在 Google Cloud 上使用 Kotlin

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以您慣用的程式語言建立功能多樣化的後端

• 為行動應用程式建立並部署可自動調度資源的 Kotlin 後端
• 以您慣用的 Java 架構和資料庫編寫 Kotlin 專案
• 使用全代管的 MySQL/PostgreSQL 或 Firebase 管理應用程式資料庫
• 在 Google Kubernetes Engine 的容器化應用程式中大規模執行 Kotlin 專案
• 使用 IntelliJ 與 Google Cloud Tools 外掛程式，將 Google Cloud API 程式庫新增及部署至 App Engine。

以您慣用的 Java 和 Kotlin 架構編寫 Kotlin 專案

瞭解如何在 Spring Boot、Spark 和 Ktor 中建構應用程式。使用 Cloud SQL 整合應用程式與 MySQL。

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運用 Kotlin 存取所有 Google Cloud 功能

使用 Google Cloud API 與各項服務，以 Kotlin 建構應用程式。

將檔案上傳到 Google Cloud Storage使用 Cloud Vision API 分析圖像從 Kotlin 後端呼叫 Firestore

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啟用計費功能

啟用 Cloud Storage API。

啟用 API

2

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將 Google Cloud Storage 用戶端程式庫新增至 dependencies 下方的 gradle.build：

compile group: 'com.google.cloud', name: 'google-cloud-storage', version: '1.36.0'

3

編寫程式碼

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// import com.google.cloud.storage.StorageOptions
val storage = StorageOptions.getDefaultInstance().service
val bucket = 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})")
}

將檔案上傳至 Google Cloud Storage

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啟用 Cloud Storage API。

啟用 API

2

將依附元件加入您的專案中

將 Google Cloud Storage 用戶端程式庫新增至 dependencies 下方的 gradle.build：

compile group: 'com.google.cloud', name: 'google-cloud-storage', version: '1.36.0'

3

編寫程式碼

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// import com.google.cloud.storage.StorageOptions
val storage = StorageOptions.getDefaultInstance().service
val bucket = 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})")
}

使用 Cloud Vision API 分析圖片

1

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啟用 Cloud Natural Language API。

啟用 API

2

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將 Google Cloud Vision 用戶端程式庫新增至 dependencies 下方的 gradle.build：

compile group: 'com.google.cloud', name: 'google-cloud-vision', version: '1.35.0'

3

編寫程式碼

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// import com.google.cloud.vision.v1.ImageAnnotatorClient
// import java.io.File
val imgProto = ByteString.copyFrom(File(imageFileName).readBytes())
val vision = ImageAnnotatorClient.create()

// Set up the Cloud Vision API request.
val img = Image.newBuilder().setContent(imgProto).build()
val feat = Feature.newBuilder().setType(Type.LABEL_DETECTION).build()
val request = AnnotateImageRequest.newBuilder()
    .addFeatures(feat)
    .setImage(img)
    .build()

// Call the Cloud Vision API and perform label detection on the image.
val result = 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()}%)")
}

從 Kotlin 後端呼叫 Firestore

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示範

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為專案啟用計費功能。

啟用計費功能

啟用 Cloud Storage API。

啟用 API

2

將依附元件加入您的專案中

將 Google Cloud Firestore 用戶端程式庫新增至 dependencies 下方的 gradle.build：

compile group: 'com.google.cloud', name: 'google-cloud-firestore', version: '0.58.0-beta'

3

編寫程式碼

前往 GitHub 查看

// Create the client.
val db = FirestoreOptions.newBuilder()
    .setTimestampsInSnapshotsEnabled(true)
    .build()
    .service

// Fetch the document reference and data object.
val docRef = db.collection(collectionName).document(documentName)
val data = docRef
        .get() // future
        .get() // snapshot
        .data ?: error("Document $collectionName:$documentName not found") // MutableMap

// Print the retrieved data.
data.forEach { key, value -> println("$key: $value") }

快速找出問題並進行偵錯

Google Cloud 作業產品提供強大的監控、記錄與診斷。可讓您深入掌握雲端應用程式的健康狀態、效能和可用性，更快速地找出問題並加以修復。

作業套件產品

讓您統一監控、記錄及診斷 Google Cloud 和 AWS 中的應用程式。

Error Reporting

這部影片會逐步說明如何在 Cloud Console 中接收錯誤快訊，並深入調查錯誤成因。

監控、診斷及解決問題

在這部影片中，Aja Hammerly 會使用 Cloud Monitoring、Cloud Logging、Error Reporting、Cloud Debugger 和 Cloud Trace 搜尋及修正範例應用程式中的一些細微錯誤。

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