Sobre as cargas de trabalho do modo Autopilot no GKE Standard

É possível usar ComputeClasses para executar cargas de trabalho do Autopilot do Google Kubernetes Engine (GKE) nos clusters do modo GKE Standard. Este documento descreve os métodos que podem ser usados para executar cargas de trabalho no modo Autopilot e ajuda a decidir quando executar uma carga de trabalho em um modo específico.

Essas informações são destinadas às seguintes pessoas:

  • Arquitetos de nuvem que querem otimizar os custos operacionais nas organizações.
  • Administradores de plataforma que querem reduzir a sobrecarga do gerenciamento manual da infraestrutura.
  • Engenheiros de confiabilidade do site (SREs) que querem mudar a manutenção, os upgrades e o escalonamento da infraestrutura para quando possível. Google Cloud

Você já precisa estar familiarizado com os seguintes conceitos:

Sobre o Autopilot do GKE

O Autopilot é um modo de operação no GKE em que o Google gerencia sua infraestrutura de nós, escalonamento, segurança e recursos pré-configurados. O modo Autopilot é otimizado para executar a maioria das cargas de trabalho de produção em um ambiente que aplica configurações recomendadas para segurança, confiabilidade, desempenho e escalonabilidade. Para decidir entre o modo Autopilot e o modo Standard com base nos seus requisitos, consulte Sobre os modos de operação do GKE.

É possível usar o modo Autopilot das seguintes maneiras:

  • Criar um cluster que usa o modo Autopilot: o Google gerencia todo o cluster e aplica práticas recomendadas para automação, confiabilidade, segurança e custos.
  • Executar cargas de trabalho no modo Autopilot em clusters Standard: você implanta ComputeClasses do Autopilot e as seleciona em cargas de trabalho. O Google gerencia os nós que o GKE cria para essas cargas de trabalho específicas em um pool de nós gerenciado pelo Autopilot. Você controla o cluster e pode executar seus próprios pools de nós Standard junto com os nós gerenciados pelo GKE.

Sobre o modo Autopilot para ComputeClasses

Uma ComputeClass é um recurso personalizado do Kubernetes que define uma lista de configurações de nós, como tipos de máquinas ou configurações de recursos. É possível selecionar ComputeClasses específicas nas especificações de carga de trabalho do Kubernetes. Quando uma carga de trabalho que seleciona uma ComputeClass precisa de um novo nó, o GKE tenta provisionar o nó com uma das configurações declaradas pela ComputeClass. O GKE tenta cada configuração na ComputeClass em ordem e volta para a próxima configuração se a criação do nó falhar. Para mais informações, consulte Sobre ComputeClasses personalizadas.

Para executar cargas de trabalho do Autopilot nos clusters GKE Standard, ative o modo Autopilot em uma ComputeClass e selecione essa ComputeClass em cargas de trabalho específicas. O Google gerencia todos os novos nós que o GKE provisiona para essas cargas de trabalho, de maneira semelhante a como o Google gerencia os nós em clusters do Autopilot. A maioria dos benefícios e recursos de segurança do modo Autopilot se aplica a essas cargas de trabalho e aos nós do host.

As ComputeClasses do modo Autopilot oferecem aos administradores de cluster mais flexibilidade para escolher o nível de controle que você quer sobre cargas de trabalho e infraestrutura específicas no cluster, como das seguintes maneiras:

  • É possível permitir que o GKE gerencie totalmente cargas de trabalho específicas executando-as no modo Autopilot.
  • Você mantém controle total sobre cargas de trabalho e infraestrutura que não usam o modo Autopilot, como pools de nós criados manualmente.
  • É possível definir uma ComputeClass do Autopilot como o padrão para o cluster ou namespace, para que as cargas de trabalho sejam executadas no modo Autopilot, a menos que solicitem explicitamente uma opção diferente.

Essas opções permitem que os administradores de cluster decidam o nível e o escopo com que usam o Autopilot.

Benefícios das ComputeClasses do Autopilot em clusters Standard

A execução de algumas cargas de trabalho no modo Autopilot oferece benefícios como os seguintes:

  • Reduzir os custos de gerenciamento de infraestrutura: o Google faz upgrade, mantém, configura e ajusta nós específicos para você.
  • Usar o modelo de preços do Autopilot: as cargas de trabalho que usam uma ComputeClass do Autopilot são faturadas usando o modelo de preços do Autopilot. Esse modelo de preços inclui o faturamento por pod para cargas de trabalho que não solicitam hardware específico. Para mais informações, consulte a seção Preços.
  • Melhorar o escalonamento e a postura de segurança: as cargas de trabalho do Autopilot recebem benefícios como acesso à plataforma de computação otimizada para contêineres, restrições de segurança padrão aprimoradas e escalonamento automático de nós com base em solicitações de recursos. Os nós dessas cargas de trabalho usam recursos como upgrades automáticos de nós e reparos automáticos.
  • Melhorar a confiabilidade: o GKE contrato de nível de serviço (SLA) inclui um objetivo de nível de serviço (SLO) de tempo de atividade do pod para o Autopilot.

