מידע על עומסי עבודה במצב Autopilot ב-GKE Standard

טייס אוטומטי רגילה

אתם יכולים להשתמש ב-ComputeClasses כדי להריץ עומסי עבודה של Google Kubernetes Engine‏ (GKE) במצב Autopilot באשכולות במצב רגיל של GKE. במאמר הזה מתוארות השיטות שבהן אפשר להשתמש כדי להריץ את עומסי העבודה במצב Autopilot, והוא עוזר להחליט מתי להריץ עומס עבודה במצב ספציפי.

המידע הזה מיועד לאנשים הבאים:

• מומחי Cloud Architect שרוצים לבצע אופטימיזציה של עלויות תפעוליות בארגונים.
• אדמינים של פלטפורמות שרוצים לצמצם את התקורה של ניהול תשתית ידני.
• מהנדסי Site Reliability (SRE) שרוצים להעביר את התחזוקה, השדרוגים וההתאמה של התשתית ל- Google Cloud כשאפשר.

כדאי להכיר את המושגים הבאים:

• מצב אוטומטי
• ComputeClasses

מידע על GKE Autopilot

‫Autopilot הוא מצב הפעלה ב-GKE שבו Google מנהלת את תשתית הצמתים, את ההתאמה של גודל התשתית, את האבטחה ואת התכונות שהוגדרו מראש. מצב אוטומטי מותאם להרצת רוב עומסי העבודה של הייצור בסביבה שבה מוחלות הגדרות מומלצות לאבטחה, למהימנות, לביצועים ולגמישות. כדי להחליט בין מצב Autopilot למצב רגיל על סמך הדרישות שלכם, אפשר לעיין במאמר מידע על מצבי הפעלה של GKE.

אפשר להשתמש במצב אוטומטי בדרכים הבאות:

• יצירת אשכול שמשתמש במצב Autopilot: ‫Google מנהלת את כל האשכול ומיישמת שיטות מומלצות לאוטומציה, לאמינות, לאבטחה ולעלויות.
• הפעלת עומסי עבודה במצב Autopilot באשכולות Standard: אתם פורסים ComputeClasses של Autopilot ובוחרים אותם בעומסי עבודה. ‫Google מנהלת את הצמתים ש-GKE יוצר עבור עומסי העבודה הספציפיים האלה במאגר צמתים שמנוהל על ידי Autopilot. אתם שולטים באשכול ויכולים להפעיל מאגרי צמתים רגילים משלכם לצד הצמתים שמנוהלים על ידי GKE.

מידע על מצב אוטומטי של ComputeClasses

‫ComputeClass הוא משאב מותאם אישית של Kubernetes שמגדיר רשימה של הגדרות צומת, כמו סוגי מכונות או הגדרות תכונות. אפשר לבחור ComputeClasses ספציפיות במפרטים של עומסי עבודה ב-Kubernetes. כשעומס עבודה שבוחר ComputeClass צריך צומת חדש, מערכת GKE מנסה להקצות את הצומת עם אחת מההגדרות שמוצהרות ב-ComputeClass. ‫GKE מנסה כל הגדרה ב-ComputeClass לפי הסדר, ואם יצירת הצומת נכשלת, הוא חוזר להגדרה הבאה. מידע נוסף זמין במאמר מידע על ComputeClasses בהתאמה אישית.

כדי להריץ עומסי עבודה במצב Autopilot באשכולות GKE Standard, צריך להפעיל את מצב Autopilot ב-ComputeClass ולבחור את ה-ComputeClass הזה בעומסי עבודה ספציפיים. ‫Google מנהלת את כל הצמתים החדשים ש-GKE מקצה לעומסי העבודה האלה, בדומה לאופן שבו Google מנהלת את הצמתים באשכולות Autopilot. רוב היתרונות ותכונות האבטחה של מצב אוטומטי חלים על עומסי העבודה האלה ועל צמתי המארח.

