En este documento, se describe cómo GKE genera optimizaciones para mejorar el rendimiento de cargas de trabajo específicas y cómo se aplican las configuraciones optimizadas al clúster y la carga de trabajo.
Para recomendar configuraciones optimizadas, el comando gcloud container workload profiles manifests create de Google Cloud CLI genera manifiestos de Kubernetes. Estos manifiestos pueden proporcionar configuraciones optimizadas a nivel de la aplicación y del nodo, lo que puede mejorar el rendimiento de las cargas de trabajo de Redis y MySQL. Para conocer los pasos para optimizar estas cargas de trabajo específicas, consulta lo siguiente:
Para las cargas de trabajo de MySQL, consulta Cómo optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo de MySQL en GKE.
Para las cargas de trabajo de Redis, consulta Cómo optimizar el rendimiento de las cargas de trabajo de Redis en GKE.
Cómo funciona la optimización de la carga de trabajo
Para mejorar el rendimiento de las cargas de trabajo, el comando gcloud container workload profiles manifests create de Google Cloud CLI genera manifiestos de Kubernetes con configuraciones recomendadas a nivel de la aplicación y del nodo.
Los manifiestos generados se presentan en forma de ConfigMaps para las configuraciones a nivel de la aplicación y ComputeClasses para la configuración a nivel del nodo. Una vez que apliques los manifiestos, tus cargas de trabajo podrán hacer referencia a ellos para usar las configuraciones optimizadas.
Los ConfigMaps contienen la configuración que tu aplicación comprende.
Por ejemplo, para Redis, el comando de Google Cloud CLI crea un archivo redis.conf.
Las ComputeClasses le indican a GKE qué tipo de nodos debe aprovisionar para tus cargas de trabajo.
Las optimizaciones recomendadas se basan en casos de uso específicos y en tu configuración actual.
Cómo hacen referencia las optimizaciones a tus cargas de trabajo
Para aprovechar las configuraciones optimizadas que proporciona Workload Optimization, tu Pod debe hacer referencia a ellas. Las optimizaciones a nivel de la aplicación (ConfigMaps) se activan en tu Pod como un volumen. Luego, tu aplicación puede hacer referencia al archivo activado en el momento del inicio.
Las optimizaciones a nivel del nodo (ComputeClasses) se referencian en el campo nodeSelector de tu Pod.
¿Qué sigue?
- Para optimizar las cargas de trabajo de MySQL, consulta Optimiza el rendimiento de las cargas de trabajo de MySQL en GKE.
- Para optimizar las cargas de trabajo de Redis, consulta Optimiza el rendimiento de las cargas de trabajo de Redis en GKE.
- Obtén más información sobre las ComputeClasses de GKE.