Muitos desses benefícios também são oferecidos pelos clusters do Autopilot, que também oferecem uma experiência mais gerenciada do que os clusters Standard e incluem vários benefícios de segurança, rede e gerenciamento de recursos. Para mais informações, consulte Visão geral do Autopilot.

Seleção de hardware em ComputeClasses do Autopilot

Nas ComputeClasses do Autopilot, é possível selecionar hardware específico para os nós (como GPUs ou tipos de máquinas) ou permitir que o GKE coloque pods em uma plataforma de computação de uso geral otimizada para contêineres. A opção de uso geral é recomendada para a maioria das cargas de trabalho de produção que não exigem hardware específico para serem executadas bem. Ela oferece suporte a arquiteturas x86 e Arm.

A tabela a seguir descreve essas opções de configuração, como escolher uma em uma ComputeClass e como essa escolha afeta o modelo de faturamento:

Tabela 1. Seleção de hardware em ComputeClasses do Autopilot
Requisito de carga de trabalho Configuração recomendada da ComputeClass Modelo de faturamento
Cargas de trabalho de uso geral

Use uma ComputeClass do Autopilot que tenha a podFamily regra de prioridade para executar cargas de trabalho que não exigem hardware específico na plataforma de computação otimizada para contêineres do Autopilot. Essa plataforma funciona bem para cargas de trabalho de uso geral, como as seguintes:

  • Servidores da Web
  • Jobs baseados em eventos
  • Processamento em lote
  • Pipelines de CI/CD

As ComputeClasses integradas do Autopilot usam apenas regras de prioridade podFamily. Também é possível adicionar podFamily regras de prioridade a ComputeClasses personalizadas do Autopilot.

 Modelo de faturamento baseado em pods
Cargas de trabalho que precisam de hardware específico

Use uma ComputeClass que use qualquer regra de configuração de hardware disponível, como a regra machineFamily ou a regra gpus.

 Modelo de faturamento baseado em nó

Configuração do Autopilot em ComputeClasses

É possível usar o modo Autopilot em um cluster Standard usando uma ComputeClass integrada do Autopilot fornecida pelo GKE ou ativando o Autopilot em qualquer ComputeClass personalizada criada. As seções a seguir descrevem cada opção.

ComputeClasses integradas do Autopilot

O GKE configura ComputeClasses específicas do Autopilot para você. É possível selecionar essas classes integradas do Autopilot em qualquer cluster qualificado. As ComputeClasses integradas do Autopilot em clusters Standard usam a regra de prioridade podFamily para executar pods na plataforma de computação otimizada para contêineres. Para mais informações, consulte Sobre as ComputeClasses integradas no GKE.

ComputeClasses personalizadas do Autopilot

É possível ativar o Autopilot em qualquer ComputeClass personalizada gerenciada usando o campo autopilot na especificação da ComputeClass. As ComputeClasses personalizadas do Autopilot são úteis em situações como as seguintes:

  • As cargas de trabalho têm requisitos de hardware específicos, como aceleradores.
  • Você quer modificar determinadas opções de nó, como definir zonas ou aplicar taints, enquanto ainda usa a plataforma de computação otimizada para contêineres do Autopilot.

Para ativar o Autopilot em uma ComputeClass atual, é necessário excluí-la, atualizar a configuração e recriar a ComputeClass no cluster. As mudanças são aplicadas a todos os novos nós que o GKE cria para cargas de trabalho implantadas após a atualização da ComputeClass do Autopilot.

Para mais informações sobre como ativar o Autopilot nas ComputeClasses personalizadas, consulte Selecionar hardware específico para os pods do Autopilot.

Preços

Os preços do Autopilot do GKE se aplicam aos nós e cargas de trabalho que o GKE cria para uma ComputeClass do Autopilot. O modelo de faturamento do Autopilot que se aplica a uma carga de trabalho específica depende da regra de prioridade da ComputeClass que o GKE usa para criar nós para essa carga de trabalho.

A tabela a seguir descreve o modelo de faturamento que se aplica a diferentes configurações de ComputeClass do Autopilot nos clusters do modo Standard:

Tabela 2. Preços das ComputeClasses do Autopilot
Modelos de faturamento para diferentes configurações de ComputeClass
Modelo de faturamento baseado em pods O modelo de faturamento baseado em pods é aplicado quando o GKE usa uma podFamily regra de prioridade para criar nós para uma carga de trabalho. As ComputeClasses integradas do Autopilot, sempre usam o modelo de faturamento baseado em pods.
Modelo de faturamento baseado em nó O modelo de faturamento baseado em nó é aplicado quando o GKE usa uma regra de prioridade de ComputeClass que solicita explicitamente hardware específico, como uma determinada família de máquinas ou GPUs.

