Praktik terbaik untuk GKE

Dokumen ini memberikan ringkasan gabungan praktik terbaik untuk mendesain, membangun, dan mengoperasikan aplikasi di Google Kubernetes Engine (GKE). Dengan mengikuti rekomendasi ini, Anda dapat mengoptimalkan biaya, performa, keamanan, dan keandalan. Setiap entri ditautkan ke dokumentasi yang lebih mendetail untuk topik tertentu.

Pilih kategori praktik terbaik:

Kategori Praktik terbaik Ringkasan
Workload AI dan ML Mengoptimalkan efisiensi workload AI/ML Memaksimalkan efisiensi resource untuk tugas AI/ML di GKE.
Workload AI dan ML Workload inferensi Menjalankan workload inferensi machine learning di GKE.

Workload AI dan ML

Keandalan dan skalabilitas

Menskalakan otomatis inferensi LLM dengan GPU Menskalakan otomatis inferensi model bahasa besar (LLM) menggunakan GPU di GKE.

Workload AI dan ML

Keandalan dan skalabilitas

Menskalakan otomatis inferensi LLM dengan TPU Menskalakan otomatis inferensi model bahasa besar (LLM) menggunakan TPU di GKE.
Workload AI dan ML Mengoptimalkan inferensi LLM dengan GPU Mengoptimalkan inferensi LLM dengan GPU di GKE.
Workload AI dan ML Platform pemrosesan batch Membangun dan mengoperasikan platform pemrosesan batch di GKE.
Pengoptimalan biaya Menjalankan aplikasi Kubernetes yang hemat biaya Mengurangi biaya operasional aplikasi Kubernetes di GKE.
Database Opsi database Memilih dan mengelola solusi database untuk aplikasi GKE aplikasi.
Jaringan Jaringan Mengonfigurasi dan mengelola konektivitas jaringan untuk GKE.
Operasi Mengupgrade cluster Pelajari cara melakukan upgrade cluster GKE yang lancar dan andal.
Operasi CI/CD untuk GKE Mengimplementasikan pipeline continuous integration dan delivery untuk aplikasi GKE aplikasi.
Keandalan dan skalabilitas Skalabilitas Pelajari prinsip dan teknik untuk menskalakan aplikasi di GKE.
Keandalan dan skalabilitas Merencanakan skalabilitas Pelajari strategi untuk mendesain lingkungan GKE yang skalabel.
Keandalan dan skalabilitas Merencanakan cluster GKE besar Pelajari cara membuat arsitektur dan mengelola cluster GKE skala besar.
Keandalan dan skalabilitas Praktik terbaik untuk menjalankan workload HPC Praktik terbaik untuk mengoptimalkan workload komputasi berperforma tinggi (HPC) di GKE.
Keandalan dan skalabilitas Merencanakan workload besar Men-deploy dan mengelola aplikasi yang menggunakan banyak resource.
Keamanan Melakukan hardening pada cluster GKE Anda Meningkatkan postur keamanan GKE pada cluster GKE Anda.
Keamanan Merencanakan kebijakan RBAC Menentukan kontrol akses berbasis peran untuk mengelola izin.
Keamanan Multi-tenancy perusahaan Menjalankan beberapa tenant dengan aman di satu cluster GKE cluster.
Keamanan Praktik terbaik untuk keamanan workload AI di GKE Meningkatkan keamanan infrastruktur, model, dan aplikasi Kubernetes yang membentuk deployment AI Anda.