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Cluster für Mehrmandantenfähigkeit einrichten
Mehrmandantenfähigkeit von Clustern
Mehrmandantenfähige Umgebung planen
GKE-Cluster für Mandanten von Drittanbietern vorbereiten
Mehrmandantenfähiges Logging einrichten
Flotten verwenden, um die Multi-Cluster-Verwaltung zu vereinfachen
Flotten
Flotten erstellen
Skalierbarkeit für Cluster verbessern
Skalierbarkeit von GKE
Skalierbarkeit planen
Für große GKE-Cluster planen
Große Arbeitslasten planen
Kapazitätsreserven
Kapazitätsreserven konfigurieren
Zusätzliche Rechenkapazität für eine schnelle Pod-Skalierung bereitstellen
Reservierte zonale Ressourcen nutzen
Schnelleres Starten von Arbeitslasten mit Schnellstartknoten
Kosten senken und optimieren
GKE-Cluster zur Kostenoptimierung entwerfen und konfigurieren
Autoscaling für Arbeitslasten konfigurieren
Bereitgestellte Anwendungen skalieren
Arbeitslasten horizontal automatisch skalieren
Horizontales Pod-Autoscaling
Bereitstellungen mit horizontalem Pod-Autoscaling automatisch skalieren
Ereignislogs für horizontales Pod-Autoscaling erfassen
Autoscaling von Arbeitslasten anhand von Messwerten
Benutzerdefinierte Messwerte verfügbar machen
Autoscaling für LLM-Arbeitslasten auf GPUs konfigurieren
Autoscaling für LLM-Arbeitslasten auf TPUs konfigurieren
Skalierung auf null mit KEDA
Arbeitslasten vertikal automatisch skalieren
Vertikales Pod-Autoscaling
Skalierung von Containerressourcenanfragen und -limits
Ereignislogs für vertikales Pod-Autoscaling erfassen
Mehrdimensionales Pod-Autoscaling konfigurieren
Anwendungsstart mit CPU-Boost beim Start beschleunigen
Autoscaling für Infrastruktur konfigurieren
Cluster-Autoscaling
Cluster-Autoscaling konfigurieren
Cluster-Autoscaling-Ereignisse ansehen
Automatisches Erstellen von Knotenpools
Automatisches Erstellen von Knotenpools konfigurieren
Granulare Ressourcenlimits konfigurieren
Fehlertolerante Arbeitslasten kostengünstiger ausführen
Spot-Pods in Autopilot-Clustern verwenden
Spot-VMs zum Ausführen von Arbeitslasten in GKE Standard-Clustern verwenden
VMs auf Abruf zum Ausführen von Arbeitslasten verwenden
GKE-Kosten ansehen
Aufschlüsselung der Clusterkosten ansehen
Kostenbezogene Optimierungsmesswerte ansehen
GKE-Kosten optimieren
Größe von GKE-Arbeitslasten in großem Maßstab anpassen
Kostensenkung durch Herunterskalieren von GKE-Clustern außerhalb der Spitzenzeiten
Unter- und überbereitgestellte GKE-Cluster identifizieren
Inaktive GKE-Cluster identifizieren
Unter- und überprovisionierte Arbeitslasten identifizieren
Speicher bereitstellen
Speicher für GKE-Cluster
Kubernetes-Funktionen, ‑Primitive und ‑Abstraktionen für den Speicher verwenden
Nichtflüchtige Volumes und dynamische Bereitstellung verwenden
StatefulSets verwenden
Volume-Snapshots
Volume-Erweiterung verwenden
Volumes mit Daten aus Cloud Storage füllen
GKE Volume Populator
Datenübertragung auf Hyperdisk ML automatisieren
Blockspeicher
Nichtflüchtige Speicher bereitstellen und verwenden
CSI-Treiber für nichtflüchtigen Speicher der Compute Engine verwenden
Beschränkungen für das Anhängen nichtflüchtiger Volumes
Vorhandene nichtflüchtige Speicher verwenden
CSI-Treiber manuell installieren
Nichtflüchtige Speicher mit mehreren Lesezugriffen verwenden (ReadOnlyMany)
Nichtflüchtige SSD-Speicher
Regionale nichtflüchtige Speicher
Verfügbarkeit zustandsorientierter Anwendungen mit zustandsorientiertem HA-Operator erhöhen
Hyperdisk bereitstellen und verwenden
Informationen zu Hyperdisk
Speicherleistung mit Hyperdisk skalieren
Speicherleistung und -kosten mit Hyperdisk Storage Pools optimieren
KI-/ML-Datenladen mit Hyperdisk ML beschleunigen
GKE Data Cache bereitstellen und verwenden
Lesevorgänge zustandsorientierter Arbeitslasten mit GKE Data Cache beschleunigen
Nichtflüchtigen Speicher verwalten
