GoogleCloudPlatform/cloud-foundation-fabric项目中VPCSC部署的配额项目配置问题分析
在使用GoogleCloudPlatform/cloud-foundation-fabric项目部署VPC服务控制(VPCSC)时,开发者可能会遇到一个常见的认证配置问题。这个问题主要出现在执行1-vpcsc阶段的terraform apply命令时,系统会返回关于配额项目缺失的错误信息。
问题的核心在于Google Cloud API的认证机制要求。当使用本地应用默认凭据(Application Default Credentials)进行认证时,某些特定的Google Cloud API(如cloudasset.googleapis.com和accesscontextmanager.googleapis.com)需要明确指定一个配额项目(quota project)。这个配额项目用于跟踪API使用情况和配额消耗。
错误信息会明确指出两个关键点:一是认证使用了本地应用默认凭据,二是相关API需要一个配额项目但默认情况下未设置。错误代码为403,状态为PERMISSION_DENIED,具体原因是SERVICE_DISABLED。
解决方案相对简单直接。开发者需要在terraform配置中添加明确的provider配置,指定user_project_override为true,并设置正确的billing_project参数。这个billing_project应该指向基础设施即代码(IaC)核心项目,例如示例中的"xxx-prod-iac-core-0"项目。
值得注意的是,这个问题会出现在两个不同的场景中:
- 在查询云资产资源时(google_cloud_asset_resources_search_all数据源)
- 在创建访问策略时(google_access_context_manager_access_policy资源)
因此,完整的解决方案需要同时配置google和google-beta两个provider。这种配置确保了无论是使用标准版还是测试版的Google Cloud Provider,都能正确处理API请求的配额项目要求。
对于刚接触Google Cloud基础设施部署的开发者来说,理解这个问题的关键在于认识到Google Cloud API的配额管理机制。每个API调用都需要归属于一个具体的项目,以便进行配额跟踪和计费管理。当使用本地凭据而非服务账号时,系统无法自动确定应该使用哪个项目来跟踪配额,因此需要显式指定。
这个问题也反映了Google Cloud安全模型的一个特点:即使是拥有足够权限的账号,如果没有正确配置API调用的上下文信息(如配额项目),也会被拒绝访问。这种设计有助于更好地跟踪和控制云资源的使用情况。
AutoGLM-Phone-9BAutoGLM-Phone-9B是基于AutoGLM构建的移动智能助手框架,依托多模态感知理解手机屏幕并执行自动化操作。Jinja00
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
GLM-4.6V-FP8GLM-4.6V-FP8是GLM-V系列开源模型,支持128K上下文窗口,融合原生多模态函数调用能力,实现从视觉感知到执行的闭环。具备文档理解、图文生成、前端重构等功能,适用于云集群与本地部署,在同类参数规模中视觉理解性能领先。Jinja00
HunyuanOCRHunyuanOCR 是基于混元原生多模态架构打造的领先端到端 OCR 专家级视觉语言模型。它采用仅 10 亿参数的轻量化设计,在业界多项基准测试中取得了当前最佳性能。该模型不仅精通复杂多语言文档解析,还在文本检测与识别、开放域信息抽取、视频字幕提取及图片翻译等实际应用场景中表现卓越。00
GLM-ASR-Nano-2512GLM-ASR-Nano-2512 是一款稳健的开源语音识别模型,参数规模为 15 亿。该模型专为应对真实场景的复杂性而设计,在保持紧凑体量的同时,多项基准测试表现优于 OpenAI Whisper V3。Python00
GLM-TTSGLM-TTS 是一款基于大语言模型的高质量文本转语音(TTS)合成系统,支持零样本语音克隆和流式推理。该系统采用两阶段架构,结合了用于语音 token 生成的大语言模型(LLM)和用于波形合成的流匹配(Flow Matching)模型。 通过引入多奖励强化学习框架,GLM-TTS 显著提升了合成语音的表现力,相比传统 TTS 系统实现了更自然的情感控制。Python00
Spark-Formalizer-X1-7BSpark-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