Dokumentation zu Data on GKE

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Bei datenintensiven Arbeitslasten können Sie aus den folgenden Optionen auswählen, um die Anforderungen Ihrer Organisation am besten zu erfüllen:

  • Vollständig verwaltete Datenlösungen: Verwaltete Angebote wie Cloud SQL, Memorystore, Dataproc oder Cloud Spanner sind einfacher in der Wartung und Handhabung und eine gute Wahl, wenn Sie keine detaillierte Kontrolle benötigen.
  • Datenanwendung in Kubernetes Sie können Ihre zustandsorientierten Anwendungen auf einemGoogle Kubernetes Engine (GKE)-Cluster mit allen Vorteilen von verwaltetem Kubernetes einschließlich Skalierbarkeit, Sicherheit, Robustheit und Kosteneffizienz bereitstellen und ausführen. Sie können Kubernetes-Operatoren wie die für Kafka und Redis verwenden, um die Verwaltung Ihrer Arbeitslasten zu vereinfachen.

Erfahren Sie, wie Sie mit Datenarbeitslasten in Kubernetes die Kosten senken und den ROI Ihrer Organisation steigern können. Bericht „Data on Kubernetes 2022“ lesen

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Finden Sie Kurzanleitungen und Leitfäden, prüfen Sie wichtige Referenzen und erhalten Sie Hilfe bei häufigen Problemen.

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Entdecken Sie Schulungen, Anwendungsfälle, Referenzarchitekturen und Codebeispiele mit Details zur Verwendung und Verbindung von Diensten von Google Cloud .
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Schulungen und Tutorials

Qdrant-Vektordatenbankcluster in GKE bereitstellen

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PostgreSQL mithilfe des CloudNativePG-Operators in GKE-Clustern bereitstellen

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PostgreSQL mithilfe des Zalando-Operators in GKE-Clustern bereitstellen

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Redis mithilfe des Redis Enterprise-Operators in GKE-Clustern bereitstellen

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Apache Kafka mithilfe des Confluent-Operators in GKE-Clustern bereitstellen

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Apache Kafka mithilfe des Strimzi-Operators in GKE-Clustern bereitstellen

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Stellen Sie eine containerisierte Webanwendung in einem GKE Autopilot-Cluster bereit und verwenden Sie eine Google Cloud Spanner-Datenbank im Backend zum Speichern von Daten.

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MySQL-InnoDB-Cluster und MySQL-Router-Middleware in GKE bereitstellen

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Eine Anwendung in GKE über den Cloud SQL Proxy-Container mit Cloud SQL verbinden

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Hier erfahren Sie, wie Sie einen hochverfügbaren Redis-Cluster erstellen und bereitstellen.

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Volumes bereitstellen, die von nichtflüchtigen Compute Engine-Speichern unterstützt werden, und eine Verbindung zu diesen herstellen.

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Erfahren Sie, wie Sie mehrere in GKE Autopilot ausgeführte Backend-Dienste mithilfe von Terraform und Workload Identity mit einer Cloud Spanner-Datenbank verbinden.

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Erfahren Sie, wie Sie eine MongoDB-Datenbank mit einem StatefulSet einrichten.

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Erstellen Sie einen virtuellen Dataproc-Cluster in GKE und führen Sie dann einen Spark-Job im Cluster aus.

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Hier erfahren Sie, wie Sie einen Cluster verteilter Memcached-Server in GKE bereitstellen.

Anwendungsfall
Anwendungsfälle

El Carro ist ein Open-Source-Kubernetes-Operator zur Automatisierung der Oracle-Datenbankverwaltung.

Oracle GKE

Anwendungsfall
Anwendungsfälle

Greifen Sie mit Dateisemantik auf in Google Cloud Storage gespeicherte KI/ML-Daten in Containern zu, die in GKE ausgeführt werden.

KI/ML GKE

Anwendungsfall
Anwendungsfälle

Sicherung für GKE ist ein Dienst zum Sichern und Wiederherstellen von Arbeitslasten in GKE-Clustern.

Sicherung für GKE

Anwendungsfall
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Mit Google Cloud und Redis von Open Source zu Unternehmensanwendungen wechseln.

Redis GKE

Anwendungsfall
Anwendungsfälle

Vereinfachen Sie die Verbindung von GKE zu Cloud SQL.

Cloud SQL GKE

Codebeispiel
Codebeispiele

Erstellen Sie einen zustandsorientierten PostgreSQL-Cluster mit Kubernetes und Tag 1-/2-Vorgängen wie Monitoring mit Cloud Monitor und Notfallwiederherstellung mit Backup for GKE und stellen Sie diesen bereit.

Codebeispiel
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Stellen Sie eine MySQL-Datenbankinstanz in GKE mit der erforderlichen Benennung und Konfiguration bereit, um einen MySQL-InnoDB-Cluster zu erstellen.

Codebeispiel
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Erstellen Sie einen zustandsorientierten Kafka-Cluster mit Kubernetes und Tag 1-/2-Vorgängen wie Monitoring mit Cloud Monitor und Notfallwiederherstellung mit Backup for GKE und stellen Sie diesen bereit.

Codebeispiel
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Erstellen Sie Deployments, die im NFS (Network File System) lesen und schreiben können.

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