65 000 nœuds et plus : GKE est prêt pour les modèles d'IA à trillions de paramètres. En savoir plus.
Google Kubernetes Engine (GKE)
Le service Kubernetes entièrement automatisé le plus évolutif
Mettez vos conteneurs en mode Autopilot et exécutez de façon sécurisée vos charges de travail d'entreprise à grande échelle, quel que soit votre niveau d'expertise sur Kubernetes.
Bénéficiez d'un cluster zonal ou Autopilot gratuit par mois. Les nouveaux clients bénéficient de 300 $ de crédits pour essayer GKE et d'autres produits Google Cloud.
Points forts du produit
Vitesse accrue, risque réduit et coût total de possession (TCO) moindre
Outils de stratégie de sécurité et d'observabilité intégrés
Avec une capacité pouvant atteindre 65 000 nœuds, nous pensons que GKE offre une capacité d'industrialisation plus de 10 fois supérieure à celle des deux autres principaux fournisseurs de services cloud publics.
Fonctionnalités
Prise en charge des clusters de 65 000 nœuds pour l'IA nouvelle génération
En prévision de modèles encore plus volumineux, nous lançons la compatibilité avec les clusters de 65 000 nœuds. Pour développer des modèles d'IA de pointe, les équipes doivent pouvoir allouer des ressources de calcul à différentes charges de travail. Cela inclut non seulement l'entraînement du modèle, mais aussi la diffusion, l'inférence, la recherche ad hoc et la gestion des tâches auxiliaires. En centralisant la puissance de calcul dans le plus petit nombre possible de clusters, vous pouvez vous adapter rapidement aux changements de la demande liés aux charges de travail d'inférence, de recherche et d'entraînement.
Vitesse accrue, risque réduit et coût total de possession (TCO) moindre
Éditions flexibles
L'édition GKE Standard offre une gestion entièrement automatisée du cycle de vie des clusters, l'autoscaling des pods et des clusters, la visibilité des coûts et l'optimisation automatisée des coûts d'infrastructure. Elle inclut tous les avantages existants de GKE, et propose les modes de fonctionnement Autopilot et Standard. GKE Enterprise, la nouvelle édition Premium de GKE, offre tous les avantages mentionnés précédemment, ainsi que des fonctionnalités de gestion, de gouvernance, de sécurité et de configuration pour plusieurs équipes et clusters, le tout pilotable via une console unifiée, et enfin un maillage de services intégré.
Expérience Kubernetes sans serveur avec Autopilot
Surveillance automatisée de la sécurité et de la conformité
La fonctionnalité de détection des menaces GKE est fournie par Security Command Center (SCC) et identifie en temps quasi réel les menaces qui affectent vos clusters GKE en surveillant en permanence les journaux d'audit GKE.
La conformité avec GKE offre des insights en temps réel simplifiés, des rapports automatisés et la liberté d'innover de manière sécurisée sur Google Cloud.
Autoscaling des pods et des clusters
GKE implémente l'API Kubernetes complète, l'autoscaling quadridirectionnel, les canaux de publication et la compatibilité multicluster. L'autoscaling horizontal des pods peut être basé sur l'utilisation du processeur ou sur des métriques personnalisées. L'autoscaling des clusters fonctionne par pool de nœuds. L'autoscaling vertical des pods analyse en continu l'utilisation de la mémoire et des processeurs des pods, et ajuste automatiquement les demandes de ressources mémoire et de processeurs en conséquence.
Mise en réseau et sécurité natives pour les conteneurs
Applications et modèles Kubernetes intégrés
Compatibilité avec les GPU et TPU
Gestion de plusieurs équipes avec les niveaux d'accès d'équipes de parc
Gestion multicluster avec les parcs
Sauvegarde pour GKE
Compatibilité multicloud avec la portabilité des charges de travail
Compatibilité hybride
Maillage de services géré
GitOps géré
Gestion de l'authentification et des accès
Réseau hybride
Réservez une plage d'adresses IP pour votre cluster afin que ses adresses IP coexistent avec celles de votre réseau privé via Google Cloud VPN.
Sécurité et conformité
Surveillance et journalisation intégrées
Options de cluster
Autoscaling
Mise à niveau automatique
Réparation automatique
Limites de ressources
Isolement du conteneur
Prise en charge des applications avec état
Compatibilité avec les images Docker
OS spécialement conçu pour les conteneurs
Registre de conteneurs privés
Compilations rapides et cohérentes
Tableau de bord intégré
VM Spot
Compatibilité avec les disques persistants
Compatibilité avec le SSD local
Équilibrage de charge global
Compatibilité avec Linux et Windows
Conteneurs sans serveur
Mesure de l'utilisation
Canaux de publication
Sécurité sur la chaîne d'approvisionnement logicielle
Facturation à la seconde
Fonctionnement
Un cluster GKE comporte un plan de contrôle et des machines appelés "nœuds". Les nœuds exécutent les services nécessaires aux conteneurs qui constituent vos charges de travail. Le plan de contrôle décide ensuite de ce qui s'exécute sur ces nœuds : il gère entre autres la planification et le scaling. Le mode Autopilot prend en charge cette complexité. Il vous suffit de déployer et d'exécuter vos applications.
