Terraform Provider for Google 新增 Media CDN 灵活屏蔽功能支持
在云计算和内容分发网络(CDN)领域,Google Cloud Platform 近期为其 Media CDN 服务推出了一项名为"灵活屏蔽"(Flexible Shielding)的新功能。这项功能目前处于公开预览阶段,允许用户为特定源站配置区域屏蔽策略。作为基础设施即代码(IaC)的重要工具,Terraform Provider for Google 已及时跟进,在其网络服务模块中新增了对该功能的支持。
功能背景与价值
传统上,Media CDN 对所有客户源站使用全局源站屏蔽(global origin shielding)策略。这种一刀切的方式虽然简化了配置,但可能无法满足特定业务场景对性能和可靠性的精细控制需求。
灵活屏蔽功能的引入解决了这一问题,它允许客户:
- 为特定源站指定屏蔽区域
- 实现更精细的流量控制
- 优化特定地理区域的访问性能
- 提高源站保护的可定制性
技术实现细节
在 Terraform Provider for Google 的最新版本中,这一功能通过google_network_services_edge_cache_origin资源的flex_shielding块实现。该块包含一个关键参数:
flex_shielding {
flex_shielding_regions = ["AFRICA_SOUTH1"]
}
其中flex_shielding_regions接受一个区域列表,指定了用于全局流量屏蔽的具体区域。目前支持的屏蔽区域包括但不限于非洲南部1区(AFRICA_SOUTH1)等Google Cloud区域。
实际应用示例
以下是一个完整的Terraform配置示例,展示了如何创建带有灵活屏蔽功能的Media CDN源站和服务:
resource "google_storage_bucket" "dest" {
name = "my-media-bucket"
location = "US"
force_destroy = true
}
resource "google_network_services_edge_cache_origin" "instance" {
name = "my-origin"
origin_address = google_storage_bucket.dest.url
description = "媒体边缘测试的默认存储桶"
max_attempts = 2
timeout {
connect_timeout = "10s"
}
flex_shielding {
flex_shielding_regions = ["AFRICA_SOUTH1"]
}
}
resource "google_network_services_edge_cache_service" "served" {
name = "my-service"
description = "媒体CDN服务配置"
routing {
host_rule {
description = "主机规则描述"
hosts = ["media.example.com"]
path_matcher = "routes"
}
path_matcher {
name = "routes"
route_rule {
description = "基本路由规则"
priority = 1
match_rule {
prefix_match = "/"
}
origin = google_network_services_edge_cache_origin.instance.name
route_action {
cdn_policy {
cache_mode = "CACHE_ALL_STATIC"
default_ttl = "3600s"
}
compression_mode = "AUTOMATIC"
}
route_methods {
allowed_methods = ["GET", "HEAD", "OPTIONS"]
}
header_action {
response_header_to_add {
header_name = "x-cache-status"
header_value = "{cdn_cache_status}"
}
}
}
}
}
}
最佳实践建议
- 区域选择策略:选择距离您主要用户群体最近的屏蔽区域,以获得最佳性能
- 性能监控:启用后密切监控CDN性能指标,评估屏蔽区域选择的影响
- 渐进式部署:建议先在测试环境验证配置,再逐步推广到生产环境
- 安全考量:虽然灵活屏蔽提供了区域控制,仍需确保源站本身有适当的安全防护
总结
Terraform Provider for Google 对Media CDN灵活屏蔽功能的支持,为基础设施工程师提供了更强大的工具来优化内容分发策略。通过这项功能,团队可以在保持基础设施即代码工作流的同时,实现对CDN屏蔽策略的精细控制,从而更好地满足业务需求和性能目标。随着该功能从预览阶段走向正式发布,预计将成为媒体内容分发场景中的重要配置选项。
PaddleOCR-VLPaddleOCR-VL 是一款顶尖且资源高效的文档解析专用模型。其核心组件为 PaddleOCR-VL-0.9B,这是一款精简却功能强大的视觉语言模型(VLM)。该模型融合了 NaViT 风格的动态分辨率视觉编码器与 ERNIE-4.5-0.3B 语言模型,可实现精准的元素识别。Python00- DDeepSeek-OCRDeepSeek-OCR是一款以大语言模型为核心的开源工具,从LLM视角出发,探索视觉文本压缩的极限。Python00
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
HunyuanWorld-Mirror混元3D世界重建模型,支持多模态先验注入和多任务统一输出Python00
AI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。03
Spark-Scilit-X1-13B科大讯飞Spark Scilit-X1-13B基于最新一代科大讯飞基础模型,并针对源自科学文献的多项核心任务进行了训练。作为一款专为学术研究场景打造的大型语言模型,它在论文辅助阅读、学术翻译、英语润色和评论生成等方面均表现出色,旨在为研究人员、教师和学生提供高效、精准的智能辅助。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- HHowToCook程序员在家做饭方法指南。Programmer's guide about how to cook at home (Chinese only).Dockerfile014
Spark-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。Python00- PpathwayPathway is an open framework for high-throughput and low-latency real-time data processing.Python00