Tentang workload mode Autopilot di GKE Standard

Autopilot Standard

Anda dapat menggunakan ComputeClasses untuk menjalankan workload Autopilot Google Kubernetes Engine (GKE) di cluster mode GKE Standard. Dokumen ini menjelaskan metode yang dapat Anda gunakan untuk menjalankan workload dalam mode Autopilot dan membantu Anda memutuskan kapan harus menjalankan workload dalam mode tertentu.

Informasi ini ditujukan untuk orang-orang berikut:

• Arsitek cloud yang ingin mengoptimalkan biaya operasional di organisasi.
• Administrator platform yang ingin mengurangi overhead pengelolaan infrastruktur manual.
• Site reliability engineer (SRE) yang ingin mengalihkan pemeliharaan, upgrade, dan penskalaan infrastruktur ke pemeliharaan, upgrade, dan penskalaan ke Google Cloud jika memungkinkan.

Anda harus sudah memahami konsep berikut:

• Mode Autopilot
• ComputeClasses

Tentang GKE Autopilot

Autopilot adalah mode operasi di GKE yang memungkinkan Google mengelola infrastruktur node, penskalaan, keamanan, dan fitur yang telah dikonfigurasi sebelumnya. Mode Autopilot dioptimalkan untuk menjalankan sebagian besar workload produksi di lingkungan yang menerapkan setelan yang direkomendasikan untuk keamanan, keandalan, performa, dan skalabilitas. Untuk memutuskan antara mode Autopilot dan mode Standard berdasarkan persyaratan Anda, lihat Tentang mode operasi GKE.

Anda dapat menggunakan mode Autopilot dengan cara berikut:

• Membuat cluster yang menggunakan mode Autopilot: Google mengelola seluruh cluster dan menerapkan praktik terbaik untuk otomatisasi, keandalan, keamanan, dan biaya.
• Menjalankan workload dalam mode Autopilot di cluster Standard: Anda men-deploy ComputeClasses Autopilot dan memilihnya di workload. Google mengelola node yang dibuat GKE untuk workload tertentu tersebut di node pool yang dikelola Autopilot. Anda mengontrol cluster dan dapat menjalankan node pool Standard Anda sendiri bersama dengan node yang dikelola GKE.

Tentang mode Autopilot untuk ComputeClasses

ComputeClass adalah resource kustom Kubernetes yang menentukan daftar konfigurasi node, seperti jenis mesin atau setelan fitur. Anda dapat memilih ComputeClasses tertentu dalam spesifikasi workload Kubernetes. Saat workload yang memilih ComputeClass memerlukan node baru, GKE akan mencoba menyediakan node dengan salah satu konfigurasi yang dideklarasikan ComputeClass. GKE mencoba setiap konfigurasi di ComputeClass secara berurutan dan kembali ke konfigurasi berikutnya jika pembuatan node gagal. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Tentang ComputeClasses kustom.

Untuk menjalankan workload Autopilot di cluster GKE Standard, Anda mengaktifkan mode Autopilot di ComputeClass dan memilih ComputeClass tersebut di workload tertentu. Google mengelola node baru yang disediakan GKE untuk workload ini, mirip dengan cara Google mengelola node di cluster Autopilot. Sebagian besar manfaat dan fitur keamanan mode Autopilot berlaku untuk workload tersebut dan node host.

ComputeClasses mode Autopilot memberi administrator cluster fleksibilitas tambahan untuk memilih tingkat kontrol yang Anda inginkan atas workload dan infrastruktur tertentu di cluster Anda, seperti dengan cara berikut:

• Anda dapat mengizinkan GKE mengelola workload tertentu sepenuhnya dengan menjalankannya dalam mode Autopilot.
• Anda mempertahankan kontrol penuh atas workload dan infrastruktur yang tidak menggunakan mode Autopilot, seperti node pool yang dibuat secara manual.
• Anda dapat menetapkan ComputeClass Autopilot sebagai default untuk cluster atau namespace Anda, sehingga workload berjalan dalam mode Autopilot kecuali jika workload tersebut secara eksplisit meminta opsi yang berbeda.

Opsi ini memungkinkan admin cluster memutuskan tingkat dan cakupan penggunaan Autopilot.