מצב אוטומטי ComputeClasses מספק לאדמינים של אשכולות גמישות נוספת בבחירת רמת השליטה שהם רוצים על עומסי עבודה ותשתית ספציפיים באשכול, למשל בדרכים הבאות:

• אתם יכולים לאפשר ל-GKE לנהל באופן מלא עומסי עבודה ספציפיים על ידי הפעלתם במצב Autopilot.
• אתם שומרים על שליטה מלאה בעומסי העבודה ובתשתית שלא משתמשים במצב אוטומטי, כמו מאגרי צמתים שנוצרו באופן ידני.
• אתם יכולים להגדיר ComputeClass של Autopilot כברירת המחדל עבור האשכול או מרחב השמות, כך שעומסי העבודה יפעלו במצב Autopilot אלא אם הם מבקשים במפורש אפשרות אחרת.

האפשרויות האלה מאפשרות לאדמינים של אשכולות להחליט על הרמה וההיקף שבהם הם משתמשים ב-Autopilot.

היתרונות של ComputeClasses במצב Autopilot באשכולות רגילים

הפעלת חלק מעומסי העבודה במצב אוטומטי מספקת יתרונות כמו:

• הפחתת עלויות ניהול התשתית: Google משדרגת, מתחזקת, מגדירה ומכוונת צמתים ספציפיים בשבילכם.
• שימוש במודל התמחור של Autopilot: עומסי עבודה שמשתמשים ב-ComputeClass של Autopilot מחויבים לפי מודל התמחור של Autopilot. מודל התמחור הזה כולל חיוב לפי Pod עבור עומסי עבודה שלא דורשים חומרה ספציפית. מידע נוסף מפורט בקטע בנושא מחירים.
• שיפור ההתאמה לעומס והאבטחה: עומסי עבודה ב-Autopilot נהנים מיתרונות כמו גישה לפלטפורמת מחשוב שעברה אופטימיזציה לשימוש בקונטיינרים, שיפור אילוצי האבטחה שמוגדרים כברירת מחדל והתאמה אוטומטית של הצמתים לעומס על סמך בקשות למשאבים. הצמתים של עומסי העבודה האלה משתמשים בתכונות כמו שדרוגים אוטומטיים של צמתים ותיקונים אוטומטיים.
• שיפור המהימנות: הסכם רמת השירות (SLA) של GKE כולל יעד למדידת רמת השירות (SLO) של זמן פעולה תקינה של Pod ב-Autopilot.

הרבה מהיתרונות האלה זמינים גם באשכולות Autopilot, שגם מספקים חוויה מנוהלת יותר מאשר אשכולות רגילים, וכוללים יתרונות רבים בתחום האבטחה, הרשת וניהול המשאבים. מידע נוסף זמין במאמר בנושא סקירה כללית על Autopilot.

בחירת חומרה ב-Autopilot ComputeClasses

ב-Autopilot ComputeClasses, אתם יכולים לבחור חומרה ספציפית לצמתים (כמו GPUs או סוגי מכונות), או לאפשר ל-GKE למקם את ה-Pods בפלטפורמת מחשוב לשימוש כללי שעברה אופטימיזציה לקונטיינרים. האפשרות לשימוש כללי מומלצת לרוב עומסי העבודה בסביבת ייצור שלא דורשים חומרה ספציפית כדי לפעול בצורה טובה. הוא תומך בארכיטקטורות x86 ו-Arm.

בטבלה הבאה מפורטות אפשרויות ההגדרה האלה, מוסבר איך לבחור אחת מהן ב-ComputeClass ואיך הבחירה משפיעה על מודל החיוב:

