Google Cloud Run 与 Compute Engine：哪一种更适合 Web 应用程序？

在 Google Cloud Run 和 Compute Engine 之间做出选择，可能会对您部署、扩展和管理 Web 应用程序的方式产生重大影响。这两项服务均在 Google Cloud 上运行工作负载，但在基础设施方面采取了截然不同的方法。.

Cloud Run 是一个完全托管的应用程序平台，开发人员无需管理虚拟机，即可部署受支持的容器或基于源代码的应用程序。Compute Engine 提供可配置的虚拟机，支持操作系统控制、自定义软件安装，并具备更广泛的基础设施灵活性。.

对于流量难以预测的小型 API，Cloud Run 可能有助于减少运维工作并降低闲置计算成本。对于需要持久化系统服务、专用软件或完全操作系统控制的应用程序，Compute Engine 可能更为合适。.

这两种平台都没有哪一种在所有情况下都更快或更便宜。正确的选择取决于工作负载特性、应用程序架构、扩展需求以及总体运营成本。.

本文通过对比 Cloud Run 与 Compute Engine，详细介绍了两者的性能、定价、部署、网络、数据库、安全以及实际应用场景，以帮助您选择合适的 Google Cloud 托管平台。.

Cloud Run 与 Compute Engine：快速对比

简评： 当您的应用适合托管式容器部署模型且希望简化运维时，请选择 Cloud Run。当您需要完整的虚拟机、专用基础设施，或需要运行无法在 Cloud Run 执行模型内运行的软件时，请选择 Compute Engine。.

1. 什么是 Google Cloud Run？

Google Cloud Run 是一个完全托管的平台，用于运行受支持的应用程序工作负载，无需配置和维护传统的虚拟机。.

对于 Web 应用，开发人员通常会部署一个容器镜像，或使用受支持的源代码部署工作流。随后，Cloud Run 会管理底层的应用实例，并可根据需求调整容量。.

Cloud Run 通常用于：

• REST API 和 Web 后端
• 容器化Web应用程序
• Webhook 接收器
• 微服务
• 事件驱动型应用程序
• 计划任务或批处理任务
• 请求流量波动的应用程序

其主要优势在于减轻了基础设施的管理负担。开发人员可以专注于应用程序代码、部署配置、可观测性和安全性，而不是为底层主机操作系统打补丁。.

不过，Cloud Run 仍然存在平台限制。应用程序必须遵循支持的执行模型、资源限制、网络行为以及请求生命周期要求。.

2. 什么是 Google Compute Engine？

Google Compute Engine 是 Google Cloud 提供的一项虚拟机服务。.

它允许组织使用受支持的操作系统、机器系列、磁盘和网络配置来创建虚拟机。.

管理员可以安装软件、管理服务、配置系统软件包，并控制虚拟机操作系统的绝大多数环境。.

Compute Engine 的常见工作负载包括：

• 定制版 Linux 和 Windows 服务器
• 传统Web应用程序
• 传统企业软件
• 自主管理的数据库
• 容器主机
• 专用计算工作负载
• 需要操作系统级访问权限的应用程序

Compute Engine 比托管型应用平台更具灵活性，但同时也带来了对客机操作系统更新、监控、访问控制、备份策略以及应用可用性的管理责任。.

3. 无服务器与虚拟机：根本区别

Cloud Run 与 Compute Engine 之间的主要区别在于您需要管理的基础设施规模。.

Cloud Run：聚焦应用程序

Cloud Run 抽象化了大部分主机基础设施的管理工作。.

开发人员将应用程序打包，定义配置和资源设置，并通过受支持的工作流进行部署。.

Google 负责管理底层平台，而客户则仍需对应用程序代码、配置、身份权限、依赖项以及数据安全负责。.

Compute Engine：管理服务器环境

Compute Engine 允许管理员访问客户机操作系统，并对已安装的软件和系统服务拥有更大的控制权。.

当应用程序依赖于自定义驱动程序、系统软件包、持久性后台进程或专用服务器配置时，这一点可能至关重要。.

其代价是管理和运营上的复杂性增加。.

4. Cloud Run 与 Compute Engine 的定价对比：哪一个更便宜？

在决定选择 Cloud Run 还是 Compute Engine 时，定价是最重要的因素之一。.

不过，哪种平台更便宜，取决于您的应用程序的运行频率、所需的 CPU 和内存资源，以及应用程序处理请求的方式。.

