伸缩自如的Flask [day 23] GCP app engine (介绍)

好了，到达了云端部署，很多公司都有自己各自喜欢的云端品牌，像是假如想要到大陆发展，由於会封锁GOOGLE
，所以可能要练好AWS。而想AZURE使用语音辨识跟文字转语音这块，就使用上就觉得还满厉害的。

我因为从以前就接触GCP的服务比较多，觉得使用起来很方便，所以这里就直接使用GCP的GOOGLE App Engine来说明。

可以发现右上角有控制台的选项，如果还没注册，我建议可以注册一下，因为GOOGLE有提供一年之内免费使用的试用金
300美金，除非你特别使用了费用很高AI训练服务，要不然要在一年之内用完其实还满困难的。

来到介面的部分，还没有专案的话，可以先创立一个新的介面:

再来，可以根据OS系统不同来安装GOOGLE cloud SDK:

https://cloud.google.com/sdk/docs/quickstart#windows

安装好之後可以打开SDK，之後进行初始化设定:

设定帐号及选定好专案之後，我们之後就可以把FLASK的APP部属於云端。
明天有空，再来说明yml的设定档好了，先到这里。

• [day 1] 开场白
• [day 2] blue_print
• [day 3] Factory mode
• [day 4] JWT token
• [day 5] session
• [day 6] Jinja
• [day 7] Post data with Form tag
• [day 8] ajax with jquery
• [day 9] request
• [day 10] 将资料写进DB(pymongo)
• [day 11] log with mongoDB
• [day 12] Sql Database
• [day 13] 档案上传
• [day 14] 档案下载 及 其他传值方法
• [day 15] boostrap 4.6
• [day 16] API
• [day 17] Docker image化--安装篇
• [day 18] Docker image化--运行篇
• [day 19] Nginx
• [day 20] Docker compose
• [day 21] Nginx with https
• [day 22] pythonanywhere 部署
• [day 23] GCP app engine (介绍)
• [day 24] GCP app engine (deploy)
• [day 25] Flask with web cam
• [day 26] Flask with ML
• [day 27] Supervisor
• [day 28] Flask-Mail
• [day 29] Line Messaging API
• [day 30] 结语