Bootlaufwerk für Knotendateisysteme konfigurieren
Nichtflüchtige Speicher klonen
Persistent Disk-Speicher mit Volume-Snapshots sichern und wiederherstellen
Laufwerksleistung optimieren
Laufwerkleistung optimieren
Laufwerkleistung überwachen
Lokale SSD und sitzungsspezifischer Speicher
Lokaler SSD-Speicher für GKE
Sitzungsspezifischen lokalen SSD-gestützten Speicher bereitstellen
Lokalen SSD-gestützten Rohblockspeicher bereitstellen
Deployment mit einem EmptyDir-Volume erstellen
Dedizierte nichtflüchtige Speicher als sitzungsspezifische Volumes verwenden
Dateispeicher
Lustre-Volumes bereitstellen und verwenden
Managed Lustre für GKE
Volume erstellen und verwenden, das von Managed Lustre unterstützt wird
Auf vorhandene Managed Lustre-Instanzen zugreifen
Managed Lustre-Volumes erweitern
Managed Lustre in GKE mit XPK bereitstellen
Filestore bereitstellen und verwenden
Filestore-Unterstützung für GKE
Auf Filestore-Instanzen zugreifen
Zustandsorientierte Arbeitslast mit Filestore bereitstellen
Filestore-Mehrfachfreigaben für GKE
Mehrfachfreigaben für GKE optimieren
Filestore-Speicher mit Volume-Snapshots sichern und wiederherstellen
Objektspeicher
Schnellstartanleitung: CSI-Treiber für Cloud Storage FUSE für GKE
CSI-Treiber für Cloud Storage FUSE für GKE
CSI-Treiber für Cloud Storage FUSE einrichten
Cloud Storage-Buckets als flüchtige Volumes bereitstellen
Cloud Storage-Buckets als persistente Volumes bereitstellen
Sidecar-Container für den CSI-Treiber für Cloud Storage FUSE konfigurieren
Leistung von Cloud Storage FUSE optimieren
Leistungsoptimierung mit Leistungsprofilen automatisieren
Manuelle Leistungsoptimierung
Arbeitslasten bereitstellen und verwalten
Autopilot-Arbeitslasten bereitstellen
Ressourcenanfragen für Autopilot-Arbeitslasten planen
Autopilot-Arbeitslasten in GKE Standard
Autopilot-Arbeitslasten in Standardclustern ausführen
Knotenattribute mit ComputeClasses konfigurieren
GKE-ComputeClasses
Integrierte ComputeClasses in GKE
Benutzerdefinierte Compute-Klassen
Automatisch skalierte Knotenattribute mit benutzerdefinierten ComputeClasses steuern
Compute-Klassen standardmäßig auf Pods anwenden
Compute-Klassen „Balanced“ und „Scale-Out“ in Autopilot-Clustern
Vordefinierte Compute-Klassen für Autopilot-Pods auswählen
Best Practices für ComputeClasses
Arbeitslasten auf optimierter Hardware bereitstellen
Mindest-CPU-Plattformen für rechenintensive Arbeitslasten
Pod-Bursting in GKE konfigurieren
CPU-Leistung mit der PMU analysieren
HPC-Arbeitslasten (Hochleistungs-Computing) mit H4D ausführen
Best Practices zum Ausführen von HPC-Arbeitslasten
Arbeitslasten mit besonderen Sicherheitsanforderungen bereitstellen
Zulassung privilegierter Arbeitslasten im Autopilot-Modus
Zulassungslisten für privilegierte Arbeitslasten im Autopilot-Modus erstellen
GKE Autopilot-Partner
Privilegierte Open-Source-Arbeitslasten im Autopilot-Modus
Privilegierte Autopilot-Arbeitslasten in Organisationen einschränken
Zulassung privilegierter Arbeitslasten im Autopilot-Modus steuern
Fehlerbehebung bei privilegierten Autopilot-Arbeitslasten und Zulassungslisten
Arbeitslasten bereitstellen, für die spezielle Geräte erforderlich sind
Dynamische Ressourcenzuweisung (DRA) in GKE
GKE-Infrastruktur für DRA vorbereiten
DRA-Arbeitslasten bereitstellen
Arbeitslasten mit Pod-Snapshots sichern und wiederherstellen
Pod-Snapshots
Aus einem Pod-Snapshot wiederherstellen
Arbeitslasten migrieren
Standardcluster für die Migration zu Autopilot identifizieren
Migration von Standardclustern zu Autopilot-Clustern vorbereiten
Arbeitslasten verwalten
GKE-Pods in bestimmten Zonen platzieren
Zonenausfall simulieren
Arbeitslasteffizienz mit NCCL Fast Socket verbessern
Container-Image-Digests
Container-Image-Digests in Kubernetes-Manifesten verwenden
Initialisierungsgeschwindigkeit von Arbeitslasten verbessern