计划部署一台 Compute Engine 虚拟机吗？请阅读我们的 Google Cloud 虚拟机定价指南 在选择配置之前，请比较不同机型、持续使用折扣、承诺使用折扣、现货虚拟机、存储费用和网络成本。.

Cloud Run 定价注意事项

Cloud Run 提供基于配置资源和适用使用规则的计费模式。总费用可能取决于：

• CPU 和内存分配
• 实例执行时间
• 如适用，请提供请求量
• 实例的最低配置要求
• 网络连接与数据传输
• 支持 Google Cloud 服务

对于可缩减至零的符合条件的服务，当没有应用程序实例正在运行时，可降低闲置计算费用。.

然而，当请求流量较低时，已配置的最低实例数、基于实例的计费或其他支持资源仍可能产生费用。.

Compute Engine 定价注意事项

Compute Engine 的费用可能包括：

• 虚拟机类型和运行时间
• 操作系统许可
• 持久性磁盘和快照
• 外部IP资源
• 网络数据传输
• 负载均衡
• 监控和备份服务

符合条件的工作负载可享受承诺使用折扣、持续使用折扣或竞价型虚拟机（Spot VMs）的优惠，具体以相关产品条款为准。.

何时 Cloud Run 的成本可能会降低

对于间歇性流量、事件驱动型 API 以及在请求间隙能够大幅缩减规模的应用程序而言，Cloud Run 可能是一个不错的选择。.

例如，一个仅偶尔使用的小型内部应用程序可能不需要一台持续运行的虚拟机。.

在哪些情况下 Compute Engine 可能更经济实惠

对于资源需求可预测的持续性工作负载而言，Compute Engine 可能是一个不错的选择，尤其是当应用程序能够从特定的机器配置或符合条件的折扣方案中获益时。.

对于持续高负载的服务，应比较实际的资源分配和计费情况，而不是一味认为无服务器架构就一定意味着成本更低。.

如需更全面地了解云基础设施的定价，请阅读我们的 云托管与VPS对比.

5. 性能：Cloud Run 比 Compute Engine 更快吗？

这两种平台都无法保证在任何情况下都能提供更好的应用程序性能。.

Compute Engine 提供了更丰富的机器系列和硬件配置选项，这对于特殊的工作负载而言非常有用。.

Cloud Run 简化了应用程序的执行，但同时也引入了一些需要考虑的因素，例如实例启动、并发设置以及自动扩展行为。.

冷启动与应用程序启动

一个可缩放至零的 Cloud Run 服务在流量恢复时可能需要启动一个新实例。.

启动延迟取决于容器初始化、应用程序依赖项和配置等因素。.

减少实例数量和优化应用程序有助于降低与启动相关的延迟，但可能会影响成本。.

CPU 和内存分配

这两个平台都需要为该应用程序提供充足的资源。.

在 Cloud Run 上，配置受支持的 CPU 和内存设置，以及并发和扩展行为。.

在 Compute Engine 上，选择合适的机器系列和规格，然后监控客户机操作系统和应用程序。.

应用程序并发

Cloud Run 每个实例可处理多个并发请求，具体取决于配置和平台限制。.

对于某些应用程序而言，提高并发性虽然可以提高资源利用率，但在应用程序无法高效处理并发任务时，也会增加内存压力或延长响应时间。.

性能建议： 在选择平台之前，请对未缓存的请求、数据库查询、并发用户以及应用程序的启动行为进行基准测试。.

6. 扩展：Cloud Run 与 Compute Engine 的自动扩展对比

对于兼容的应用程序而言，可扩展性是 Cloud Run 最重要的优势之一。.

Cloud Run 自动缩放

Cloud Run 会根据需求和配置的限制来管理服务实例的数量。.

根据配置情况，当没有流量时，服务可以缩减至零。.

管理员还可以配置实例的最小值和最大值设置，以平衡延迟、资源可用性和成本。.

不应将实例的最大配置视为对“每个请求都将始终立即得到处理”的绝对保证。容量、并发性和下游依赖关系仍然至关重要。.

Compute Engine 扩展

Compute Engine 支持通过托管实例组和自动扩展配置实现扩展。.

不过，构建可扩展的应用程序可能还需要：

• 实例模板
• 负载均衡
• 健康检查
• 共享的应用程序状态
• 外部数据库
• 部署自动化

Compute Engine 提供了相当大的灵活性，但其扩展架构通常需要更多的设计和维护工作。.

