Prácticas recomendadas para GKE

En este documento, se proporciona una descripción general consolidada de las prácticas recomendadas para diseñar, compilar y operar aplicaciones en Google Kubernetes Engine (GKE). Seguir estas recomendaciones te ayuda a optimizar los costos, el rendimiento, la seguridad y la confiabilidad. Cada entrada se vincula a documentación más detallada sobre temas específicos.

Selecciona una categoría de prácticas recomendadas:

Categoría Prácticas recomendadas Resumen
Cargas de trabajo de IA y AA Optimiza la eficiencia de las cargas de trabajo de IA/AA Maximiza la eficiencia de los recursos para las tareas de IA y AA en GKE.
Cargas de trabajo de IA y AA Cargas de trabajo de inferencia Ejecuta cargas de trabajo de inferencia de aprendizaje automático en GKE.

Cargas de trabajo de IA y AA

Confiabilidad y escalabilidad

Escala automáticamente la inferencia de LLM con GPUs Escala automáticamente la inferencia de modelos de lenguaje grandes (LLM) con GPUs en GKE.

Cargas de trabajo de IA y AA

Confiabilidad y escalabilidad

Ajusta la escala automáticamente de la inferencia de LLM con TPU Ajusta automáticamente la escala de la inferencia de modelos de lenguaje grandes (LLM) con TPU en GKE.
Cargas de trabajo de IA y AA Optimiza la inferencia de LLM con GPUs Optimiza la inferencia de LLM con GPUs en GKE.
Cargas de trabajo de IA y AA Plataforma de procesamiento por lotes Compila y opera una plataforma de procesamiento por lotes en GKE.
Optimización de costos Diseña y configura clústeres para optimizar los costos Implementar parámetros de configuración y estrategias de alto valor para operar clústeres con un uso eficiente de los recursos
Bases de datos Opciones de bases de datos Elige y administra soluciones de bases de datos para aplicaciones de GKE.
Redes Redes Configurar y administrar la conectividad de red para GKE
Redes Observabilidad de la red Implementa la observabilidad de red, las alertas y la optimización de costos para GKE.
Operaciones Actualiza clústeres Aprende a realizar actualizaciones de clúster de GKE de forma fluida y confiable.
Operaciones CI/CD para GKE Implementar canalizaciones de integración y entrega continuas para aplicaciones de GKE
Confiabilidad y escalabilidad Escalabilidad Aprende los principios y las técnicas para escalar aplicaciones en GKE.
Confiabilidad y escalabilidad Planifica la escalabilidad. Aprender estrategias para diseñar entornos de GKE escalables
Confiabilidad y escalabilidad Planifica clústeres de GKE grandes Aprende a diseñar y administrar clústeres de GKE a gran escala.
Confiabilidad y escalabilidad Prácticas recomendadas para ComputeClasses Prácticas recomendadas para mejorar la confiabilidad, la escalabilidad, la seguridad y el rendimiento de ComputeClasses.
Confiabilidad y escalabilidad Diseña para la flexibilidad y la eficiencia de la capacidad Aprende estrategias para la diversificación de hardware, el resguardo de varias familias y la programación regional para mejorar la disponibilidad de la capacidad en GKE.
Confiabilidad y escalabilidad Prácticas recomendadas para ejecutar cargas de trabajo de HPC Prácticas recomendadas para optimizar la ejecución de cargas de trabajo de computación de alto rendimiento (HPC) en GKE.
Confiabilidad y escalabilidad Planifica cargas de trabajo grandes Implementar y administrar aplicaciones que consumen muchos recursos
Seguridad Endurece tu clúster de GKE Mejora la postura de seguridad de GKE de tus clústeres de GKE.
Seguridad Planifica las políticas de RBAC Definir el control de acceso basado en roles para administrar los permisos
Seguridad Multiusuarios para empresas Ejecuta varios usuarios de forma segura en un solo clúster de GKE.
Seguridad Prácticas recomendadas para la seguridad de las cargas de trabajo de IA en GKE Mejorar la seguridad de la infraestructura, los modelos y las aplicaciones de Kubernetes que forman tus implementaciones de IA