Bonnes pratiques pour GKE

Ce document présente un aperçu consolidé des bonnes pratiques pour concevoir, créer et exploiter des applications sur Google Kubernetes Engine (GKE). En suivant ces recommandations, vous pourrez optimiser les coûts, les performances, la sécurité et la fiabilité. Chaque entrée renvoie à une documentation plus détaillée sur des sujets spécifiques.

Sélectionnez une catégorie de bonnes pratiques :

Catégorie Bonnes pratiques Résumé
Charges de travail d'IA et de ML Optimiser l'efficacité des charges de travail d'IA/de ML Maximisez l'efficacité des ressources pour les tâches d'IA/de ML sur GKE.
Charges de travail d'IA et de ML Charges de travail d'inférence Exécutez des charges de travail d'inférence de machine learning sur GKE.

Charges de travail d'IA et de ML

Fiabilité et évolutivité

Effectuer l'autoscaling de l'inférence LLM avec des GPU Effectuez un scaling automatique de l'inférence de grands modèles de langage (LLM) à l'aide de GPU sur GKE.

Charges de travail d'IA et de ML

Fiabilité et évolutivité

Effectuer l'autoscaling de l'inférence LLM avec des TPU Mettez à l'échelle automatiquement l'inférence de grands modèles de langage (LLM) à l'aide de TPU sur GKE.
Charges de travail d'IA et de ML Optimiser l'inférence LLM avec des GPU Optimisez l'inférence LLM avec des GPU sur GKE.
Charges de travail d'IA et de ML Plate-forme de traitement par lot Créer et exploiter une plate-forme de traitement par lot sur GKE.
Optimisation des coûts Concevoir et configurer des clusters pour optimiser les coûts Mettre en œuvre des configurations et des stratégies à forte valeur ajoutée pour exploiter des clusters économes en ressources
Bases de données Options de base de données Choisissez et gérez des solutions de base de données pour les applications GKE.
Mise en réseau Mise en réseau Configurer et gérer la connectivité réseau pour GKE.
Mise en réseau Observabilité du réseau Implémentez l'observabilité, les alertes et l'optimisation des coûts du réseau pour GKE.
Opérations Mettre à niveau des clusters Découvrez comment effectuer des mises à niveau de clusters GKE de manière fluide et fiable.
Opérations CI/CD pour GKE Implémenter des pipelines d'intégration et de livraison continues pour les applications GKE
Fiabilité et évolutivité Évolutivité Découvrez les principes et les techniques de scaling des applications sur GKE.
Fiabilité et évolutivité Planifier pour l'évolutivité Découvrez des stratégies pour concevoir des environnements GKE évolutifs.
Fiabilité et évolutivité Planifier des clusters GKE volumineux Découvrez comment concevoir et gérer des clusters GKE à grande échelle.
Fiabilité et évolutivité Bonnes pratiques pour les ComputeClasses Bonnes pratiques pour améliorer la fiabilité, l'évolutivité, la sécurité et les performances des ComputeClasses.
Fiabilité et évolutivité Concevoir pour la flexibilité et l'efficacité de la capacité Découvrez des stratégies de diversification matérielle, de remplacement multifamille et de programmation régionale pour améliorer la disponibilité de la capacité sur GKE.
Fiabilité et évolutivité Bonnes pratiques pour exécuter des charges de travail HPC Bonnes pratiques pour optimiser l'exécution des charges de travail de calcul hautes performances (HPC) sur GKE.
Fiabilité et évolutivité Planifier des charges de travail volumineuses Déployer et gérer des applications gourmandes en ressources
Sécurité Renforcer votre cluster GKE Améliorez la stratégie de sécurité GKE de vos clusters GKE.
Sécurité Planifier des règles RBAC Définissez un contrôle des accès basé sur les rôles pour gérer les autorisations.
Sécurité Architecture mutualisée d'entreprise Exécutez plusieurs locataires de manière sécurisée sur un seul cluster GKE.
Sécurité Bonnes pratiques pour la sécurité des charges de travail d'IA sur GKE Améliorez la sécurité de l'infrastructure, des modèles et des applications Kubernetes qui constituent vos déploiements d'IA.