이 문서에서는 Gemini 기반 AI 기반 인터페이스인 Compute Advisor에 프롬프트를 표시하여 클러스터 를 계획하고 설계하는 방법을 설명합니다. GKE 클러스터를 만들기 전이나 만들 때 구성해야 하는 구성요소에 대해 자세히 알아보려면 GKE 개요를 참고하세요.
Compute Advisor를 사용하면 하드웨어 옵션을 평가하고, 배포 비용을 추정하고, 클러스터에 권장되는 구성을 확인할 수 있습니다. Compute Advisor는 추천을 맞춤설정하기 위해 할당량 한도, 기존 예약, 약정 사용 할인 (CUD), 기본 리전 및 영역, 리소스 위치 제약 조건을 확인하여Google Cloud 프로젝트를 평가합니다. Compute Advisor를 사용하여 계획을 세우면 GKE 클러스터를 만들거나 수정하기 전에 워크로드에 최적화된 구성을 만들 수 있습니다.
제한사항
Google Cloud 콘솔에서 Compute Advisor에 프롬프트를 표시할 때는 리소스를 직접 만들거나 수정하거나 삭제할 수 없습니다.
시작하기 전에
Google Cloud 콘솔을 사용하여 Google Cloud 서비스 및 API에 액세스하는 경우 인증을 설정할 필요가 없습니다.
필요한 역할
Gemini에 액세스하고 프롬프트를 표시하는 데 필요한 권한을 얻으려면 관리자에게 프로젝트에 대한 Kubernetes Engine 클러스터 뷰어 (roles/container.clusterViewer) IAM 역할을 부여해 달라고 요청하세요.
역할 부여에 대한 자세한 내용은 프로젝트, 폴더, 조직에 대한 액세스 관리를 참조하세요.
이 사전 정의된 역할에는 Gemini에 액세스하고 프롬프트를 입력하는 데 필요한 권한이 포함되어 있습니다. 필요한 정확한 권한을 보려면 필수 권한 섹션을 펼치세요.
필수 권한
Gemini에 액세스하고 프롬프트를 입력하려면 다음 권한이 필요합니다.
-
클러스터 목록을 보려면 다음 안내를 따르세요.
container.clusters.list
커스텀 역할이나 다른 사전 정의된 역할을 사용하여 이 권한을 부여받을 수도 있습니다.
Google Cloud 콘솔에서 Compute Advisor에 액세스
Google Cloud 콘솔에서 Compute Advisor에 액세스하려면 다음 단계를 완료하세요.
Google Cloud 콘솔에서 개요 페이지로 이동합니다.
Compute Advisor로 인프라 설계 섹션에서 다음을 확인할 수 있습니다.
위 스크린샷에 표시된 UI 요소는 다음과 같습니다.
빠른 작업 프롬프트 카드: 각각 샘플 프롬프트가 포함된 카드 세트입니다. 카드를 클릭하면 Google Cloud 콘솔에서 샘플 프롬프트로 프롬프트 상자를 자동으로 채웁니다.
프롬프트 상자: 이 필드에서 프롬프트를 입력하고 제출할 수 있습니다. 프롬프트를 제출하려면 프롬프트 제출을 클릭합니다.
이전 대화 보기: 이 기능을 사용하면 이전 대화의 세부정보를 확인하고 대화를 다시 시작하거나 더 이상 필요하지 않은 대화를 삭제할 수 있습니다.
대화 기록 측면 패널: 최근 채팅을 표시합니다. 이 패널은 개요 페이지에서 프롬프트를 시작한 후에만 표시됩니다. 이 패널은 다음과 같이 상호작용할 수 있습니다.
새 대화를 시작하려면 새 채팅을 클릭합니다.
최근 대화를 다시 시작하려면 최근 채팅 섹션에서 대화를 클릭합니다.
모든 대화 목록을 보려면 모두 보기를 클릭합니다. 내 기록 페이지에서 이전 대화의 세부정보를 확인하고 대화를 다시 시작하거나 더 이상 필요하지 않은 대화를 삭제할 수 있습니다.
프롬프트 Compute Advisor
프롬프트를 제출하면 Compute Advisor가 대답을 생성하기 시작합니다. 창이 표시되고 Google Cloud 콘솔에 프롬프트에 대한 대답이 창에 표시됩니다(다음 스크린샷 참고).
프롬프트에 따라 대답 창에는 다음 요소가 포함됩니다.
컨텍스트 그라운딩: Compute Advisor는 프로젝트 컨텍스트를 자동으로 평가하여 할당량 한도, 기존 예약, CUD, 기본 리전 및 영역, 리소스 위치 제약조건을 포함한 고도로 맞춤설정된 추천을 제공합니다.
대화형 코드 스니펫: Compute Advisor가 gcloud 명령어, REST API 메서드 또는 Terraform 리소스를 생성합니다. 이러한 코드 스니펫을 복사하여 붙여넣거나 Cloud Shell에서 실행할 수 있습니다.
시각적 캔버스: Compute Advisor는 추천을 구조화된 테이블과 나란히 비교로 구성합니다. 이 보기를 통해 제품 기능과 아키텍처 접근 방식을 평가할 수 있습니다. 또한 사용 사례에 대한 구현 계획을 제공합니다.
다음 섹션에서는 프롬프트 작성에 관한 권장사항과 GKE 클러스터를 만들거나 수정하기 전에 사용할 수 있는 프롬프트의 예를 간략하게 설명합니다.
