GKE のベスト プラクティス

このドキュメントでは、Google Kubernetes Engine（GKE）でアプリケーションを設計、構築、運用するためのベスト プラクティスの概要をまとめて説明します。 これらの推奨事項に従うことで、費用、パフォーマンス、セキュリティ、信頼性を最適化できます。各エントリには、特定のトピックに関する詳細なドキュメントへのリンクが記載されています。

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カテゴリ ベスト プラクティス 概要
AI と ML のワークロード AI/ML ワークロードの効率を 最適化する GKE での AI/ML タスクのリソース効率を最大化します。
AI と ML のワークロード 推論 ワークロード GKE で機械学習推論ワークロードを実行します。
AI と ML のワークロード GPU を使用して LLM 推論を自動スケーリングする GKE で GPU を使用して大規模言語モデル（LLM）の推論を自動的にスケーリングします。
AI と ML のワークロード TPU を使用して LLM 推論を自動スケーリングする GKE で TPU を使用して大規模言語モデル（LLM）の推論を自動的にスケーリングします。
AI と ML のワークロード GPU を使用して LLM 推論を最適化する GKE で GPU を使用して LLM 推論を最適化します。
AI と ML のワークロード バッチ 処理プラットフォーム GKE でバッチ処理プラットフォームを構築して運用します。
費用の最適化 費用対効果の高い Kubernetes アプリケーションを 実行する GKE での Kubernetes アプリケーションの運用コストを削減します。
データベース データベース オプション GKE アプリケーションのデータベース ソリューションを選択して管理します。
ネットワーキング ネットワーキング GKE のネットワーク接続を構成して管理します。
運用 クラスタのアップグレード GKE クラスタをスムーズかつ確実にアップグレードする方法について説明します。
運用 GKE の CI/CD GKE アプリケーションの継続的インテグレーションと継続的デリバリーのパイプラインを実装します。
信頼性とスケーラビリティ スケーラビリティ GKE でアプリケーションをスケーリングするための原則と手法について説明します。
信頼性とスケーラビリティ スケーラビリティを 計画する スケーラブルな GKE 環境を設計するための戦略について説明します。
信頼性とスケーラビリティ 大規模な GKE クラスタを 計画する 大規模な GKE クラスタを設計して管理する方法について説明します。
信頼性とスケーラビリティ HPC ワークロードの実行に関するベスト プラクティス GKE でハイ パフォーマンス コンピューティング（HPC）ワークロードを実行する際の最適化に関するベスト プラクティス。
信頼性とスケーラビリティ 大規模なワークロードを 計画する リソースを大量に消費するアプリケーションをデプロイして管理します。
セキュリティ GKE クラスタを 強化する GKE クラスタの GKE セキュリティ ポスチャーを強化します。
セキュリティ RBAC ポリシー を計画する ロールベースのアクセス制御を定義して権限を管理します。
セキュリティ エンタープライズ マルチテナンシー 単一の GKE クラスタで複数のテナントを安全に実行します。
セキュリティ GKE での AI ワークロードのセキュリティに関するベスト プラクティス AI デプロイを構成するインフラストラクチャ、モデル、Kubernetes アプリケーションのセキュリティを強化します。