Os preços do Autopilot se aplicam apenas às cargas de trabalho e aos nós que usam uma ComputeClass do Autopilot. O cluster do modo Standard do GKE e todos os outros pools de nós executados continuam usando os preços do modo Standard do GKE.

Configurações pré-configuradas para nós gerenciados pelo Autopilot

Antes de ativar o modo Autopilot nas ComputeClasses, saiba o que esperar dos nós que o GKE cria para executar as cargas de trabalho do Autopilot. O Google configura recursos e restrições de segurança específicos nos nós do Autopilot. Como resultado, as cargas de trabalho que são implantadas e funcionam corretamente nos nós do modo Standard podem ser rejeitadas pelo modo Autopilot se não atenderem aos requisitos de segurança do Autopilot.

A tabela a seguir descreve as configurações de recursos que substituem as configurações correspondentes no cluster Standard. Se uma configuração não estiver nesta tabela, os nós do Autopilot vão usar a configuração do cluster Standard. Por exemplo, a federação de identidade da carga de trabalho para GKE não está nesta tabela, o que significa que a configuração da federação de identidade da carga de trabalho para GKE do cluster Standard se aplica aos nós do Autopilot que o GKE cria.

Tabela 3. Configurações pré-configuradas para nós do Autopilot
Recurso Configuração no nível do cluster Standard Configuração do nó gerenciado pelo Autopilot
Upgrades e manutenção de nós

Configurável:

Pré-configuradas:

  • Reparo automático de nós: ativado
  • Upgrade automático de nós: ativado
  • Estratégia de upgrade de nós: upgrades de pico com parâmetros pré-configurados
Escalonamento automático Configurável: perfil de escalonamento automático Pré-configurado: perfil de escalonamento automático optimize-utilization
Rede Nativo de VPC ou baseado em rotas Requer um cluster nativo de VPC
Segurança

Configurável:

Pré-configuradas:
Sistema operacional do nó

Configurável:

Pré-configuradas:
Disco de inicialização do nó

Configurável:

Configurável:

  • Tipo de disco de inicialização: usa o valor no campo da ComputeClass storage.bootDiskType Se esse campo não estiver definido, o GKE vai definir o tipo de disco de inicialização da seguinte maneira:
    • Se a ComputeClass usar regras podFamily, o GKE vai usar um disco pd-balanced.
    • Se a ComputeClass não usar regras podFamily, o GKE vai usar o tipo de disco de inicialização padrão para o cluster.
  • Tamanho do disco de inicialização: o GKE usa o valor no campo da classe de computação storage.bootDiskSize. Se esse campo não estiver definido, o GKE vai definir o tamanho do disco de inicialização da seguinte maneira:
Metadados do nó

Solicitações de recursos para cargas de trabalho do Autopilot

Para que as cargas de trabalho do Autopilot sejam executadas com eficiência, o GKE aplica determinados valores mínimos e máximos para solicitações de CPU, memória e armazenamento temporário nos pods. O GKE também aplica solicitações padrão a pods que não solicitam explicitamente um desses recursos. Os valores específicos para os requisitos de recursos mínimos, máximos e padrão em cargas de trabalho do Autopilot do GKE variam de acordo com o tipo de hardware usado pelos pods.

Para armazenamento temporário, o valor padrão, se você não solicitar armazenamento temporário, será o mesmo para todas as ComputeClasses e seleções de hardware. Para mais informações, consulte Solicitações de recursos padrão.

A tabela a seguir fornece links para os requisitos de CPU e memória das solicitações de pod, dependendo do tipo de hardware:

Tabela 4. Requisitos de CPU e memória do Autopilot
Tipo de recurso Solicitações mínimas e máximas Solicitações padrão
Pods de uso geral
GPUs e TPUs Depende do tipo e da quantidade de acelerador de hardware. Para mais informações, consulte Mínimos e máximos para a ComputeClass do Accelerator. Depende do tipo e da quantidade de acelerador de hardware. Para mais informações, consulte Solicitações padrão para aceleradores.
Tipos e famílias de máquinas específicos do Compute Engine
  • Mínimo: sem valores mínimos para CPU ou memória.
  • Máximo: o valor máximo é a capacidade de recursos da instância do Compute Engine.
 Para qualquer tipo ou família de máquinas do Compute Engine, as solicitações padrão na linha "Uso geral" na tabela Solicitações padrão para ComputeClasses.

A seguir