生成API描述符文件時(shí)，運(yùn)行Linux gRPC插件最快/最輕的Linux Docker映像是什么？前面提到的API描述符是否應(yīng)該成為Cloud Build工件并保存到Cloud Storage Bucket？...以便用于gcloud將API部署到Cloud Endpoints。細(xì)節(jié)我在Google Compute Engine上運(yùn)行的Docker容器中運(yùn)行Python gRPC服務(wù)和ESP 。關(guān)于gRPC> API管理顯示了我的應(yīng)用程序體系結(jié)構(gòu)圖：我的高級(jí)構(gòu)建步驟：1）創(chuàng)建描述符文件，api_descriptor.pb使用protoc協(xié)議緩沖器編譯器。python -m grpc_tools.protoc \    --include_imports \    --include_source_info \    --proto_path=. \    --descriptor_set_out=api_descriptor.pb \    --python_out=generated_pb2 \    --grpc_python_out=generated_pb2 \    bookstore.proto2） 使用gcloud命令行工具部署原型描述符文件（api_descriptor.pb）和配置文件：gcloud endpoints services deploy api_descriptor.pb api_config.yaml3） 使用Python插件生成gRPC代碼：python -m grpc_tools.protoc -I../../protos --python_out=. --grpc_python_out=. ../../protos/helloworld.proto4）構(gòu)建最終的Docker映像以部署在Google Compute Engine上。生成的Docker映像應(yīng)包括：從第3步生成的gRPC代碼。gRPC服務(wù)器需要的任何其他Python軟件包。步驟4）使用以下Dockerfile構(gòu)建“ gRPC服務(wù)器”（附圖中最右邊的藍(lán)色框）：FROM gcr.io/google_appengine/python:latestWORKDIR .EXPOSE 8081ENTRYPOINT ["python", "server.py"]ADD requirements.txt .ADD protos ./protosRUN mkdir outRUN apt-get update && \    apt-get install -y python2.7 python-pip && \    pip install -r requirements.txtRUN python \    -m grpc_tools.protoc \    --python_out=out \    --grpc_python_out=out \    --proto_path=. \    bookstore.proto我正在將這些構(gòu)建步驟遷移到Google的Cloud Build。AFAICT我的高級(jí)構(gòu)建步驟應(yīng)映射到Cloud Builder官方構(gòu)建器映像。1） ???2）使用cloud-builders / gcloud /運(yùn)行g(shù)cloud命令。3） ???4）使用cloud-builders / docker構(gòu)建'gRPC Server'Docker映像。步驟2）和3）已提供可用的云構(gòu)建器（請(qǐng)參閱GoogleCloudPlatform / cloud-builders）。但是，我不確定如何將步驟1）和3）遷移到Cloud Build。這兩個(gè)步驟都需要運(yùn)行一個(gè)Python插件，該插件在基本Linux Docker映像中不可用。AFAICT步驟1）應(yīng)生成一個(gè)Cloud Build構(gòu)件，api_descriptor.pb并保存到Cloud Storage Bucket。生成API描述符文件時(shí)，運(yùn)行Linux gRPC插件最快/最輕的Linux Docker映像是什么？前面提到的API描述符是否應(yīng)該成為Cloud Build工件并保存到Cloud Storage Bucket？...以便用于gcloud將API部署到Cloud Endpoints。