Utiliser des fichiers YAML Google Kubernetes Engine préconfigurés pour optimiser les performances de Cloud Storage FUSE
Cette page fournit des fichiers YAML Google Kubernetes Engine préconfigurés pour vous aider à optimiser les performances de Cloud Storage FUSE pour votre charge de travail spécifique. Que vous utilisiez des GPU Cloud ou des Cloud TPU pour l'entraînement, le service ou le checkpointing, vous pouvez utiliser les exemples de configurations fournis sur cette page pour déployer rapidement vos pods GKE et accéder à votre bucket Cloud Storage.
Configurer et déployer des charges de travail GKE avec Cloud Storage FUSE à l'aide d'exemples de fichiers YAML
Pour utiliser des exemples de configurations, procédez comme suit :
Vérifiez que le pilote CSI Cloud Storage FUSE pour Google Kubernetes Engine s'exécute sur les clusters GKE de version 1.32.2-gke.1297001 ou ultérieure.
Vérifiez que le compte de service Google Kubernetes Engine dispose des autorisations nécessaires pour accéder au bucket Cloud Storage cible.
Recherchez les configurations d'exemple que vous souhaitez appliquer en fonction du type de machine et de la charge de travail à l'aide de l'un des fichiers YAML suivants :
GPU
Utilisez l'un des fichiers YAML spécifiques aux GPU Cloud suivants en fonction de votre type de charge de travail :
Déployez la spécification de pod correspondante qui accède à PersistentVolumeClaim à l'aide de l'un des fichiers YAML suivants :
GPU
Déployez la spécification de pod spécifique aux GPU Cloud correspondante qui accède à PersistentVolumeClaim en fonction de votre type de charge de travail :
Déployez les objets PersistentVolume et PersistentVolumeClaim en appliquant le fichier PersistentVolume.
Le webhook d'admission des pods GKE inspecte les attributs PersistentVolume pour appliquer des optimisations potentielles, telles que l'injection de conteneurs side-car avant la planification du pod.
kubectl apply -f PERSISTENT_VOLUME_YAML_FILE_NAME
Où :
PERSISTENT_VOLUME_YAML_FILE_NAME est le nom du fichier YAML PersistentVolume. Exemple :serving-pv.yaml
Déployez la spécification du pod qui fait référence à PersistentVolumeClaim :
kubectl apply -f POD_YAML_FILE_NAME
Où :
POD_YAML_FILE_NAME est le nom du fichier de configuration YAML du pod. Exemple :serving-pod.yaml
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Dernière mise à jour le 2025/08/25 (UTC).
[[["Facile à comprendre","easyToUnderstand","thumb-up"],["J'ai pu résoudre mon problème","solvedMyProblem","thumb-up"],["Autre","otherUp","thumb-up"]],[["Il n'y a pas l'information dont j'ai besoin","missingTheInformationINeed","thumb-down"],["Trop compliqué/Trop d'étapes","tooComplicatedTooManySteps","thumb-down"],["Obsolète","outOfDate","thumb-down"],["Problème de traduction","translationIssue","thumb-down"],["Mauvais exemple/Erreur de code","samplesCodeIssue","thumb-down"],["Autre","otherDown","thumb-down"]],["Dernière mise à jour le 2025/08/25 (UTC)."],[],[],null,["# Use pre-configured Google Kubernetes Engine YAML files to optimize Cloud Storage FUSE performance\n\nThis page provides pre-configured Google Kubernetes Engine YAML files to help you optimize\nCloud Storage FUSE performance for your specific workload. Whether you're using\nCloud GPUs or Cloud TPU for training, serving, or checkpointing, you can\nuse the sample configurations provided in this page to quickly deploy your\nGKE pods and access your Cloud Storage bucket.\n| **Note:** This page provides instructions for tuning Cloud Storage FUSE performance in Google Kubernetes Engine-specific pre-configured YAML files. To learn about tuning Cloud Storage FUSE using the configuration file and CLI options, see [Cloud Storage FUSE performance tuning best practices](/storage/docs/cloud-storage-fuse/performance).\n\nConfigure and deploy GKE workloads with Cloud Storage FUSE using sample YAML files\n----------------------------------------------------------------------------------\n\nTo utilize sample configurations, perform the following steps:\n\n1. Verify that the Cloud Storage FUSE CSI driver for Google Kubernetes Engine is running on\n GKE clusters of GKE versions 1.32.2-gke.1297001\n or later.\n\n2. Verify that the Google Kubernetes Engine service account possesses the necessary\n permissions to access the target Cloud Storage bucket.\n\n3. Locate the sample configurations you want to apply based on your machine\n type and workload by using one of the following YAML files:\n\n ### GPU\n\n Use one of the following Cloud GPUs-specific YAML files based on your\n workload type:\n - [Training](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/gpu/training-pv.yaml)\n\n - [Serving](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/gpu/serving-pv.yaml)\n\n - [Checkpointing and JIT cache](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/gpu/checkpointing-pv.yaml)\n\n ### TPU\n\n Use one of the following Cloud TPU-specific YAML files based on your\n workload type:\n - [Training](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/tpu/training-pv.yaml)\n\n - [Serving](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/tpu/serving-pv.yaml)\n\n - [Checkpointing and JIT cache](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/tpu/checkpointing-pv.yaml)\n\n4. Deploy the corresponding pod specification that accesses the\n PersistentVolumeClaim using one the following YAML files:\n\n ### GPU\n\n Deploy the corresponding Cloud GPUs-specific pod specification that\n accesses the PersistentVolumeClaim based on your workload type:\n - [Training](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/gpu/training-pod.yaml)\n\n - [Serving](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/gpu/serving-pod.yaml)\n\n - [Checkpointing and JIT cache](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/gpu/checkpointing-pod.yaml)\n\n ### TPU\n\n Deploy the corresponding Cloud TPU-specific pod specification that\n accesses the PersistentVolumeClaim based on your workload type:\n - [Training](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/tpu/training-pod.yaml)\n\n - [Serving](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/tpu/serving-pod.yaml)\n\n - [Checkpointing and JIT cache](https://github.com/GoogleCloudPlatform/gcsfuse/blob/master/samples/gke-csi-yaml/tpu/checkpointing-pod.yaml)\n\n5. Deploy the PersistentVolume and PersistentVolumeClaim by applying the\n PersistentVolume file.\n\n The GKE pod admission webhook\n inspects the PersistentVolume's attributes to apply potential optimizations\n such as the injection of sidecar containers before the pod is scheduled. \n\n ```\n kubectl apply -f PERSISTENT_VOLUME_YAML_FILE_NAME\n ```\n\n Where:\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003ePERSISTENT_VOLUME_YAML_FILE_NAME\u003c/var\u003e is the name of the PersistentVolume YAML filename. For example, `serving-pv.yaml`.\n6. Deploy the pod specification that references the PersistentVolumeClaim:\n\n ```\n kubectl apply -f POD_YAML_FILE_NAME\n ```\n\n Where:\n - \u003cvar translate=\"no\"\u003ePOD_YAML_FILE_NAME\u003c/var\u003e is the name of the pod YAML configuration file. For example, `serving-pod.yaml`.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- [Learn how to monitor Cloud Storage FUSE performance using metrics](/storage/docs/cloud-storage-fuse/metrics)."]]