Terraform Provider Google v6.19.0 版本深度解析
Google Cloud 作为全球领先的云服务提供商,其基础设施管理工具 Terraform Provider Google 近日发布了 v6.19.0 版本。该版本在多个服务领域进行了功能增强和问题修复,为云基础设施管理带来了更多可能性。本文将深入剖析这一版本的核心更新内容,帮助开发者更好地理解和应用这些新特性。
新功能亮点
本次更新最引人注目的是新增了四个与参数管理相关的数据源,为配置管理提供了更强大的工具集。google_parameter_manager_parameter_version 和 google_parameter_manager_regional_parameter_version 数据源允许用户检索特定参数版本的详细信息,而 google_parameter_manager_parameters 则提供了批量查询参数的能力。
在安全领域,新增了 BeyondCorp 安全网关的 IAM 资源支持,包括 google_beyondcorp_security_gateway_iam_binding、google_beyondcorp_security_gateway_iam_member 和 google_beyondcorp_security_gateway_iam_policy。这些资源为安全网关的访问控制提供了更精细的管理能力。
主要功能增强
计算引擎方面,google_compute_network 新增了 network_profile 字段,为网络配置提供了更多灵活性。同时,google_compute_router_peer 增加了 zero_advertised_route_priority 支持,优化了路由优先级设置。
容器服务方面,google_container_cluster 和 google_container_node_pool 新增了 max_run_duration 配置项,允许用户设置节点的最大运行时长,这对于成本控制和资源优化具有重要意义。
数据流处理方面,google_dataproc_workflow_template 增加了 encryption_config 支持,增强了工作流模板的数据安全性。GKE Hub 功能也获得了更新,支持配置管理指标服务的 GCP 服务账号设置。
关键问题修复
本次版本修复了多个关键问题,提升了用户体验。AlloyDB 用户密码字段现在被正确标记为敏感信息,增强了安全性。BeyondCorp 安全网关的 location 属性问题得到修正,确保其始终使用全局值。
在存储领域,修复了 google_storage_bucket_object_content 数据源中可能导致计划失败的 content 字段问题。Spanner 实例的 force_destroy 功能现在能正确设置计费项目值,解决了之前存在的配置问题。
使用建议
对于正在使用这些服务的用户,建议特别注意以下几点:
-
在使用 BeyondCorp 安全网关时,应逐步迁移到新的 IAM 资源管理方式,避免使用即将弃用的
location字段。 -
配置容器集群时,确保为
cluster_autoscaling.resource_limits.maximum设置适当的值,因为该字段现在为必填项。 -
在设置计算路由对等体时,如需将广播路由优先级设为0,必须同时设置
zero_advertised_route_priority为 true。 -
对于使用 Firestore 字段资源的用户,现在可以正常删除通配符字段资源,解决了之前存在的删除障碍。
本次更新体现了 Google Cloud 对基础设施管理体验的持续优化,建议用户及时升级以获取最新功能和修复。在升级前,建议仔细阅读变更日志,评估可能对现有配置产生的影响,并做好相应的测试工作。
Kimi-K2.5Kimi K2.5 是一款开源的原生多模态智能体模型,它在 Kimi-K2-Base 的基础上,通过对约 15 万亿混合视觉和文本 tokens 进行持续预训练构建而成。该模型将视觉与语言理解、高级智能体能力、即时模式与思考模式,以及对话式与智能体范式无缝融合。Python00- QQwen3-Coder-Next2026年2月4日,正式发布的Qwen3-Coder-Next,一款专为编码智能体和本地开发场景设计的开源语言模型。Python00
xw-cli实现国产算力大模型零门槛部署,一键跑通 Qwen、GLM-4.7、Minimax-2.1、DeepSeek-OCR 等模型Go06
PaddleOCR-VL-1.5PaddleOCR-VL-1.5 是 PaddleOCR-VL 的新一代进阶模型,在 OmniDocBench v1.5 上实现了 94.5% 的全新 state-of-the-art 准确率。 为了严格评估模型在真实物理畸变下的鲁棒性——包括扫描伪影、倾斜、扭曲、屏幕拍摄和光照变化——我们提出了 Real5-OmniDocBench 基准测试集。实验结果表明,该增强模型在新构建的基准测试集上达到了 SOTA 性能。此外,我们通过整合印章识别和文本检测识别(text spotting)任务扩展了模型的能力,同时保持 0.9B 的超紧凑 VLM 规模,具备高效率特性。Python00
KuiklyUI基于KMP技术的高性能、全平台开发框架,具备统一代码库、极致易用性和动态灵活性。 Provide a high-performance, full-platform development framework with unified codebase, ultimate ease of use, and dynamic flexibility. 注意:本仓库为Github仓库镜像,PR或Issue请移步至Github发起,感谢支持!Kotlin08
VLOOKVLOOK™ 是优雅好用的 Typora/Markdown 主题包和增强插件。 VLOOK™ is an elegant and practical THEME PACKAGE × ENHANCEMENT PLUGIN for Typora/Markdown.Less00