Manfaat ComputeClasses Autopilot di cluster Standard

Menjalankan beberapa workload Anda dalam mode Autopilot memberikan manfaat seperti berikut:

• Mengurangi biaya pengelolaan infrastruktur: Google mengupgrade, memelihara, mengonfigurasi, dan menyempurnakan node tertentu untuk Anda.
• Menggunakan model harga Autopilot: workload yang menggunakan ComputeClass Autopilot akan ditagih menggunakan model harga Autopilot. Model harga ini mencakup penagihan per Pod untuk workload yang tidak meminta hardware tertentu. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat bagian Harga.
• Meningkatkan penskalaan dan postur keamanan: workload Autopilot mendapatkan manfaat seperti akses ke platform komputasi yang dioptimalkan untuk container, batasan keamanan default yang ditingkatkan, dan penskalaan otomatis node berdasarkan permintaan resource. Node untuk workload tersebut menggunakan fitur seperti upgrade otomatis node dan perbaikan otomatis.
• Meningkatkan keandalan: perjanjian tingkat layanan (SLA) GKE mencakup tujuan tingkat layanan (SLO) waktu aktif Pod untuk Autopilot.

Banyak manfaat ini juga disediakan oleh cluster Autopilot, yang juga memberikan pengalaman yang lebih terkelola daripada cluster Standard dan mencakup beberapa manfaat pengelolaan keamanan, jaringan, dan resource. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Ringkasan Autopilot.

Pemilihan hardware di ComputeClasses Autopilot

Di ComputeClasses Autopilot, Anda dapat memilih hardware tertentu untuk node Anda (seperti GPU atau jenis mesin), atau Anda dapat mengizinkan GKE menempatkan Pod di platform komputasi tujuan umum yang dioptimalkan untuk container. Opsi tujuan umum direkomendasikan untuk sebagian besar workload produksi yang tidak memerlukan hardware tertentu agar dapat berjalan dengan baik. Opsi ini mendukung arsitektur x86 dan Arm.

Tabel berikut menjelaskan opsi konfigurasi ini, cara memilih salah satunya di ComputeClass, dan pengaruh pilihan ini terhadap model penagihan Anda:

Tabel 1. Pemilihan hardware di ComputeClasses Autopilot

Persyaratan workload	Konfigurasi ComputeClass yang direkomendasikan	Model penagihan
Workload tujuan umum	Gunakan ComputeClass Autopilot yang memiliki aturan prioritas podFamily untuk menjalankan workload yang tidak memerlukan hardware tertentu di platform komputasi yang dioptimalkan untuk container Autopilot. Platform ini berfungsi dengan baik untuk workload tujuan umum seperti berikut: Server web Tugas berbasis peristiwa Batch processing Pipeline CI/CD ComputeClasses Autopilot bawaan hanya menggunakan aturan prioritas podFamily. Anda juga dapat menambahkan podFamily aturan prioritas ke ComputeClasses Autopilot kustom.	Model penagihan berbasis Pod
Workload yang memerlukan hardware tertentu	Gunakan ComputeClass yang menggunakan aturan konfigurasi hardware yang tersedia seperti aturan machineFamily atau aturan gpus.	Model penagihan berbasis Node

Konfigurasi Autopilot di ComputeClasses

Anda dapat menggunakan mode Autopilot di cluster Standard dengan menggunakan ComputeClass Autopilot bawaan yang disediakan GKE, atau dengan mengaktifkan Autopilot di ComputeClass kustom yang Anda buat. Bagian berikut menjelaskan setiap opsi.

ComputeClasses Autopilot bawaan

GKE mengonfigurasi ComputeClasses Autopilot tertentu untuk Anda. Anda dapat memilih class Autopilot bawaan ini di cluster yang memenuhi syarat. ComputeClasses Autopilot bawaan di cluster Standard menggunakan aturan prioritas podFamily untuk menjalankan Pod di platform komputasi yang dioptimalkan untuk container. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Tentang ComputeClasses bawaan di GKE.

ComputeClasses Autopilot kustom

Anda dapat mengaktifkan Autopilot di ComputeClass kustom yang Anda kelola dengan menggunakan kolom autopilot dalam spesifikasi ComputeClass. ComputeClasses Autopilot kustom berguna dalam situasi seperti berikut:

• Workload Anda memiliki persyaratan hardware tertentu, seperti akselerator.
• Anda ingin mengubah opsi node tertentu, seperti menetapkan zona atau menerapkan taint, sambil tetap menggunakan platform komputasi yang dioptimalkan untuk container Autopilot.

