// import com.google.cloud.storage.StorageOptionsvalstorage=StorageOptions.getDefaultInstance().servicevalbucket=storage.get(bucketName)?:error("Bucket $bucketName does not exist.")println("Listing all blobs in bucket $bucketName:")bucket.list().iterateAll().forEach{blob->
println("${blob.name} (content-type: ${blob.contentType}, size: ${blob.size})")}
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// import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient// import java.io.FilevalimgProto=ByteString.copyFrom(File(imageFileName).readBytes())valvision=ImageAnnotatorClient.create()// Set up the Cloud Vision API request.valimg=Image.newBuilder().setContent(imgProto).build()valfeat=Feature.newBuilder().setType(Type.LABEL_DETECTION).build()valrequest=AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build()// Call the Cloud Vision API and perform label detection on the image.valresult=vision.batchAnnotateImages(arrayListOf(request))// Print the label annotations for the first response.result.responsesList[0].labelAnnotationsList.forEach{label->
println("${label.description} (${(label.score*100).toInt()}%)")}
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// Create the client.valdb=FirestoreOptions.newBuilder().setTimestampsInSnapshotsEnabled(true).build().service// Fetch the document reference and data object.valdocRef=db.collection(collectionName).document(documentName)valdata=docRef.get()// future.get()// snapshot.data?:error("Document $collectionName:$documentName not found")// MutableMap// Print the retrieved data.data.forEach{key,value->println("$key: $value")}
Dateien in Google Cloud Storage hochladen
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// import com.google.cloud.storage.StorageOptionsvalstorage=StorageOptions.getDefaultInstance().servicevalbucket=storage.get(bucketName)?:error("Bucket $bucketName does not exist.")println("Listing all blobs in bucket $bucketName:")bucket.list().iterateAll().forEach{blob->
println("${blob.name} (content-type: ${blob.contentType}, size: ${blob.size})")}
Bilder mit der Cloud Vision API analysieren
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// import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient// import java.io.FilevalimgProto=ByteString.copyFrom(File(imageFileName).readBytes())valvision=ImageAnnotatorClient.create()// Set up the Cloud Vision API request.valimg=Image.newBuilder().setContent(imgProto).build()valfeat=Feature.newBuilder().setType(Type.LABEL_DETECTION).build()valrequest=AnnotateImageRequest.newBuilder().addFeatures(feat).setImage(img).build()// Call the Cloud Vision API and perform label detection on the image.valresult=vision.batchAnnotateImages(arrayListOf(request))// Print the label annotations for the first response.result.responsesList[0].labelAnnotationsList.forEach{label->
println("${label.description} (${(label.score*100).toInt()}%)")}
Firestore von einem Kotlin-Back-End aus aufrufen
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// Create the client.valdb=FirestoreOptions.newBuilder().setTimestampsInSnapshotsEnabled(true).build().service// Fetch the document reference and data object.valdocRef=db.collection(collectionName).document(documentName)valdata=docRef.get()// future.get()// snapshot.data?:error("Document $collectionName:$documentName not found")// MutableMap// Print the retrieved data.data.forEach{key,value->println("$key: $value")}
Probleme schnell finden und beheben
Die Produkte für das IT Operations Management von Google Cloud bieten leistungsstarkes Monitoring und Logging sowie umfassende Diagnosemöglichkeiten. Sie erhalten wichtige Informationen zum Status, zur Leistung und zur Verfügbarkeit cloudbasierter Anwendungen und können Probleme so schneller identifizieren und beheben.
Produkte für das IT Operations Management
Monitoring, Logging und Diagnosen Ihrer Anwendungen, die in Google Cloud oder über AWS ausgeführt werden, an einem Ort vereint
Error Reporting
Schritt-für-Schritt-Anleitung zum Empfangen von Fehlerbenachrichtigungen und zum Untersuchen von Fehlern in der Cloud Console
Monitoring, Diagnose und Fehlerbehebung
In diesem Video zeigt Aja Hammerly anhand einer Beispielanwendung, wie sich kleinere Fehler mit Cloud Monitoring, Cloud Logging, Error Reporting, Cloud Debugger und Cloud Trace finden und beheben lassen.
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