Práticas recomendadas para o GKE

Neste documento, apresentamos uma visão geral consolidada das práticas recomendadas para projetar, criar e operar aplicativos no Google Kubernetes Engine (GKE). Seguir essas recomendações ajuda a otimizar custos, desempenho, segurança e confiabilidade. Cada entrada tem um link para uma documentação mais detalhada sobre tópicos específicos.

Selecione uma categoria de práticas recomendadas:

Categoria Práticas recomendadas Resumo
Cargas de trabalho de IA e ML Otimizar a eficiência da carga de trabalho de IA/ML Maximize a eficiência de recursos para tarefas de IA/ML no GKE.
Cargas de trabalho de IA e ML Cargas de trabalho de inferência Executar cargas de trabalho de inferência de machine learning no GKE.

Cargas de trabalho de IA e ML

Confiabilidade e escalonabilidade

Escalonar automaticamente a inferência de LLM com GPUs Escalone automaticamente a inferência de modelos de linguagem grandes (LLMs) usando GPUs no GKE.

Cargas de trabalho de IA e ML

Confiabilidade e escalonabilidade

Escalonar automaticamente a inferência de LLM com TPUs Escalone automaticamente a inferência de modelos de linguagem grandes (LLMs) usando TPUs no GKE.
Cargas de trabalho de IA e ML Otimizar a inferência de LLM com GPUs Otimizar a inferência de LLM com GPUs no GKE.
Cargas de trabalho de IA e ML Plataforma de processamento em lote Crie e opere uma plataforma de processamento em lote no GKE.
Otimização de custos Projetar e configurar clusters para otimização de custos Implementar configurações e estratégias de alto valor para operar clusters com eficiência de recursos.
Bancos de dados Opções de banco de dados Escolha e gerencie soluções de banco de dados para aplicativos do GKE.
Rede Rede Configurar e gerenciar a conectividade de rede do GKE.
Rede Observabilidade da rede Implementar observabilidade de rede, alertas e otimização de custos para o GKE.
Operações Como fazer upgrade de clusters Saiba como fazer upgrades cluster do GKE de maneira simples e confiável.
Operações CI/CD para GKE Implementar pipelines de integração e entrega contínuas para aplicativos do GKE.
Confiabilidade e escalonabilidade Escalonabilidade Aprenda princípios e técnicas para escalonar aplicativos no GKE.
Confiabilidade e escalonabilidade Planejar a escalonabilidade Aprender estratégias para projetar ambientes escalonáveis do GKE.
Confiabilidade e escalonabilidade Planejar grandes clusters do GKE Saiba como arquitetar e gerenciar clusters do GKE em grande escala.
Confiabilidade e escalonabilidade Práticas recomendadas para ComputeClasses Práticas recomendadas para melhorar a confiabilidade, a escalonabilidade, a segurança e o desempenho das ComputeClasses.
Confiabilidade e escalonabilidade Projetar com foco na flexibilidade e eficiência da capacidade Conheça estratégias de diversificação de hardware, fallback multifamiliar e programação regional para melhorar a disponibilidade de capacidade no GKE.
Confiabilidade e escalonabilidade Práticas recomendadas para executar cargas de trabalho de HPC Práticas recomendadas para otimizar a execução de cargas de trabalho de computação de alto desempenho (HPC) no GKE.
Confiabilidade e escalonabilidade Planejar cargas de trabalho grandes Implante e gerencie aplicativos que consomem muitos recursos.
Segurança Aumentar a proteção do cluster do GKE Melhore a postura de segurança dos clusters do GKE.
Segurança Planejar políticas de RBAC Defina o controle de acesso baseado em papéis para gerenciar permissões.
Segurança Multilocação empresarial Execute vários locatários com segurança em um único cluster do GKE.
Segurança Práticas recomendadas para segurança de cargas de trabalho de IA no GKE Melhore a segurança da infraestrutura, dos modelos e dos aplicativos do Kubernetes que formam suas implantações de IA.