7. 针对 Docker 容器，Cloud Run 与 Compute Engine 的对比

Docker 及其他兼容的容器工具是许多现代部署工作流的核心。.

Cloud Run 旨在通过一个托管平台来执行受支持的容器化工作负载。.

Compute Engine 也可以运行容器，但管理员必须安装并维护所需的容器运行时和主机环境。.

在以下情况下，请选择 Cloud Run for Containers：

• 您的应用程序符合受支持的执行模型
• 您需要托管实例的自动缩放功能
• 您更倾向于应用层部署
• 您无需访问主机操作系统
• 您的持久化数据已得到妥善处理

在以下情况下，请选择 Compute Engine for Containers：

• 您需要对容器主机拥有控制权
• 您需要定制的系统组件
• 您运行着专门的容器基础设施
• 您的工作负载需要一些未受支持的主机级功能
• 您需要直接控制长期运行的服务

对于需要专用物理资源的持续性容器工作负载，裸金属基础设施也值得考虑。.

我们的 Linux 专用服务器用于 Docker 托管指南 介绍了 CPU 规格选择、内存要求、NVMe 存储、网络配置以及部署注意事项。.

8. 数据库与持久化存储

在比较 Cloud Run 和 Compute Engine 时，持久化数据是架构设计中的一项重要考量因素。.

Cloud Run 存储

Cloud Run 实例是短暂存在的。应用程序不应将本地可写实例存储作为重要数据的持久化存储源。.

对于持久化数据，请使用合适的外部服务，例如托管数据库、对象存储或受支持的卷集成。.

数据库连接管理同样很重要，因为应用程序实例的自动扩展可能会创建额外的数据库连接。.

Compute Engine 存储

Compute Engine 提供了对虚拟机存储配置的更直接的控制。.

管理员可以挂载受支持的持久性磁盘、配置文件系统，并在适当情况下部署数据库软件。.

然而，在虚拟机上运行数据库会带来备份、复制、打补丁和恢复等方面的额外责任。.

最佳实践： 将应用程序的扩展决策与数据库容量规划区分开来。即使一个Web应用程序能够快速扩展，仍可能受到单个数据库的限制。.

9. 后台任务、WebSockets 和长期运行的进程

并非所有应用程序工作负载都符合传统的请求-响应模式。.

Cloud Run 支持多种工作负载模型，包括服务、作业和工作者池，它们具有不同的执行特性。.

Cloud Run 服务支持 WebSocket 连接，但必须考虑请求超时和连接生命周期行为。.

对于批处理，与尝试让 HTTP 请求无限期保持打开状态相比，Cloud Run 作业可能更为合适。.

工作池可用于处理受支持的非请求驱动型后台处理场景。.

Compute Engine 提供了对传统长期运行的进程、操作系统服务以及自定义工作进程环境的更广泛控制。.

在选择任一平台之前，请记录以下内容：

• 任务最长持续时间
• 后台处理要求
• 连接时长
• 状态管理
• 重试行为
• 故障恢复

应根据应用程序的执行模式选择正确的 Cloud Run 工作负载类型，而不是将所有容器工作负载都视为 HTTP 服务。.

10. 网络与安全

Cloud Run 和 Compute Engine 都与 Google Cloud 的网络和身份服务集成，但两者的管理模式有所不同。.

Cloud Run 安全

Cloud Run 减轻了主机管理负担，并支持对应用程序访问和服务身份的控制。.

管理员应评估：

• 身份验证要求
• IAM 权限
• 服务账户权限
• 进出限制
• 出站连接
• 密钥管理
• 应用程序依赖关系安全

托管基础设施并不能消除应用程序代码或依赖项中的漏洞。.

Compute Engine 安全

Compute Engine 提供了丰富的网络和操作系统配置选项。.

管理员应管理：

• 客机操作系统更新
• 防火墙规则
• SSH 或远程访问
• 服务账户权限
• 应用程序补丁
• 存储加密与数据访问
• 备份与恢复

如果没有进行适当的配置，任何一个平台都不应被视为自动安全的。.

11. 部署与 DevOps 工作流

Cloud Run 能够简化部署流程，让开发人员无需维护一大批传统虚拟机，即可发布应用程序的更新版本。.

支持的工作流可与容器注册表、构建系统以及 CI/CD 管道集成。.

版本之间的流量管理有助于团队推出变更并测试部署。.

Compute Engine 的部署可以使用脚本、配置管理、自定义镜像、启动自动化或实例模板。.