Streaming-Container-Images verwenden
Sekundäre Bootlaufwerke zum Vorabladen von Daten oder Container-Images verwenden
Arbeitslasten mit Namespaces isolieren
Continuous Integration und Continuous Delivery
Continuous Integration und Continuous Delivery planen
CI/CD-Pipeline mit Azure Pipelines erstellen
Continuous Delivery gemäß GitOps mit Cloud Build
Moderne CI/CD mit GKE
Ein Framework für die Softwarebereitstellung
CI/CD-System erstellen
Entwickler-Workflow anwenden
Arbeitslasten nach Anwendungstypen bereitstellen
KI-/ML-Arbeitslasten
KI‑/ML-Orchestrierung in der GKE
GKE-Hypercluster
Arbeitslasten für Datenbanken, Caches und Datenstreaming
Daten in GKE
Datenbankbereitstellungen in der GKE planen
Verwaltete Datenbanken
Anwendung mit GKE Autopilot und Cloud Spanner bereitstellen
Wordpress auf GKE mit Persistent Disk und Cloud SQL bereitstellen
Daten in GKE mit BigQuery, Cloud Run und Gemma analysieren
Kafka
Apache Kafka mit Strimzi in GKE bereitstellen
Apache Kafka mit Confluent in GKE bereitstellen
Redis
Mehrstufige Webanwendung mit Redis und PHP erstellen
Redis-Cluster in GKE bereitstellen
Redis mit Redis Enterprise in GKE bereitstellen
Redis-Leistung in GKE optimieren
MySQL
Statusbehafteten MySQL-Cluster bereitstellen
MySQL-Daten von nichtflüchtigem Speicher mithilfe von Snapshots zu Hyperdisk migrieren
MySQL-Daten mit Sicherung für GKE von einem nichtflüchtigen Speicher zu Hyperdisk migrieren
MySQL-Leistung in GKE optimieren
PostgreSQL
Stellen Sie hochverfügbare PostgreSQL-Datenbank bereit.
PostgreSQL mit Zalando in GKE bereitstellen
PostgreSQL mit CloudNativePG in GKE bereitstellen
SQL Server
Einzelne SQL Server 2017-Instanz in GKE bereitstellen
Memcached
Memcached in GKE bereitstellen
Vektordatenbanken
RAG-Chatbot mit GKE und Cloud Storage erstellen
Qdrant-Datenbank in GKE bereitstellen
Elasticsearch-Datenbank in GKE bereitstellen
PostgreSQL-Vektordatenbank in GKE bereitstellen
Weaviate-Vektordatenbank in GKE bereitstellen
Webserver und Anwendungen
Websites bereitstellen
Zustandsorientierte Anwendung bereitstellen
Sicherstellen, dass Arbeitslasten auf Störungen vorbereitet sind
Zustandslose Anwendungen bereitstellen
Direkte Verbindungen zu Autopilot-Pods mit hostPort zulassen
Django ausführen
Anwendung vom Cloud Marketplace bereitstellen
Full-Stack-Arbeitslasten in großem Maßstab in GKE ausführen
Container-Webserveranwendung bereitstellen
Game Servers
Unterstützung bei Problemen mit Agones und Game Servers erhalten
Agones-Controller in Ihrem GKE-Cluster isolieren
Arm-Arbeitslasten bereitstellen
Arm-Arbeitslast für die Bereitstellung in Standardclustern vorbereiten
Images mit mehreren Architekturen für Arm-Arbeitslasten erstellen
Autopilot-Arbeitslasten in der Arm-Architektur bereitstellen
Anwendung „x86“ in GKE für mehrere Architekturen mit Arm migrieren
Microsoft Windows
Windows Server-Anwendung bereitstellen
Windows Server-Images für mehrere Architekturen erstellen
ASP.NET-Anwendungen mit Windows-Authentifizierung in GKE-Windows-Containern bereitstellen
Cluster verwalten und optimieren
Clusterlebenszyklusänderungen verwalten, um Unterbrechungen zu minimieren
Nutzung von GKE mit Informationen und Empfehlungen optimieren
GKE-Cluster verwalten
Cluster und Arbeitslast für das Staging konfigurieren
Arbeitslastleistung optimieren
Cluster und Knotenpools aktualisieren
GKE-Clusterupgrades
Clusterupgrades planen
Release-Versionen
Releasekanäle verwenden
Autopilot-Clusterupgrades
Standardupgrades von Clustern
Knoten automatisch upgraden
Steuerungsebene oder Knotenpools eines Clusters manuell upgraden
Strategien für Knotenupgrades
Strategien für Knotenupgrades konfigurieren
Wartungsfenster und Ausschlüsse
Wartungsfenster und -ausschlüsse konfigurieren
Roll-out-Sequenzierung mit benutzerdefinierten Phasen