כפי שקראתם במדריך שלנו בנושא מחזור החיים של אשכולות, משתמשי GKE בדרך כלל משתמשים בכלים של Cloud de Confiance לניהול אשכולות ובכלים של Kubernetes כמו kubectl למשימות פנימיות באשכול כמו פריסת אפליקציות. המשמעות היא שאם אתם כבר מכירים את הפריסה של עומסי עבודה בהטמעה אחרת של Kubernetes, הפריסה של עומסי עבודה ב-GKE אמורה לכלול הרבה מאותם תהליכי עבודה (אם אתם עדיין לא מכירים את הפריסה של עומסי עבודה ב-Kubernetes, כדאי לעיין במאמר פריסות ובמשאבים האחרים במאמר תחילת הלימוד על Kubernetes).
עם זאת, GKE מספק גם תכונות נוספות לפריסה ולניהול של עומסי עבודה, כולל כלי ניראות, אפשרויות של מסדי נתונים בניהול מלא לאפליקציות עם מצב, ואפשרויות חומרה ספציפיות לסוגים מיוחדים של עומסי עבודה, כולל עומסי עבודה של AI/ML.
בדף הזה מוצגת סקירה כללית מהירה למפתחים ולאדמינים שרוצים לפרוס עומסי עבודה באשכולות GKE, עם קישורים לתיעוד מפורט יותר. מדריכים נוספים וספציפיים זמינים בקטעים Deploy... במסמכי התיעוד העיקריים של GKE.
לפני שקוראים את הדף הזה, חשוב להכיר את המושגים הבאים:
התפקידים הנדרשים
אם אתם לא בעלי הפרויקט, אתם צריכים לפחות את התפקיד הבא בממשק לניהול הזהויות והרשאות הגישה (IAM) כדי לפרוס עומסי עבודה:
צפייה באשכול של Kubernetes Engine (
roles/container.clusterViewer): התפקיד הזה מספק את ההרשאהcontainer.clusters.getשנדרשת לאימות לאשכולות ב Cloud de Confiance by S3NS פרויקט. ההרשאה הזו לא מאפשרת לכם לבצע פעולות באשכולות האלה. אדמין האשכול יכול לאשר לכם לבצע פעולות אחרות באשכול באמצעות IAM או Kubernetes RBAC.לפרטים על כל ההרשאות שכלולות בתפקיד הזה, או כדי להעניק תפקיד עם הרשאות קריאה/כתיבה, אפשר לעיין במאמר תפקידים ב-Kubernetes Engine במסמכי התיעוד של IAM.
מידע נוסף על בקרת גישה ב-GKE זמין במאמר בקרת גישה.
אפליקציות בלי שמירת מצב
אפליקציות חסרות מצב הן אפליקציות שלא שומרות נתונים או מצב של אפליקציה באשכול או באחסון מתמיד. אפשר לפרוס אפליקציות ללא מצב ישירות מהתפריט Workloads בCloud de Confiance מסוף וגם באמצעות Kubernetes API. במאמר פריסת אפליקציית Linux בלי שמירת מצב מוסבר איך לפרוס אפליקציית Linux בלי שמירת מצב ב-GKE. אם אתם מעדיפים, אתם יכולים גם ללמוד איך לפרוס אפליקציית Windows Server בלי שמירת מצב.
אפליקציות ואחסון עם שמירת מצב
אפליקציות שצריכות לשמור נתונים שקיימים מעבר לזמן החיים של ה-Pod שלהן נקראות אפליקציות עם מצב. אתם או האדמין שלכם יכולים להשתמש באובייקט PersistentVolume של Kubernetes כדי להקצות את האחסון הזה. ב-GKE, אחסון PersistentVolume מגובה על ידי דיסקים של Compute Engine. במאמר פריסת אפליקציה עם שמירת מצב מוסבר איך פורסים אפליקציה פשוטה עם שמירת מצב ב-GKE.
אם אתם צריכים שהנתונים של האפליקציה מבוססת-המצב יישמרו במסד נתונים ולא באחסון שקשור למשך החיים של אשכול, GKE מציע את האפשרויות הבאות:
- מסדי נתונים מנוהלים: מסד נתונים מנוהל, כמו Cloud SQL או Spanner, מספק הפחתה בתקורה התפעולית ומותאם לתשתית Cloud de Confiance by S3NS . תחזוקה והפעלה של מסדי נתונים מנוהלים דורשות פחות מאמץ מאשר מסד נתונים שפורסים ישירות ב-Kubernetes.
- אפליקציית Kubernetes: אתם יכולים לפרוס ולהריץ מופע של מסד נתונים (כמו MySQL) באשכול GKE.
