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。各エントリは、特定のトピックに関する詳細なドキュメントにリンクしています。

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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 ML 推論ワークロードを実行する。

AI と ML のワークロード

信頼性とスケーラビリティ

 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

信頼性とスケーラビリティ

 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 の GPU を使用して LLM 推論を最適化する。
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する。
費用の最適化 費用を最適化するためにクラスタを設計して構成する リソース効率の高いクラスタを運用するための価値の高い構成と戦略を実装する。
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する。
ネットワーキング ネットワーク オブザーバビリティ GKE のネットワーク オブザーバビリティ、アラート、費用最適化を実装します。
運用 クラスタのアップグレード GKE クラスタのアップグレードをスムーズかつ確実に行う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する。
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 ComputeClass のベスト プラクティス ComputeClass の信頼性、スケーラビリティ、セキュリティ、パフォーマンスを向上させるためのベスト プラクティス。
信頼性とスケーラビリティ 容量の柔軟性と効率性を考慮した設計 GKE で容量の可用性を向上させるための、ハードウェアの多様化、マルチファミリー フォールバック、リージョン スケジューリングの戦略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）ワークロードの実行を最適化するためのベスト 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する。
セキュリティ GKE クラスタのセキュリティを強化する 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 アクセス制御を定義して権限を管理する。
セキュリティ エンタープライズ マルチテナンシー 1 つの 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。