Terraform Provider Google 中 Network Endpoint Group 的数字 ID 支持解析
在 Google Cloud Platform 的基础设施管理中,Network Endpoint Groups (NEGs) 是负载均衡配置中的重要组件。近期 Terraform Provider Google 在 6.36.0 版本中新增了对 NEG 数字 ID 的支持,这一改进为日志监控和资源关联带来了新的便利。
背景与需求
Network Endpoint Groups 在 Google Cloud 中除了具有名称和自链接外,还包含一个独特的数字标识符。这个数字 ID 在以下场景中特别有用:
- 在健康检查日志中精确匹配特定 NEG
- 构建更精确的日志监控指标
- 实现跨系统的资源关联
在之前的版本中,Terraform 虽然可以管理 NEG 资源,但无法直接获取这个数字 ID,导致用户需要通过其他方式间接获取,增加了操作复杂度。
技术实现细节
Google Cloud 的 NEG 资源数字 ID 是一个长整型数值,通过 API 可以获取。在 Terraform Provider 的实现中,这个属性被命名为 generated_id
,与其他 Google Cloud 资源(如 Backend Service)保持一致。
该属性的添加遵循了以下技术决策:
- 命名一致性:采用与现有资源相同的
generated_id
命名约定 - 只读属性:作为输出属性,不可通过 Terraform 配置修改
- 自动同步:在资源创建或刷新时自动从 Google Cloud API 获取
使用示例
在 Terraform 配置中,现在可以通过以下方式引用 NEG 的数字 ID:
resource "google_compute_network_endpoint_group" "example" {
name = "example-neg"
network = google_compute_network.default.id
default_port = "90"
zone = "us-central1-a"
}
output "neg_generated_id" {
value = google_compute_network_endpoint_group.example.generated_id
}
对于数据源也同样适用:
data "google_compute_network_endpoint_group" "example" {
name = "example-neg"
zone = "us-central1-a"
}
output "data_neg_generated_id" {
value = data.google_compute_network_endpoint_group.example.generated_id
}
实际应用场景
这个改进特别适用于以下场景:
-
日志监控配置:在创建 google_logging_metric 资源时,可以直接使用 NEG 的数字 ID 作为过滤条件,实现精确的日志监控。
-
自动化运维:在自动化脚本中,可以使用数字 ID 作为唯一标识符,避免名称变更带来的影响。
-
跨资源关联:在多系统集成时,数字 ID 可以作为稳定的关联键。
版本兼容性
该功能自 Terraform Provider Google 6.36.0 版本开始提供。用户需要注意:
- 升级到 6.36.0 或更高版本才能使用此功能
- 对于已有资源,执行
terraform refresh
或terraform apply
后即可获取数字 ID - 该属性为只读属性,不会影响现有配置的兼容性
总结
Terraform Provider Google 对 Network Endpoint Group 数字 ID 的支持,完善了 Google Cloud 资源在基础设施即代码中的管理能力。这一改进虽然看似微小,但在实际运维中却能显著提升日志监控的精确度和自动化集成的便利性,体现了 HashiCorp 对用户体验细节的关注。
对于使用 Google Cloud 负载均衡和端点组服务的团队,建议尽快升级到支持版本,并考虑在监控和自动化流程中利用这一新特性。
HunyuanImage-3.0
HunyuanImage-3.0 统一多模态理解与生成,基于自回归框架,实现文本生成图像,性能媲美或超越领先闭源模型00- DDeepSeek-V3.2-ExpDeepSeek-V3.2-Exp是DeepSeek推出的实验性模型,基于V3.1-Terminus架构,创新引入DeepSeek Sparse Attention稀疏注意力机制,在保持模型输出质量的同时,大幅提升长文本场景下的训练与推理效率。该模型在MMLU-Pro、GPQA-Diamond等多领域公开基准测试中表现与V3.1-Terminus相当,支持HuggingFace、SGLang、vLLM等多种本地运行方式,开源内核设计便于研究,采用MIT许可证。【此简介由AI生成】Python00
GitCode-文心大模型-智源研究院AI应用开发大赛
GitCode&文心大模型&智源研究院强强联合,发起的AI应用开发大赛;总奖池8W,单人最高可得价值3W奖励。快来参加吧~0368Hunyuan3D-Part
腾讯混元3D-Part00ops-transformer
本项目是CANN提供的transformer类大模型算子库,实现网络在NPU上加速计算。C++095AI内容魔方
AI内容专区,汇集全球AI开源项目,集结模块、可组合的内容,致力于分享、交流。02Spark-Chemistry-X1-13B
科大讯飞星火化学-X1-13B (iFLYTEK Spark Chemistry-X1-13B) 是一款专为化学领域优化的大语言模型。它由星火-X1 (Spark-X1) 基础模型微调而来,在化学知识问答、分子性质预测、化学名称转换和科学推理方面展现出强大的能力,同时保持了强大的通用语言理解与生成能力。Python00GOT-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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile09
- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00
项目优选









