Best Practices für GKE

In diesem Dokument finden Sie eine konsolidierte Übersicht über Best Practices für das Entwerfen, Erstellen und Betreiben von Anwendungen in Google Kubernetes Engine (GKE). Wenn Sie diese Empfehlungen befolgen, können Sie Kosten, Leistung, Sicherheit und Zuverlässigkeit optimieren. Jeder Eintrag enthält einen Link zu detaillierteren Dokumentationen zu bestimmten Themen.

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Kategorie Best Practices Zusammenfassung
KI- und ML-Arbeitslasten Effizienz von KI-/ML-Arbeitslasten optimieren Ressourceneffizienz für KI-/ML-Aufgaben in GKE maximieren.
KI- und ML-Arbeitslasten Inferenz Arbeitslasten Arbeitslasten für ML-Inferenz in GKE ausführen.
KI- und ML-Arbeitslasten LLM-Inferenz mit GPUs automatisch skalieren LLM-Inferenz (Large Language Model) mit GPUs in GKE automatisch skalieren.
KI- und ML-Arbeitslasten LLM-Inferenz mit TPUs automatisch skalieren LLM-Inferenz (Large Language Model) mit TPUs in GKE automatisch skalieren.
KI- und ML-Arbeitslasten LLM-Inferenz mit GPUs optimieren LLM-Inferenz mit GPUs in GKE optimieren.
KI- und ML-Arbeitslasten Batch Verarbeitungsplattform Batchverarbeitungsplattform in GKE erstellen und betreiben.
Kostenoptimierung Kosteneffiziente Kubernetes-Anwendungen ausführen Betriebskosten von Kubernetes-Anwendungen in GKE senken.
Datenbanken Datenbank Optionen Datenbanklösungen für GKE Anwendungen auswählen und verwalten.
Netzwerk Netzwerk Netzwerkverbindung für GKE konfigurieren und verwalten.
Vorgänge Cluster aktualisieren Informationen zum Ausführen reibungsloser und zuverlässiger GKE-Cluster-Upgrades.
Vorgänge CI/CD für GKE Pipelines für Continuous Integration und Continuous Delivery für GKE Anwendungen implementieren.
Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit Skalierbarkeit Grundlagen und Techniken zum Skalieren von Anwendungen in GKE.
Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit Skalierbarkeit planen Strategien zum Entwerfen skalierbarer GKE-Umgebungen.
Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit Große GKE-Cluster planen Informationen zum Entwerfen und Verwalten großer GKE-Cluster.
Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit Best Practices zum Ausführen von HPC-Arbeitslasten Best Practices zum Optimieren der Ausführung von HPC-Arbeitslasten (High Performance Computing) in GKE.
Zuverlässigkeit und Skalierbarkeit Große Arbeitslasten planen Ressourcenintensive Anwendungen bereitstellen und verwalten.
Sicherheit GKE-Cluster härten Sicherheitsstatus Ihrer GKE-Cluster verbessern.
Sicherheit RBAC Richtlinien planen Rollenbasierte Zugriffssteuerung zum Verwalten von Berechtigungen definieren.
Sicherheit Mehrmandantenfähigkeit für Unternehmen Mehrere Mandanten sicher in einem einzelnen GKE Cluster ausführen.
Sicherheit Best Practices für die Sicherheit von KI-Arbeitslasten in GKE Sicherheit von Infrastruktur, Modellen und Kubernetes-Anwendungen verbessern, die Ihre KI-Bereitstellungen bilden.