במאמר הזה מפורטות השיטות המומלצות לתכנון, לפיתוח ולהפעלה של אפליקציות ב-Google Kubernetes Engine (GKE). ההמלצות האלה יעזרו לכם לבצע אופטימיזציה של עלות, ביצועים, אבטחה ואמינות. כל רשומה מקשרת למסמכי תיעוד מפורטים יותר בנושאים ספציפיים.
בוחרים קטגוריה של שיטות מומלצות:
| קטגוריה | שיטות מומלצות | סיכום |
|---|---|---|
| עומסי עבודה של AI ו-ML | אופטימיזציה של יעילות עומסי העבודה של AI/ML | איך למקסם את יעילות המשאבים למשימות AI/ML ב-GKE. |
| עומסי עבודה של AI ו-ML | עומסי עבודה של הסקת מסקנות | להריץ עומסי עבודה של הסקת מסקנות של למידת מכונה ב-GKE. |
|
עומסי עבודה של AI ו-ML אמינות ומדרגיות |
התאמה אוטומטית לעומס (scaling) של היקש LLM באמצעות יחידות GPU | התאמה אוטומטית לעומס של הסקת מודל שפה גדול (LLM) באמצעות יחידות GPU ב-GKE. |
|
עומסי עבודה של AI ו-ML אמינות ומדרגיות |
התאמה אוטומטית לעומס (scaling) של הסקת LLM באמצעות יחידות TPU | התאמה אוטומטית לעומס (automatic scaling) של הסקת מסקנות במודל שפה גדול (LLM) באמצעות יחידות TPU ב-GKE. |
| עומסי עבודה של AI ו-ML | אופטימיזציה של הסקת מסקנות ב-LLM באמצעות מעבדים גרפיים | אופטימיזציה של הסקת LLM באמצעות GPUs ב-GKE. |
| עומסי עבודה של AI ו-ML | פלטפורמה לעיבוד באצווה | פיתוח והפעלה של פלטפורמה לעיבוד באצווה ב-GKE. |
| הוזלת עלויות | תכנון והגדרה של אשכולות לצורך אופטימיזציה של עלויות | להטמיע הגדרות ואסטרטגיות בעלות ערך גבוה כדי להפעיל אשכולות שמשתמשים במשאבים בצורה יעילה. |
| מסדי נתונים | אפשרויות של מסדי נתונים | לבחור ולנהל פתרונות של מסדי נתונים לאפליקציות ב-GKE. |
| Networking | רשתות | להגדיר ולנהל את הקישוריות לרשת ב-GKE. |
| Networking | ניראות הרשת | הטמעת יכולת תצפית, התראות ואופטימיזציה של עלויות ברשת של GKE. |
| תפעול | שדרוג אשכולות | איך משדרגים אשכולות GKE בצורה חלקה ואמינה. |
| תפעול | CI/CD ל-GKE | להטמיע צינורות עיבוד נתונים של אינטגרציה רציפה (CI) ופיתוח רציף (continuous delivery) לאפליקציות ב-GKE. |
| אמינות ומדרגיות | מדרגיות | ללמוד עקרונות ושיטות להרחבת אפליקציות ב-GKE. |
| אמינות ומדרגיות | תכנון ליכולת התאמה לעומס | ללמוד אסטרטגיות לתכנון סביבות GKE שניתנות להתאמה לעומס. |
| אמינות ומדרגיות | תכנון אשכולות GKE גדולים | איך מתכננים ומנהלים אשכולות GKE בקנה מידה גדול. |
| אמינות ומדרגיות | שיטות מומלצות ל-ComputeClasses | שיטות מומלצות לשיפור האמינות, יכולת ההתאמה, האבטחה והביצועים של ComputeClasses. |
| אמינות ומדרגיות | תכנון לגמישות וליעילות בקיבולת | אסטרטגיות לגיוון החומרה, גיבוי למשפחות מרובות ותזמון אזורי כדי לשפר את זמינות הקיבולת ב-GKE. |
| אמינות ומדרגיות | שיטות מומלצות להרצת עומסי עבודה של HPC | שיטות מומלצות לאופטימיזציה של הרצת עומסי עבודה של מחשוב עתיר ביצועים (HPC) ב-GKE. |
| אמינות ומדרגיות | תכנון עומסי עבודה גדולים | פריסה וניהול של אפליקציות שצורכות הרבה משאבים. |
| אבטחה | הקשחת אשכול GKE | שיפור מצב האבטחה של אשכולות GKE. |
| אבטחה | תכנון כללי מדיניות של RBAC | להגדיר בקרת גישה המבוססת על תפקידים (RBAC) כדי לנהל את ההרשאות. |
| אבטחה | ריבוי דיירים (multitenancy) בארגון | הרצת כמה דיירים באופן מאובטח באשכול GKE אחד. |
| אבטחה | שיטות מומלצות לאבטחת עומסי עבודה של AI ב-GKE | לשפר את האבטחה של התשתית, המודלים ואפליקציות Kubernetes שמרכיבים את פריסות ה-AI. |