מידע נוסף על אפשרויות הנתונים ב-GKE זמין במאמרים נתונים ב-GKE ותכנון פריסות של מסדי נתונים ב-GKE.
עומסי עבודה של AI/ML
ל-GKE יש תמיכה נרחבת בפריסת עומסי עבודה (workloads) של AI/ML. זה כולל תמיכה בהדרכה ובשימוש במודלים בחומרה מיוחדת, וגם שילוב גמיש עם מסגרות של מחשוב מבוזר ועיבוד נתונים. במדריכים הבאים אפשר לקרוא מידע נוסף:
- במאמר מידע על TPUs ב-GKE מוסבר איך להשתמש במאיצי Cloud TPU לעומסי עבודה של AI/ML ב-GKE. GKE מספק תמיכה מלאה בניהול מחזור החיים של צומתי TPU ושל מאגרי צמתים, כולל יצירה, הגדרה ומחיקה של מכונות וירטואליות של TPU. אפשר לפרוס עומסי עבודה של TPU באשכולות רגילים ובאשכולות במצב אוטומטי.
- במאמר מידע על יחידות GPU ב-GKE מוסבר איך לבקש ולהשתמש בחומרת GPU עם עומסי עבודה של GKE.
עומסי עבודה עם דרישות מיוחדות אחרות
GKE מספק תכונות ומדריכים שיעזרו לכם לפרוס עומסי עבודה עם דרישות מיוחדות אחרות, כולל אפליקציות שדורשות ארכיטקטורות צמתים מסוימות, או שצריכות שה-Pods שלהן יפעלו על צמתים זהים או נפרדים. במדריכים הבאים אפשר לקבל מידע נוסף על פריסה של חלק מהכלים האלה:
- במאמר סוגי מחשוב ב-Autopilot מוסבר איך אפשר לבחור ארכיטקטורות מחשוב ספציפיות לתזמון של Pods כשפורסים אפליקציות באשכולות Autopilot. עבור אשכולות Standard, אפשר לציין ישירות את משפחת המכונות שרוצים להשתמש בה עבור הצמתים כשיוצרים אשכול.
- במאמר מידע על מחלקות מחשוב בהתאמה אישית מוסבר איך ליצור מחלקות מחשוב בהתאמה אישית כדי לקבל גמישות רבה יותר כשמציינים אפשרויות חומרה לאפליקציות שלכם באשכולות Autopilot ובאשכולות רגילים.
- במאמר הגדרת הפרדה של עומסי עבודה ב-GKE מוסבר איך לוודא שה-Pods של האפליקציה פועלים על אותן מכונות בסיסיות או על מכונות בסיסיות שונות.
- במאמר GKE Sandbox מוסבר איך להגן על ליבת המארח באמצעות Pods של ארגז חול כשפורסים עומסי עבודה לא מוכרים או לא מהימנים.
מעקב אחרי עומסי העבודה
GKE מספק מגוון תכונות לצפייה בעומסי העבודה ובמצב שלהם, כולל סקירות כלליות של מצב עומס העבודה ומדדים ב Cloud de Confiance מסוף, וגם מדדים, יומנים והתראות מפורטים יותר.
- מידע נוסף על השימוש בדפי GKE ב Cloud de Confiance מסוף זמין במאמר GKE בCloud de Confiance מסוף.
- מידע נוסף על שימוש ב-מרכז האפליקציות כדי להציג את עומסי העבודה והשירותים
- מידע נוסף על GKE ועל יכולת הצפייה ב- Cloud de Confiance by S3NS Observability for GKE
- צפייה בפרטים של עומסי העבודה של AI/ML ב- Cloud de Confiance console, כולל משאבים כמו JobSets, RayJobs, PyTorchJobs ו-Deployments להסקת מסקנות.
ניהול פריסת עומסי עבודה
אם אתם או האדמין שלכם רוצים להגדיר צינור עיבוד נתונים של אינטגרציה רציפה (CI) ופיתוח רציף (CD) לפריסת עומסי העבודה, תוכלו למצוא שיטות מומלצות והנחיות ספציפיות ל-CI/CD ב-GKE במאמר שיטות מומלצות לאינטגרציה רציפה ולפיתוח רציף ב-GKE, וגם מדריכים להגדרת צינורות עיבוד נתונים של CI/CD באמצעות כלים ומוצרים ספציפיים.
המאמרים הבאים
מידע נוסף על כלים לעבודה עם GKE:
במדריך פריסה ועדכון מ-IDE מוסבר איך לפשט את הפריסה מ-IDE באמצעות Cloud Code.