对于需要对操作系统进行全面定制的团队而言，这种灵活性非常宝贵。.

对于主要发布受支持的 Web 应用程序的团队而言，Cloud Run 可能有助于降低运维复杂度。.

准备好部署容器化应用程序了吗？请按照我们的 Google Cloud Run Docker 部署指南 了解一个以生产环境为导向的分步指南，内容涵盖 Dockerfile、Artifact Registry、Cloud Build、IAM、密钥、自动扩展和监控。.

12. 实际应用案例：哪种平台更合适？

这些只是参考起点，而非放之四海皆准的规则。具体应用需求、可用功能和定价可能会影响最终的建议。.

13. 何时应考虑采用 Google Cloud 以外的替代方案？

Google Cloud Run 和 Compute Engine 并不是托管 Web 应用程序的唯一方式。.

当企业的工作负载不依赖于 Google Cloud 的特定服务，或者希望采用不同的管理模式时，部分企业会倾向于选择其他云基础设施。.

Vultr, 卡马特拉, Cherry 服务器, ，以及 ServerSP 有四家服务商值得针对不同的基础设施需求进行评估。.

不应将它们视为 Cloud Run 托管无服务器平台的完全替代品。.

Vultr：另一种云计算基础设施选择

Vultr 这对正在比较云计算和VPS类基础设施的开发人员来说很有参考价值。.

对于那些可以在常规虚拟服务器上运行且不需要与 Google Cloud 原生集成的应用程序，或许值得进行一番探索。.

比较可用的计算配置、区域、存储、网络以及运维职责。.

最佳评估角度： 适用于简单应用程序托管的云虚拟机替代方案。.

Kamatera：可配置的虚拟机

卡马特拉 对于需要可配置云服务器且支持多种操作系统选项的买家而言，这也是另一个值得考虑的选择。.

这可能会吸引那些更倾向于在虚拟机层面进行控制，而非使用托管容器服务的团队。.

请仔细核对具体的配置、存储需求、许可以及可用的管理服务。.

最佳评估角度： 面向虚拟机（VM）应用程序的可定制云基础设施。.

Cherry Servers：适用于持续工作负载的裸机服务器

Cherry 服务器 当某项工作负载可能从专用物理基础设施中获益时，这一点就显得尤为重要。.

对于容器托管，请比较处理器性能、内存容量、NVMe 存储、网络要求以及部署灵活性。.

请记住，专用硬件通常比 Cloud Run 需要更多基础设施管理工作。.

最佳评估角度： 需要裸机资源和硬件控制的持续性工作负载。.

ServerSP：VPS 和独立服务器基础设施选项

ServerSP 在评估用于自主管理型应用程序的虚拟化或专用基础设施时，可将此因素纳入考量。.

请确认所选套餐的 Linux 兼容性、root 权限、存储性能、网络功能以及支持范围。.

最佳评估角度： 适合习惯于自行管理运行时环境的团队的传统服务器托管服务。.

如需更全面的云服务提供商对比，请阅读我们的 最佳云托管解决方案指南.

14. Cloud Run 与 Compute Engine 及其他托管模式的对比

这些服务在管理责任、部署模式、定价以及应用程序兼容性方面各不相同。.

应比较完整的运行环境，而不仅仅是广告中宣传的CPU和内存规格。.

15. Cloud Run 和 Compute Engine 的常见错误

1. 假设 Cloud Run 因为是无服务器架构，所以总是更便宜。.
2. 忽略最低实例配置，并支持服务费。.
3. 在没有适当持久化存储的情况下运行有状态应用程序。.
4. 未考虑冷启动和应用程序初始化时间。.
5. 在不进行负载测试的情况下设置容器并发性。.
6. 选择 Compute Engine 时未将操作系统管理费用纳入预算。.
7. 假设虚拟机自动扩展无需对应用程序架构进行任何更改。.
8. 在自动扩展期间忽略数据库连接限制。.
9. 对于更适合由作业或工作者处理的后台工作负载，应使用 HTTP 服务。.
10. 在不考虑技术支持和运维责任的情况下比较云服务提供商。.

对于更广泛的基础设施决策，我们的 专用服务器与云服务器指南 阐述了物理硬件与云环境之间的权衡关系。.