프롬프트 권장사항
Compute Advisor에서 가장 정확하고 실행 가능한 추천을 받으려면 코드 블록을 작성하는 것과 같은 방식으로 프롬프트를 구성하는 것이 좋습니다. 이 접근 방식은 명확한 매개변수 선언, 역할 정의, 구체적인 지침, 명시적인 출력 형식을 사용하여 생성형 AI를 안내합니다.
Compute Advisor에 프롬프트를 입력할 때는 다음 권장사항을 고려하세요.
설계 및 계획에 집중: Compute Advisor에 GKE 클러스터 오류 문제 해결을 요청하지 않는 것이 좋습니다. 이 오류를 해결하려면 GKE 문제 해결을 참고하세요.
페르소나 또는 역할 지정: Compute Advisor가 채택할 대상 역할 또는 페르소나(예: IT 관리자, AI 연구원, 플랫폼 엔지니어)를 선언합니다. 이 접근 방식은 결과 추천의 어조, 깊이, 전문성 수준을 안내합니다.
명시적이고 번호가 매겨진 요청 사항 제공: 목표를 구체적이고 단계별 질문이나 작업으로 분류합니다. 이 접근 방식은 Compute Advisor의 추론 프로세스를 구조화하고 Compute Advisor가 모든 요구사항을 처리하도록 지원합니다.
특정 출력 형식 정의: 단계별 설명, 마크다운 비교 테이블, 바로 사용할 수 있는 gcloud 코드 블록 등 추천 형식을 명시적으로 지정합니다.
자동 컨텍스트 그라운딩 활용: 기본 리전 또는 영역, 사용 가능한 할당량, CUD 또는 리소스 위치 제약 조건을 프롬프트에 포함할 필요가 없습니다. Compute Advisor는 Google Cloud 프로젝트에서 이 정보에 액세스할 수 있습니다.
디자인 반복적으로 개선: 새 프롬프트를 전송하여 Compute Advisor가 생성한 대답을 수정하거나 확장할 수 있습니다. 예를 들어 새 대화를 시작하지 않고도 어시스턴트에게 배포 계획에 네트워킹 추천을 추가하거나 스토리지 요구사항을 수정하도록 요청할 수 있습니다.
프롬프트 예시
다음은 GKE 클러스터를 설계하고 최적화하는 데 사용할 수 있는 프롬프트의 예입니다.
클러스터 토폴로지 및 노드 풀 구성: 워크로드에 최적화된 GKE 모드, 머신 유형, 노드 풀 구성을 결정하려면 다음과 같은 프롬프트를 사용하세요.
Act as a cloud architect. I need to design a GKE cluster topology for a scalable microservices application that requires both GPU nodes for AI inference and CPU nodes for general-purpose APIs. Please provide the following: 1. A comparison of running this workload on GKE Autopilot versus GKE Standard. 2. Recommendations for GKE machine types for the GPU node pool. 3. The optimal autoscaling and auto-provisioning settings. 4. A YAML manifest that configures tolerations for GPU taints, which are required for AI workloads. Format the comparison as a Markdown table, and provide the cluster creation steps as a ready-to-use gcloud CLI command.모델 프로비저닝 및 비용 최적화: 프로비저닝 모델을 평가하고 일괄 처리 워크로드의 리소스 사용률을 최적화하려면 다음과 같은 프롬프트를 사용하세요.
Act as an IT administrator. I need to design a cost-optimized GKE cluster to run large-scale batch processing workloads that are fault-tolerant. Please provide the following: 1. A cost and reliability comparison of using Spot VMs versus standard VMs in GKE node pools. 2. An explanation of how to configure Kueue for queueing training jobs. 3. A warning about the risk of latency for real-time inference when using Spot VMs. 4. A YAML manifest to deploy the workloads onto Spot VM nodes. Format the comparison as a Markdown table, and provide the manifest as a ready-to-use code block.스테이트풀 디스크 토폴로지: GKE에서 고가용성 데이터베이스에 최적화된 영구 스토리지 아키텍처를 찾으려면 다음과 같은 프롬프트를 사용하세요.
Act as a storage engineer. I need to design a StatefulSet topology in GKE for a distributed database that relies on Persistent Disks. Please provide the following: 1. A comparison of regional Persistent Disks versus zonal Persistent Disks. 2. An explanation of how the standard-rwo StorageClass prevents deadlocks in zonal Persistent Disks. 3. A YAML manifest that shows how to deploy a stateful workload with the "volumeBindingMode: WaitForFirstConsumer" field. Format the response with Markdown headers, and provide the deployment manifest as a ready-to-use code block.Karpenter 마이그레이션 프롬프트: AWS Karpenter에서 GKE 자동 확장 기능으로의 마이그레이션을 계획하려면 다음과 같은 프롬프트를 사용하세요.
Act as a Kubernetes migration specialist. I am migrating an EKS cluster that uses Karpenter to GKE. Please translate my AWS Karpenter NodePool into a GKE custom ComputeClass. Please provide the following: 1. A summary that maps Karpenter concepts to GKE Node Auto-Provisioning (NAP) and ComputeClasses. 2. A YAML manifest that shows how a ComputeClass provides the same variety of instance types and weighting for Spot VMs as Karpenter. 3. The changes required in the Pod manifest to use the new ComputeClass. Format the mapping as a Markdown table, and provide the GKE manifests as code blocks that are ready to use.