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について説明します。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 | 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 の 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する。 |
| 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学習します。 |
| 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 クラスタの設計と管理の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。 |