טבלה 1. בחירת חומרה ב-Autopilot ComputeClasses

דרישות עומס העבודה	הגדרה מומלצת של ComputeClass	מודל חיוב
עומסי עבודה לשימוש כללי	אפשר להשתמש ב-ComputeClass של Autopilot עם podFamily כלל העדיפות כדי להריץ עומסי עבודה שלא דורשים חומרה ספציפית בפלטפורמת המחשוב של Autopilot שמותאמת לקונטיינרים. הפלטפורמה הזו מתאימה לעומסי עבודה לשימוש כללי, כמו אלה: שרתי אינטרנט משימות מבוססות-אירועים עיבוד באצווה צינורות עיבוד נתונים של CI/CD ה-ComputeClasses המובנים של Autopilot משתמשים רק בכללי עדיפות podFamily. אפשר גם להוסיף podFamilyכללי עדיפות ל-ComputeClasses מותאמים אישית של Autopilot.	מודל חיוב מבוסס-Pod
עומסי עבודה שדורשים חומרה ספציפית	משתמשים ב-ComputeClass שמשתמש בכלל של הגדרת חומרה זמינה, כמו הכלל machineFamily או הכלל gpus.	מודל חיוב מבוסס-צמתים

הגדרת Autopilot ב-ComputeClasses

אתם יכולים להשתמש במצב Autopilot באשכול Standard באמצעות ComputeClass מובנה של Autopilot ש-GKE מספק, או באמצעות הפעלת Autopilot בכל ComputeClass מותאם אישית שאתם יוצרים. בקטעים הבאים מפורטות כל האפשרויות.

‫ComputeClasses מובנים של Autopilot

‫GKE מגדיר בשבילכם ComputeClasses ספציפיים של Autopilot. אפשר לבחור את המחלקות המובנות האלה של Autopilot בכל אשכול שעומד בדרישות. ה-ComputeClasses המובנים ב-Autopilot באשכולות רגילים משתמשים בכלל העדיפות podFamily כדי להריץ Pods בפלטפורמת מחשוב שמותאמת לקונטיינרים. מידע נוסף זמין במאמר מידע על ComputeClasses מובנים ב-GKE.

Custom Autopilot ComputeClasses

אפשר להפעיל את התכונה 'טייס אוטומטי' בכל ComputeClass מותאם אישית שמנוהל על ידי שימוש בשדה autopilot במפרט ComputeClass. סוגי מחשוב מותאמים אישית של Autopilot שימושיים במצבים כמו הבאים:

• לעומסי העבודה שלכם יש דרישות חומרה ספציפיות, כמו מאיצים.
• אתם רוצים לשנות אפשרויות מסוימות של צמתים, כמו הגדרת אזורים או החלת taints, אבל עדיין להשתמש בפלטפורמת המחשוב שמותאמת לקונטיינרים של Autopilot.

כדי להפעיל את Autopilot ב-ComputeClass קיים, צריך למחוק אותו, לעדכן את ההגדרה ואז ליצור מחדש את ה-ComputeClass באשכול. השינויים יחולו על כל צומת חדש ש-GKE יוצר עבור עומסי עבודה שפורסים אחרי שמעדכנים את ComputeClass של Autopilot.

מידע נוסף על הפעלת Autopilot ב-ComputeClasses בהתאמה אישית זמין במאמר בחירת חומרה ספציפית ל-Autopilot Pods.

תמחור

התמחור של GKE Autopilot חל על הצמתים ועומסי העבודה ש-GKE יוצר עבור ComputeClass של Autopilot. מודל החיוב של Autopilot שחל על עומס עבודה מסוים תלוי בכלל העדיפות של ComputeClass שבו GKE משתמש כדי ליצור צמתים עבור עומס העבודה הזה.

בטבלה הבאה מפורט מודל החיוב שחל על הגדרות שונות של Autopilot ComputeClass באשכולות במצב Standard:

טבלה 2. תמחור של ComputeClasses ב-Autopilot

מודלים לחיוב של הגדרות שונות של ComputeClass
מודל חיוב מבוסס-Pod	מודל החיוב מבוסס-ה-Pod חל כש-GKE משתמש בpodFamilyכלל עדיפות כדי ליצור צמתים לעומס עבודה. ה-ComputeClasses המובנים של Autopilot תמיד משתמשים במודל החיוב מבוסס-Pod.
מודל חיוב מבוסס-צמתים	מודל החיוב לפי צומת חל כש-GKE משתמש בכלל עדיפות של ComputeClass שמבקש במפורש חומרה ספציפית, כמו משפחת מכונות מסוימת או GPU.

