需要更新哪个Compute Engine配额才能使用50个工作线程（IN_USE_ADDRESSES，CPUS，CPUS_ALL_REGIONS ..？）运行数据流？

Question

我们正在使用私人GCP帐户，我们希望处理30 GB的数据并使用SpaCy进行NLP处理。我们希望使用更多的工人，因此决定从最多80名工人开始，如下所示。我们提交了工作，但一些GCP标准用户配额出现了问题：

QUOTA_EXCEEDED: Quota 'IN_USE_ADDRESSES' exceeded. Limit: 8.0 in region XXX

[因此，我决定为某些区域的IN_USE_ADDRESSES请求一些新的配额50（花了我几次迭代才能找到可以接受此请求的区域）。我们提交了新的工作，并且遇到了新的配额问题：

QUOTA_EXCEEDED: Quota 'CPUS' exceeded.  Limit: 24.0 in region XXX

QUOTA_EXCEEDED: Quota 'CPUS_ALL_REGIONS' exceeded.  Limit: 32.0 globally

我的问题是，例如，如果我想在一个地区使用50名工人，我需要更改哪些配额？文档https://cloud.google.com/dataflow/quotas似乎不是最新的，因为他们只说“要使用10个Compute Engine实例，您需要10个使用中的IP地址。”。如您所见，这还不够，还需要更改其他配额。是否有一些文档，博客或其他文章可以记录和解释？仅针对一个地区，就有49个Compute Engine配额可以更改！

我们正在使用私人GCP帐户，我们希望处理30 GB的数据并使用SpaCy进行NLP处理。我们想使用更多的工人，所以我们决定从最大数量的工人开始...

Answer 1

我建议您开始使用专用IP而不是公用IP地址。这将以两种方式为您提供帮助：-