Untuk mengaktifkan Autopilot di ComputeClass yang ada, Anda harus menghapusnya, memperbarui konfigurasi, lalu membuat ulang ComputeClass di cluster Anda. Perubahan Anda berlaku untuk node baru yang dibuat GKE untuk workload yang Anda deploy setelah memperbarui ComputeClass Autopilot.

Untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang cara mengaktifkan Autopilot di ComputeClasses kustom, lihat Memilih hardware tertentu untuk Pod Autopilot.

Harga

Harga GKE Autopilot berlaku untuk node dan workload yang dibuat GKE untuk ComputeClass Autopilot. Model penagihan Autopilot yang berlaku untuk workload tertentu bergantung pada aturan prioritas ComputeClass yang digunakan GKE untuk membuat node bagi workload tersebut.

Tabel berikut menjelaskan model penagihan yang berlaku untuk konfigurasi ComputeClass Autopilot yang berbeda di cluster mode Standard Anda:

Tabel 2. Harga untuk ComputeClasses Autopilot

Model penagihan untuk konfigurasi ComputeClass yang berbeda
Model penagihan berbasis Pod	Model penagihan berbasis Pod berlaku saat GKE menggunakan aturan prioritas podFamily untuk membuat node bagi workload. ComputeClasses Autopilot bawaan selalu menggunakan model penagihan berbasis Pod.
Model penagihan berbasis Node	Model penagihan berbasis node berlaku saat GKE menggunakan aturan prioritas ComputeClass yang secara eksplisit meminta hardware tertentu, seperti kelompok mesin atau GPU tertentu.

Harga Autopilot hanya berlaku untuk workload dan node yang menggunakan ComputeClass Autopilot. Cluster mode Standard Anda dan node pool lain yang Anda jalankan akan terus menggunakan harga mode GKE Standard.

Setelan yang telah dikonfigurasi sebelumnya untuk node yang dikelola oleh Autopilot

Sebelum mengaktifkan mode Autopilot di ComputeClasses, ketahui apa yang diharapkan dari node yang dibuat GKE untuk menjalankan workload Autopilot. Google mengonfigurasi fitur dan batasan keamanan tertentu di node Autopilot. Akibatnya, workload yang di-deploy dan berfungsi dengan benar di node mode Standard Anda mungkin ditolak oleh mode Autopilot jika tidak memenuhi persyaratan keamanan Autopilot.

Tabel berikut menjelaskan konfigurasi fitur yang mengganti setelan yang sesuai di cluster Standard Anda. Jika konfigurasi tidak ada dalam tabel ini, node Autopilot akan menggunakan setelan cluster Standard. Misalnya, Workload Identity Federation for GKE tidak ada dalam tabel ini, yang berarti setelan Workload Identity Federation for GKE cluster Standard berlaku untuk node Autopilot yang dibuat GKE.

