Выдается сообщение об ошибке в хранилище Google Cloud Storage "Проект, к которому выставляется счет, связан с закрытой платежной учетной записью".

Question

Я уже проверил свой проект, и у него есть активная учетная запись

Я использую узел JS

var gcloud    = require('gcloud');
var gcs = gcloud.storage({
  projectId: config.gcloud.projectid,
  keyFilename: config.gcloud.keyfilename
});
var bucket = gcs.bucket(bucketName);   
bucket.upload(filePath, fileOptions, function(err, file) {
        if (err) {        
          console.log(err);
        } else {
          console.log("success")
        }
      });

Это работало раньше. Я не уверен, почему он возвращает ошибку. У кого-нибудь есть идея?

Answer 1

На основании моих исследований, пожалуйста, найдите ниже возможные сценарии сообщения об ошибке, которое вы предоставили:

1. Если вы используете Cloud Platform Free Tier, возможно, у вас закончились ограничения на использование Cloud Storage Always Free. В этом случае вы можете рассмотреть возможность обновления своей учетной записи до платной, чтобы потенциально решить проблему.

2. Эта ошибка также может возникать из-за того, что корзина Cloud Storage, которую вы пытаетесь использовать, не существует. Вы можете убедиться в этом, нажав синюю кнопку "Открыть браузер облачного хранилища".

3. Если у вас есть платная учетная запись и корзина Cloud Storage существует, откройте Запрос поддержки биллинга, используя форму запросов поддержки биллинга, представленную здесь.

Answer 2

UserProjectAccountProblemПроект, которому выставляется счет, связан с закрытым платежным аккаунтом. Платежный аккаунт владельца проекта отключен в закрытом состоянии.

Answer 3

Пожалуйста, попробуйте следующие шаги для решения проблемы:

1. Выберите подходящий проект
2. Искать "Облачное хранилище"
3. Нажмите «Создать корзину» и создайте новую корзину в облачном хранилище.

Убедитесь, что в вашем эксперименте используется только что созданное хранилище. Я ссылался на место хранения через файл конфигурации, вот как это происходит:

-> Config.py

      gs_bucket_name="kubeflow_demo_storage"
Bucket_uri="gs://data-labeling-demo"
version=1
store_artifacts=Bucket_uri + "/" + str(version)
data_path=Bucket_uri + "/" + "data/data_raw.csv"
processed_data=Bucket_uri + "/" + "processed/data_processed.csv"