit encryption)
- 允许对 Windows 节点配置和存储池进行原地更新,减少不必要的节点重建
-
Dialogflow CX 增强:
- 新增生成式回退功能,提升对话机器人的容错能力
- 支持应用构建器设置,扩展了代理的定制能力
-
NetApp 存储池:增加了自定义性能配置选项,包括总吞吐量和 IOPS 设置,为高性能存储需求提供更多控制。
-
超时调整:针对 BeyondCorp 应用网关和 VMware 私有云等资源延长了默认操作超时时间,适应大规模部署场景。
弃用与变更
-
BeyondCorp 应用资源:
google_beyondcorp_application资源已被标记为弃用,建议用户迁移到替代方案。 -
Firestore 数据库:
deletion_policy字段被标记为弃用,未来版本可能会移除。
问题修复
本次更新解决了多个已知问题:
-
网络资源就绪问题:为计算引擎网络资源添加了全局重试机制,处理"resourceNotReady for Networks"错误。
-
IAM OAuth 客户端凭证:将客户端密钥标记为敏感字段,防止在状态文件中明文存储。
-
项目数据源:修复了在多宇宙域(universe domain)环境下项目列表查询不正确的问题。
-
Dialogflow CX 自定义端点:修正了自定义端点处理逻辑,确保正确连接到指定端点。
总结
Google Cloud Terraform Provider v6.36.0 版本通过新增资源和增强现有功能,进一步提升了基础设施管理的灵活性和控制力。特别是对网络安全、数据治理和应用托管等领域的扩展,反映了 Google Cloud 在这些方向上的持续投入。对于已经使用或计划使用 Terraform 管理 Google Cloud 资源的团队,建议评估这些新功能如何能够优化现有的基础设施代码,并规划适当的升级路径。
ERNIE-4.5-VL-28B-A3B-ThinkingERNIE-4.5-VL-28B-A3B-Thinking 是 ERNIE-4.5-VL-28B-A3B 架构的重大升级,通过中期大规模视觉-语言推理数据训练,显著提升了模型的表征能力和模态对齐,实现了多模态推理能力的突破性飞跃Python00
Kimi-K2-ThinkingKimi K2 Thinking 是最新、性能最强的开源思维模型。从 Kimi K2 开始,我们将其打造为能够逐步推理并动态调用工具的思维智能体。通过显著提升多步推理深度,并在 200–300 次连续调用中保持稳定的工具使用能力,它在 Humanity's Last Exam (HLE)、BrowseComp 等基准测试中树立了新的技术标杆。同时,K2 Thinking 是原生 INT4 量化模型,具备 256k 上下文窗口,实现了推理延迟和 GPU 内存占用的无损降低。Python00
MiniMax-M2MiniMax-M2是MiniMaxAI开源的高效MoE模型,2300亿总参数中仅激活100亿,却在编码和智能体任务上表现卓越。它支持多文件编辑、终端操作和复杂工具链调用Python00
HunyuanVideo-1.5暂无简介00
MiniCPM-V-4_5MiniCPM-V 4.5 是 MiniCPM-V 系列中最新且功能最强的模型。该模型基于 Qwen3-8B 和 SigLIP2-400M 构建,总参数量为 80 亿。与之前的 MiniCPM-V 和 MiniCPM-o 模型相比,它在性能上有显著提升,并引入了新的实用功能Python00
Spark-Formalizer-7BSpark-Formalizer 是由科大讯飞团队开发的专用大型语言模型,专注于数学自动形式化任务。该模型擅长将自然语言数学问题转化为精确的 Lean4 形式化语句,在形式化语句生成方面达到了业界领先水平。Python00
GOT-OCR-2.0-hf阶跃星辰StepFun推出的GOT-OCR-2.0-hf是一款强大的多语言OCR开源模型,支持从普通文档到复杂场景的文字识别。它能精准处理表格、图表、数学公式、几何图形甚至乐谱等特殊内容,输出结果可通过第三方工具渲染成多种格式。模型支持1024×1024高分辨率输入,具备多页批量处理、动态分块识别和交互式区域选择等创新功能,用户可通过坐标或颜色指定识别区域。基于Apache 2.0协议开源,提供Hugging Face演示和完整代码,适用于学术研究到工业应用的广泛场景,为OCR领域带来突破性解决方案。00