Un cluster GKE comporte un plan de contrôle et des machines appelés "nœuds". Les nœuds exécutent les services nécessaires aux conteneurs qui constituent vos charges de travail. Le plan de contrôle décide ensuite de ce qui s'exécute sur ces nœuds : il gère entre autres la planification et le scaling. Le mode Autopilot prend en charge cette complexité. Il vous suffit de déployer et d'exécuter vos applications.
Utilisations courantes
Gérer une infrastructure multicluster
Simplifier les déploiements multicluster avec les parcs
Trouver le bon partenaire pour gérer une infrastructure multicluster
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Simplifier les déploiements multicluster avec les parcs
Partenaires et intégrations
Trouver le bon partenaire pour gérer une infrastructure multicluster
Exécuter de façon sécurisée des charges de travail d'IA optimisées
Exécuter des charges de travail d'IA optimisées avec l'orchestration de plates-formes
Une plate-forme de ML et d'IA robuste offre les éléments suivants : (i) orchestration d'infrastructure compatible avec les GPU pour l'entraînement et l'inférence des charges de travail à grande échelle, (ii) intégration flexible avec des frameworks de calcul et de traitement des données distribués, et (iii) possibilité pour plusieurs équipes d'utiliser la même infrastructure dans l'optique d'optimiser l'utilisation des ressources.
Des GPU partagés dans GKE aident à trouver des neutrinos
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Exécuter des charges de travail d'IA optimisées avec l'orchestration de plates-formes
Une plate-forme de ML et d'IA robuste offre les éléments suivants : (i) orchestration d'infrastructure compatible avec les GPU pour l'entraînement et l'inférence des charges de travail à grande échelle, (ii) intégration flexible avec des frameworks de calcul et de traitement des données distribués, et (iii) possibilité pour plusieurs équipes d'utiliser la même infrastructure dans l'optique d'optimiser l'utilisation des ressources.
Ressources de formation
Des GPU partagés dans GKE aident à trouver des neutrinos
Intégration et livraison continues
Créer un pipeline de livraison continue
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Créer un pipeline de livraison continue
Déployer et exécuter des applications
Déployer une application Web conteneurisée
Trouver le bon partenaire pour déployer et exécuter votre solution
Current déploie et exécute ses applications sur GKE
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Déployer une application Web conteneurisée
Partenaires et intégrations
Trouver le bon partenaire pour déployer et exécuter votre solution
Ressources de formation
Current déploie et exécute ses applications sur GKE
Migrer des charges de travail
Migrer une application à deux niveaux vers GKE
Partenaires et services de migration
Tutoriels, guides de démarrage rapide et ateliers
Migrer une application à deux niveaux vers GKE
Partenaires et intégrations
Partenaires et services de migration
Tarification
| Fonctionnement des tarifs de GKE | Une fois les crédits gratuits utilisés, le coût total est basé sur l'édition, le mode de fonctionnement du cluster, les frais de gestion du cluster et les frais de transfert de données entrant applicables. | |
|---|---|---|
| Service | Description | Prix (USD) |
Version gratuite | La version gratuite de GKE fournit 74,40 $ de crédits mensuels par compte de facturation, appliqués aux clusters zonaux et Autopilot. | Gratuit |
Kubernetes | Édition Enterprise Inclut toutes les fonctionnalités de l'édition Standard, mais également les opérations inter-équipes, la gestion multicluster et l'accès en libre-service, des fonctionnalités avancées de sécurité, de maillage de services et de configuration, ainsi qu'une console unifiée. | 0,0083 $ par vCPU et par heure |
Édition Standard Inclut la gestion entièrement automatisée du cycle de vie des clusters, l'autoscaling des pods et des clusters, la visibilité des coûts et l'optimisation automatisée des coûts d'infrastructure. | 0,10 $ par cluster et par heure | |
Calcul | Mode Autopilot : ressources de processeur, de mémoire et de calcul provisionnées pour vos pods. Mode Standard : chaque instance vous est facturée selon les tarifs de Compute Engine. | Consultez les tarifs de Compute Engine. |
Apprenez-en davantage sur les tarifs de GKE. Afficher le détail des tarifs
Fonctionnement des tarifs de GKE
Une fois les crédits gratuits utilisés, le coût total est basé sur l'édition, le mode de fonctionnement du cluster, les frais de gestion du cluster et les frais de transfert de données entrant applicables.
La version gratuite de GKE fournit 74,40 $ de crédits mensuels par compte de facturation, appliqués aux clusters zonaux et Autopilot.
Gratuit
Édition Enterprise
Inclut toutes les fonctionnalités de l'édition Standard, mais également les opérations inter-équipes, la gestion multicluster et l'accès en libre-service, des fonctionnalités avancées de sécurité, de maillage de services et de configuration, ainsi qu'une console unifiée.
0,0083 $
par vCPU et par heure
Édition Standard
Inclut la gestion entièrement automatisée du cycle de vie des clusters, l'autoscaling des pods et des clusters, la visibilité des coûts et l'optimisation automatisée des coûts d'infrastructure.
0,10 $
par cluster et par heure
Mode Autopilot : ressources de processeur, de mémoire et de calcul provisionnées pour vos pods.
Mode Standard : chaque instance vous est facturée selon les tarifs de Compute Engine.
Consultez les tarifs de Compute Engine.
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