Я хочу использовать instances.attachDisk API. В описании полей тела запроса одно из полей: type. Ниже приводится его описание:
type enum Определяет тип диска, либо ЦАРАПИНА или НАСТОЯЩИЙ. Если не указан, по умолчанию используется ПОСТОЯННЫЙ.
При добавлении диска я вижу только два типа: «Стандартный постоянный» и «Постоянный SDD».
Итак, я хотел бы узнать ниже подробности о типе «Царапины»:
Пожалуйста, помогите мне с этим.
Как описано в википедия
Временное пространство - это пространство на жестком диске, предназначенное только для временного хранения. Его нельзя использовать для постоянного резервного копирования файлов. Рабочие диски можно настроить на стирание всех данных через равные промежутки времени, чтобы дисковое пространство оставалось свободным для использования в будущем.
Определите тип диска как Scratch в вашем вызове API.
пример
{
"kind": "compute#attachedDisk",
"mode": "READ_WRITE",
"deviceName": "local-ssd-0",
"type": "SCRATCH",
"autoDelete": false,
"interface": "SCSI",
}
Нет полной документации, посвященной scratch disk, однако следующий документ по #localssds поможет.
Кстати, если вы не указали disks[].type значение по умолчанию УСТОЙЧИВЫЙ будет использоваться. Увидеть Страница ресурса экземпляра для представлений JSON API всех доступных ресурсов.
Вы также можете использовать Google API Explorer чтобы вызвать этот метод для оперативных данных, чтобы увидеть запрос и ответ API.
Как вывести список рабочих дисков после создания:
df -h не отобразит ваш рабочий диск, потому что они должны отформатировать и смонтировать устройство, прежде чем вы сможете его использовать.
Пытаться: ls -l /dev/disk/by-id/
Посмотреть, как форматировать и монтировать SSD.
Примечание. Локальные твердотельные накопители (рабочий диск) расположены на физической машине, на которой запущен ваш экземпляр виртуальной машины, они могут быть созданы только в процессе создания экземпляра. Локальные SSD нельзя использовать в качестве загрузочных устройств.
См. Также блог платформы Google Cloud на сайте "Новый постоянный диск - быстрее, дешевле и предсказуемее для Google Compute Engine