Tabel 3. Setelan yang telah dikonfigurasi sebelumnya untuk node Autopilot

Fitur	Setelan tingkat cluster Standard	Setelan node yang dikelola Autopilot
Upgrade dan pemeliharaan node	Dapat dikonfigurasi: Perbaikan otomatis node Upgrade otomatis node Strategi upgrade node	Telah dikonfigurasi sebelumnya: Perbaikan otomatis node: diaktifkan Upgrade otomatis node: diaktifkan Strategi upgrade node: upgrade lonjakan dengan parameter yang telah dikonfigurasi sebelumnya
Penskalaan otomatis	Dapat dikonfigurasi: Profil penskalaan otomatis	Telah dikonfigurasi sebelumnya: optimize-utilization Profil penskalaan otomatis
Jaringan	Berbasis VPC atau berbasis rute	Memerlukan cluster VPC native
Keamanan	Dapat dikonfigurasi: Akun layanan IAM node Cakupan akses Booting aman	Telah dikonfigurasi sebelumnya: Akun layanan IAM node: menggunakan akun layanan untuk node auto-provisioning. Cakupan akses: menggunakan node auto-provisioning. Booting aman: diaktifkan Batasan keamanan node: konfigurasi keamanan Autopilot bawaan, diterapkan berdasarkan upaya terbaik.
Sistem operasi node	Dapat dikonfigurasi: Image node Konfigurasi sistem node Mode cgroup Linux	Telah dikonfigurasi sebelumnya: Image node: Container-Optimized OS dengan containerd Konfigurasi sistem node: hanya dapat dikonfigurasi dengan kolom ComputeClass nodeSystemConfig. Mode cgroup: v2
Boot disk node	Dapat dikonfigurasi: Jenis boot disk Ukuran boot disk	Dapat dikonfigurasi: Jenis boot disk: menggunakan nilai di kolom ComputeClass storage.bootDiskType. Jika kolom ini tidak ditetapkan, GKE akan menetapkan jenis boot disk sebagai berikut: Jika ComputeClass menggunakan aturan podFamily, GKE akan menggunakan disk pd-balanced. Jika ComputeClass tidak menggunakan aturan podFamily, GKE akan menggunakan jenis boot disk default untuk cluster. Ukuran boot disk: GKE menggunakan nilai di kolom class storage.bootDiskSize class komputasi. Jika kolom ini tidak ditetapkan, GKE akan menetapkan ukuran boot disk sebagai berikut: Jika Anda menetapkan ukuran boot disk default untuk node auto-provisioning, GKE akan menggunakan nilai tersebut. Jika Anda tidak menetapkan ukuran boot disk default untuk penyediaan otomatis node, GKE akan menggunakan ukuran default cluster.
Metadata node	Tag Resource Manager untuk kebijakan firewall: update pada tag tingkat cluster tidak memengaruhi node yang ada.	Tag Resource Manager untuk kebijakan firewall: update pada tag tingkat cluster memengaruhi node yang ada.

Permintaan resource untuk workload Autopilot

Agar workload Autopilot berjalan secara efisien, GKE menerapkan nilai minimum dan maksimum tertentu untuk permintaan CPU, memori, dan penyimpanan sementara di Pod Anda. GKE juga menerapkan permintaan default ke Pod yang tidak secara eksplisit meminta salah satu resource ini. Nilai spesifik untuk persyaratan resource minimum, maksimum, dan default dalam workload GKE Autopilot bervariasi berdasarkan jenis hardware yang digunakan Pod Anda.

Untuk penyimpanan sementara, nilai default jika Anda tidak meminta penyimpanan sementara identik untuk semua ComputeClasses dan pilihan hardware. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Permintaan resource default.

Tabel berikut menyediakan link ke persyaratan CPU dan memori untuk permintaan Pod Anda, bergantung pada jenis hardware:

Tabel 4. Persyaratan CPU dan memori Autopilot

Jenis resource	Permintaan minimum dan maksimum	Permintaan default
Pod tujuan umum	Untuk ComputeClasses Autopilot bawaan, lihat baris "Tujuan umum" di tabel Minimum dan maksimum untuk ComputeClasses. Untuk aturan prioritas podFamily di ComputeClasses Autopilot kustom, lihat Permintaan resource untuk pemisahan workload dan durasi yang diperpanjang.	Untuk ComputeClasses Autopilot bawaan, lihat baris "Tujuan umum" di tabel Permintaan default untuk ComputeClasses. Untuk aturan prioritas podFamily di ComputeClasses Autopilot kustom, lihat Permintaan resource untuk pemisahan workload dan durasi yang diperpanjang.
GPU dan TPU	Bergantung pada jenis dan jumlah akselerator hardware. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Minimum dan maksimum untuk ComputeClass Akselerator.	Bergantung pada jenis dan jumlah akselerator hardware. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Permintaan default untuk akselerator.
Jenis mesin dan kelompok mesin Compute Engine tertentu	Minimum: tidak ada nilai minimum untuk CPU atau memori. Maksimum: nilai maksimum adalah kapasitas resource instance Compute Engine.	Untuk jenis mesin atau kelompok mesin Compute Engine apa pun, permintaan default di baris "Tujuan umum" dalam tabel Permintaan default untuk ComputeClasses.

Langkah berikutnya

• Men-deploy workload dalam mode Autopilot di cluster Standard
• Tentang ComputeClasses kustom