התמחור של Autopilot חל רק על עומסי העבודה והצמתים שמשתמשים ב-ComputeClass של Autopilot. האשכול במצב Standard וכל מאגרי הצמתים האחרים שמופעלים ממשיכים להשתמש בתמחור של מצב Standard ב-GKE.

הגדרות שנקבעו מראש לצמתים שמנוהלים על ידי Autopilot

לפני שמפעילים את מצב אוטומטי ב-ComputeClasses, חשוב לדעת מה צפוי מהצמתים ש-GKE יוצר כדי להריץ את עומסי העבודה של Autopilot. ‫Google מגדירה תכונות ספציפיות ומגבלות אבטחה בצמתי Autopilot. כתוצאה מכך, יכול להיות שמצבי עבודה שמופעלים ופועלים בצורה תקינה בצמתים במצב רגיל יידחו על ידי מצב Autopilot אם הם לא עומדים בדרישות האבטחה של Autopilot.

בטבלה הבאה מפורטות הגדרות התכונות שמבטלות את ההגדרות התואמות באשכול Standard. אם הגדרה לא מופיעה בטבלה הזו, הצמתים של Autopilot משתמשים בהגדרת האשכול Standard. לדוגמה, איחוד זהויות של עומסי עבודה ל-GKE לא מופיע בטבלה הזו, מה שאומר שההגדרה של איחוד זהויות של עומסי עבודה ל-GKE באשכול Standard חלה על הצמתים של Autopilot שנוצרים על ידי GKE.

טבלה 3. הגדרות שהוגדרו מראש לצמתים של Autopilot

תכונה	הגדרה רגילה ברמת האשכול	הגדרה של צומת שמנוהל על ידי Autopilot
שדרוגים ותחזוקה של צמתים	ניתן להגדרה: תיקון אוטומטי של צמתים שדרוג אוטומטי של צמתים שיטת שדרוג הצומת	מוגדר מראש: תיקון אוטומטי של הצומת: מופעל שדרוג אוטומטי של הצומת: מופעל אסטרטגיית שדרוג של צומת: שדרוגים מהירים עם פרמטרים שהוגדרו מראש
התאמה אוטומטית לעומס (Automatic scaling)	ניתן להגדרה: פרופיל של שינוי גודל אוטומטי	מוגדר מראש: פרופיל של התאמה אוטומטית לעומס optimize-utilization
Networking	מבוסס על VPC או על נתיבים	נדרש אשכול המותאם ל-VPC
אבטחה	ניתן להגדרה: חשבון שירות של IAM ב-Node היקפי הרשאות אתחול מאובטח	מוגדר מראש: חשבון שירות של IAM של הצומת: משתמש בחשבון השירות להקצאת משאבים אוטומטית של הצומת. היקפי גישה: משתמשים בהיקפי הגישה להקצאת משאבים אוטומטית של צמתים. אתחול מאובטח: מופעל מגבלות אבטחה של הצומת: הגדרות אבטחה מובנות של Autopilot, נאכפות על בסיס המאמץ הטוב ביותר.
מערכת ההפעלה של הצומת	ניתן להגדרה: תמונת צומת הגדרת מערכת הצומת מצב Linux cgroup	מוגדר מראש: תמונת הצומת: מערכת הפעלה שמותאמת לקונטיינרים עם containerd הגדרת מערכת הצמתים: אפשר להגדיר רק באמצעות השדה nodeSystemConfig ComputeClass. מצב cgroup: ‏ v2
דיסק אתחול של צומת	ניתן להגדרה: סוג דיסק האתחול גודל דיסק האתחול	ניתן להגדרה: סוג דיסק האתחול: משתמש בערך בשדה ComputeClass storage.bootDiskType. אם השדה הזה לא מוגדר, GKE מגדיר את סוג דיסק האתחול באופן הבא: אם ComputeClass משתמש בכללי podFamily,‏ GKE משתמש בדיסק pd-balanced. אם ComputeClass לא משתמש בכללי podFamily, GKE משתמש בסוג ברירת המחדל של דיסק האתחול עבור האשכול. גודל דיסק האתחול: GKE משתמש בערך בשדה מחלקת המחשוב storage.bootDiskSize. אם לא מגדירים את השדה הזה, GKE מגדיר את גודל דיסק האתחול באופן הבא: אם הגדרתם גודל ברירת מחדל של דיסק אתחול להקצאה אוטומטית של צמתים, GKE ישתמש בערך הזה. אם לא מגדירים גודל ברירת מחדל לדיסק האתחול של הצומת בהקצאה אוטומטית של צמתים, GKE משתמש בגודל ברירת המחדל של האשכול.
מטא-נתונים של הצומת	תגי מנהל המשאבים למדיניות חומת אש: עדכונים לתגים ברמת האשכול לא משפיעים על צמתים קיימים.	תגי Resource Manager למדיניות חומת אש: עדכונים בתגים ברמת האשכול משפיעים על צמתים קיימים.

