Mengaktifkan workload di GKE

Autopilot Standard

Dokumen ini menjelaskan cara menjalankan workload Arm di Google Kubernetes Engine (GKE). Anda dapat menjalankan workload Arm dengan cara berikut:

• Mode GKE Autopilot: di platform komputasi yang dioptimalkan untuk container Autopilot, secara eksplisit meminta arsitektur Arm dan ComputeClass autopilot-arm untuk workload tujuan umum. Untuk meminta hardware tertentu, gunakan class komputasi Performance atau Scale-Out .
• Mode GKE Standard: menggunakan seri mesin C4A, N4A, atau Tau T2A.

Anda dapat menjalankan image Arm satu arsitektur atau image multi-arsitektur (multi-arch) yang kompatibel dengan prosesor x86 dan Arm. Untuk mempelajari manfaat Arm, lihat VM Arm di Compute.

Menjalankan workload Arm di GKE

Lihat hal berikut untuk mengetahui informasi selengkapnya tentang memilih workload yang akan di-deploy di Arm dan menyiapkan workload tersebut untuk deployment:

• Memilih workload yang akan dijalankan di Arm: Pertimbangkan manfaat opsi berikut saat memilih workload yang akan dijalankan di Arm:

  • Platform komputasi yang dioptimalkan untuk container Autopilot: Direkomendasikan untuk workload Arm tujuan umum di cluster Autopilot, yang menyediakan penagihan dan elastisitas berbasis Pod tanpa mengharuskan Anda mengelola jenis mesin tertentu.

  • Kelompok mesin tertentu: Untuk workload yang memerlukan karakteristik hardware tertentu, pertimbangkan jenis mesin berikut. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat tabel di Kelompok mesin tujuan umum untuk Compute Engine:

    • Node C4A menyediakan komputasi berbasis Arm yang mencapai performa tinggi secara konsisten untuk workload berbasis Arm yang paling sensitif terhadap performa.
    • Node N4A menyediakan komputasi berbasis Arm yang menyeimbangkan harga dan performa.
    • Node T2A cocok untuk workload yang lebih fleksibel, atau workload yang mengandalkan penskalaan horizontal.

• Men-deploy di berbagai arsitektur: Dengan GKE, Anda dapat menggunakan image multi-arch untuk men-deploy satu manifes image di seluruh node dengan arsitektur yang berbeda, termasuk Arm.

  • Untuk memastikan bahwa image container Anda kompatibel dengan Arm dan dapat berjalan di arsitektur yang ditargetkan, lihat Mem-build image multi-arsitektur untuk workload Arm.
  • Untuk mengikuti tutorial penggunaan image multi-arch untuk di-deploy di berbagai arsitektur, lihat Memigrasikan aplikasi x86 di GKE ke multi-arch dengan Arm.

• Menyiapkan workload Arm untuk deployment: Setelah Anda memiliki image yang kompatibel dengan Arm, gunakan aturan afinitas node dan pemilih node untuk memastikan workload dijadwalkan ke node dengan jenis arsitektur yang kompatibel.

  • Cluster Autopilot: lihat Men-deploy workload Autopilot pada arsitektur Arm.
  • Cluster Standard: lihat Menyiapkan workload Arm untuk deployment.

Persyaratan dan batasan

• Node Arm tersedia di Google Cloud lokasi yang mendukung arsitektur Arm. Untuk mengetahui detailnya, lihat Region dan zona yang tersedia.
• Kelompok pod general-purpose-arm dan class komputasi autopilot-arm hanya tersedia di region berikut: us-east1, us-west1, europe-west1, europe-west4, dan us-central1.
• Config Connector dan Config Controller tidak didukung di cluster dengan node pool Arm.
• Lihat persyaratan dan batasan berikut untuk virtual machine (VM) C4A dan instancec4a-highmem-96-metal bare metal (Pratinjau), masing-masing:
  • VM C4A:
    • Untuk membuat cluster yang menggunakan Autopilot mode, penskalaan otomatis cluster, penyediaan otomatis node, atau ComputeClasses yang otomatis membuat node pool, gunakan versi berikut atau yang lebih baru:
      • 1.30.7-gke.1136000
      • 1.31.3-gke.1056000
    • Untuk membuat cluster Standard, gunakan 1.30.4-gke.1213000 atau yang lebih baru.
    • Untuk menggunakan SSD Lokal, gunakan versi berikut atau yang lebih baru:
      • 1.30.12-gke.1033000
      • 1.31.8-gke.1045000
      • 1.32.1-gke.1357000
    • GKE tidak mendukung fitur berikut dengan VM C4A:
      • Confidential GKE Node
      • Penempatan ringkas
      • Multi-threading simultan (SMT)
      • Persistent disk (gunakan Hyperdisk sebagai gantinya, lihat Jenis disk yang didukung untuk C4A)
      • Virtualisasi bertingkat
      • GPU
  • Instance bare metal C4A, c4a-highmem-96-metal (Pratinjau):
    • Untuk membuat cluster yang menggunakan Autopilot mode, penskalaan otomatis cluster, penyediaan otomatis node, atau ComputeClasses yang otomatis membuat node pool, gunakan versi 1.35.3-gke.1389000 atau yang lebih baru. Hal berikut juga berlaku:
      • Untuk mengonfigurasi node pool yang dibuat otomatis yang menggunakan c4a-highmem-96-metal, Anda harus menentukan jenis mesin secara eksplisit. Jika Anda hanya menentukan seri mesin C4A, dan bukan jenis mesin, GKE akan menyediakan VM C4A, bukan instance bare metal. Perilaku ini berlaku untuk penyediaan otomatis node, dan ComputeClass yang otomatis membuat node pool.
    • Untuk membuat cluster Standard, gunakan versi 1.35.0-gke.2232000 atau yang lebih baru.
    • Selain batasan VM C4A, GKE tidak mendukung fitur berikut dengan c4a-highmem-96-metal (Pratinjau):
      • SSD lokal.
      • Menyediakan instance bare metal melalui pengoptimalan performa Pod Autopilot dengan memilih seri mesin, karena Anda tidak dapat memilih jenis mesin secara eksplisit.
      • Migrasi langsung. Untuk mengetahui informasi selengkapnya, lihat Mengelola gangguan pada node GKE yang tidak melakukan migrasi langsung.

• Lihat persyaratan dan batasan berikut untuk N4A:

  • Untuk membuat cluster dengan node N4A yang menggunakan Autopilot mode, gunakan GKE versi 1.34.1-gke.3403001 atau yang lebih baru.

  • GKE tidak mendukung fitur berikut dengan node N4A:

    • SSD lokal
    • Confidential GKE Node
    • GPU
    • Penempatan ringkas
    • Multi-threading simultan (SMT)
    • Persistent disk (gunakan Hyperdisk sebagai gantinya, lihat Jenis disk yang didukung untuk N4A)
    • Virtualisasi bertingkat
    • Hugepage 1 GB (hanya hugepage 2 MB yang didukung)

• Lihat persyaratan dan batasan berikut untuk T2A:

  • GKE tidak mendukung fitur berikut dengan node T2A:

    • Confidential GKE Node
    • GPU
    • GKE Windows
    • SSD lokal
    • Policy Controller, Config Sync, dan Config Controller

Langkah berikutnya

• Membuat cluster dan node pool dengan node Arm
• Mem-build image multi-arsitektur untuk workload Arm
• Menyiapkan workload Arm untuk deployment
• Memigrasikan aplikasi x86 di GKE ke multi-arch dengan Arm