首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

默认将Google Cloud Storage bucket中的所有文件设置为gzip

Google Cloud Storage是一种云存储服务,它提供了可扩展的对象存储解决方案,用于存储和检索各种类型的数据。Google Cloud Storage bucket是用于存储数据的容器,类似于文件夹。

gzip是一种文件压缩格式,它可以显著减小文件的大小,从而提高数据传输的效率。将Google Cloud Storage bucket中的所有文件设置为gzip可以在传输文件时自动进行压缩和解压缩操作,从而减少传输的数据量和传输时间。

为了将Google Cloud Storage bucket中的所有文件设置为gzip,可以按照以下步骤进行操作:

  1. 打开Google Cloud Storage控制台
  2. 选择要设置为gzip的bucket。
  3. 点击"编辑存储分区"按钮。
  4. 在"默认对象访问控制"部分,找到"默认压缩"选项。
  5. 选择"gzip"作为默认压缩选项。
  6. 点击"保存"按钮以应用更改。

设置完成后,所有上传到该bucket中的文件将自动进行gzip压缩。当客户端请求下载这些文件时,Google Cloud Storage将自动解压缩文件并将其传输给客户端。

这种设置对于需要频繁传输大量数据的应用场景非常有用,可以显著减少数据传输的时间和成本。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

  • Python实现GCS bucket断点续传功能,分块上传文件

    我有一个关于使用断点续传到Google Cloud Storage的上传速度的问题。我已经编写了一个Python客户端,用于将大文件上传到GCS(它具有一些特殊功能,这就是为什么gsutil对我公司不适用的原因)。在大约2个月前运行的测试中,它很好地利用了可用的连接带宽,其中25Mbps连接中大约有20Mbps。该项目被冻结了将近2个月,现在,当重新打开该项目时,同一客户端以非常慢的速度上载,速度约为25Mbps的1.4Mbps。我已经编写了简单的Python脚本来检查它是否也会遇到相同的问题,并且速度稍快一些,但仍约为2Mbps。Gsutil工具的执行效果几乎与我的Python脚本相同。我还以超过50Mbps的上传速度在不同的网络基础架构上运行了该测试,效果非常好。

    02

    《Scikit-Learn、Keras与TensorFlow机器学习实用指南(第二版)》第19章 规模化训练和部署TensorFlow模型

    有了能做出惊人预测的模型之后,要做什么呢?当然是部署生产了。这只要用模型运行一批数据就成,可能需要写一个脚本让模型每夜都跑着。但是,现实通常会更复杂。系统基础组件都可能需要这个模型用于实时数据,这种情况需要将模型包装成网络服务:这样的话,任何组件都可以通过REST API询问模型。随着时间的推移,你需要用新数据重新训练模型,更新生产版本。必须处理好模型版本,平稳地过渡到新版本,碰到问题的话需要回滚,也许要并行运行多个版本做AB测试。如果产品很成功,你的服务可能每秒会有大量查询,系统必须提升负载能力。提升负载能力的方法之一,是使用TF Serving,通过自己的硬件或通过云服务,比如Google Cloud API平台。TF Serving能高效服务化模型,优雅处理模型过渡,等等。如果使用云平台,还能获得其它功能,比如强大的监督工具。

    02
    领券