בקשות למשאבים לעומסי עבודה ב-Autopilot

כדי שעומסי עבודה של Autopilot יפעלו ביעילות, GKE אוכף ערכים מינימליים ומקסימליים מסוימים לבקשות של מעבד, זיכרון ואחסון זמני ב-Pods. ‫GKE גם מחיל בקשות ברירת מחדל על Pods שלא מבקשים במפורש אחד מהמשאבים האלה. הערכים הספציפיים של דרישות המשאבים המינימליות, המקסימליות והברירת מחדל בעומסי עבודה של GKE Autopilot משתנים בהתאם לסוג החומרה שבה נעשה שימוש ב-Pods.

במקרה של אחסון זמני, ערך ברירת המחדל אם לא מבקשים אחסון זמני זהה לכל האפשרויות של ComputeClasses והחומרה. מידע נוסף מופיע במאמר בנושא בקשות ברירת מחדל למשאבים.

בטבלה הבאה מפורטים קישורים לדרישות המעבד והזיכרון לבקשות שלכם ל-Pod, בהתאם לסוג החומרה:

טבלה 4. הדרישות של מעבד (CPU) וזיכרון לטייס אוטומטי

סוג המשאב	בקשות מינימליות ומקסימליות	בקשות ברירת מחדל
יחידות Pod לשימוש כללי	למידע על ComputeClasses מובנים של Autopilot, אפשר לעיין בשורה General-purpose (למטרות כלליות) בטבלה Minimums and maximums for ComputeClasses (ערכים מינימליים ומקסימליים ל-ComputeClasses). מידע על podFamily כללי עדיפות ב-ComputeClasses מותאמים אישית ב-Autopilot זמין במאמר בקשות למשאבים להפרדה של עומסי עבודה ולמשך זמן ממושך.	לגבי ComputeClasses מובנים של Autopilot, אפשר לעיין בשורה General-purpose (למטרות כלליות) בטבלה Default requests for ComputeClasses (בקשות ברירת מחדל ל-ComputeClasses). מידע על podFamily כללי עדיפות ב-ComputeClasses מותאמים אישית של Autopilot מופיע במאמר בנושא בקשות למשאבים לצורך הפרדה בין עומסי עבודה ומשך זמן ממושך.
מעבדי GPU ו-TPU	תלוי בסוג ובכמות של מאיץ החומרה. מידע נוסף זמין במאמר בנושא ערכי מינימום ומקסימום למאיצים.	אין בקשות שמוגדרות כברירת מחדל.
סוגים ספציפיים של מכונות ומשפחות מכונות ב-Compute Engine	מינימום: אין ערכי מינימום למעבד או לזיכרון. מקסימום: הערך המקסימלי הוא קיבולת המשאבים של מכונת Compute Engine.	לכל סוג מכונה או משפחת מכונות ב-Compute Engine, בקשות ברירת המחדל מופיעות בשורה לשימוש כללי בטבלה Default requests for ComputeClasses.

המאמרים הבאים

• מידע נוסף על שיטות מומלצות לשימוש ב-ComputeClasses
• פריסת עומסי עבודה במצב אוטומטי באשכולות Standard
• מידע על ComputeClasses בהתאמה אישית