16. Cloud Run 与 Compute Engine：该选哪一个？

在以下情况下，请选择 Google Cloud Run：

• 您的应用程序符合受支持的容器执行模型。.
• 您希望避免管理主机操作系统。.
• 您的流量会随着时间的推移发生显著变化。.
• 您需要一种简便的应用程序部署方式。.
• 您可以围绕短暂实例和管理式扩展进行设计。.

在以下情况下，请选择 Google Compute Engine：

• 您需要对客机操作系统进行全面管理。.
• 您的应用程序需要定制的系统软件。.
• 您希望直接控制虚拟机和磁盘的配置。.
• 您正在运行传统的长期运行的服务。.
• 您的工作负载需要超出 Cloud Run 模型范围的基础设施功能。.

如果出现以下情况，请考虑采用替代基础设施：

• 您的应用程序不依赖于 Google Cloud 的特定服务。.
• 您更倾向于采用另一种虚拟机或裸机管理模式。.
• 您需要比较持续的工作负载成本。.
• 您希望评估其他供应商提供的硬件、网络或支持方案。.

常见问题解答

Cloud Run 比 Compute Engine 更好吗？

对于受支持的 Web 应用程序和 API 而言，Cloud Run 通常更为便捷，因为它减少了基础设施的管理工作。Compute Engine 则更适合需要控制虚拟机或进行专用软件配置的工作负载。.

Cloud Run 比 Compute Engine 更便宜吗？

这取决于资源消耗、流量模式、最小实例数、虚拟机采购模式、存储和网络等因素。对于间歇性工作负载，Cloud Run 可能更具成本效益；而对于持续性使用，Compute Engine 则可能更具竞争力。.

Cloud Run 能否缩减到零？

是的。当未配置最低实例数以维持运行容量时，符合条件的 Cloud Run 服务可缩放至零。计费和行为取决于工作负载类型及所选配置。.

我可以在 Compute Engine 上运行 Docker 容器吗？

是的。您可以将受支持的 Compute Engine 虚拟机配置为容器主机，并安装必要的运行时环境。您仍需负责管理客机操作系统和容器基础设施。.

Cloud Run 是否支持持久化存储？

Cloud Run 实例是短暂存在的，但应用程序可以使用受支持的外部存储服务和卷集成。重要数据不应依赖于实例的临时可写文件系统。.

Cloud Run 能运行后台任务吗？

是的。Cloud Run 为受支持的工作负载提供了基于作业和基于工作者的执行选项。应选择哪种选项，取决于处理方式是请求驱动型、任务驱动型，还是持续的后台处理型。.

Cloud Run 是否支持 WebSockets？

是的。Cloud Run 服务支持 WebSocket 连接，但必须考虑连接时长、请求超时、扩展性和状态管理等因素。.

我可以在 Cloud Run 上运行 Windows 应用程序吗？

Cloud Run 支持的容器运行环境并非通用的 Windows 虚拟机。需要 Windows 客户机操作系统的应用程序，应根据受支持的 Compute Engine Windows 虚拟机选项进行评估。.

对于高流量网站来说，Compute Engine 是否更合适？

并非必然如此。只要设计和配置得当，这两种服务都能支持要求苛刻的应用程序。选择哪种平台取决于流量行为、资源需求、扩展架构以及运维要求。.

我应该使用 Cloud Run 还是 Kubernetes？

对于无需直接管理集群的受支持应用程序工作负载而言，Cloud Run 可能更为简便。当应用程序需要超出托管型 Cloud Run 模型范围的编排能力和集群级控制时，基于 Kubernetes 的平台可能更为合适。.

最终结论：托管应用选择 Cloud Run，基础设施管理选择 Compute Engine

Google Cloud Run 和 Compute Engine 分别解决了不同的托管问题。.

对于受支持的容器化 Web 应用程序、API 和事件驱动型服务而言，Cloud Run 是一个理想的起点，尤其当简化的部署和托管式扩展是首要考虑因素时。.

当应用程序需要对客机操作系统进行完全控制、需要自定义软件环境或更广泛的基础设施配置时，Compute Engine 更为合适。.

对于不需要使用 Google Cloud 特定服务的应用，Vultr、Kamatera、Cherry Servers 和 ServerSP 也是值得考虑的其他基础设施提供商。.

在做出选择之前，请评估您的工作量，估算总成本，验证运行时兼容性，并明确操作职责。.

应用 → 执行模型 → CPU 与内存 → 可扩展性 → 安全性 → 总成本。.

最好的云托管平台，是能够在不增加不必要的复杂性和成本的前提下，提供所需性能和可靠性的平台。.