Google Kubernetes Engine(GKE)
진화한 Kubernetes: 플랫폼 빌더를 위한 기반
컨테이너를 Autopilot으로 설정하고 엔터프라이즈 워크로드를 규모에 맞게 안전하게 실행합니다. 필요한 Kubernetes 관련 전문 지식이 거의 없거나 전혀 없습니다.
매월 영역 클러스터 또는 Autopilot 클러스터 1개가 무료로 제공됩니다. 신규 고객에게는 GKE를 사용해 볼 수 있는 $300의 무료 크레딧이 제공됩니다.
기능
클러스터 관리 간소화 및 리소스 효율성 개선
GKE Autopilot은 클러스터의 기본 컴퓨팅을 구성 또는 모니터링할 필요 없이 관리하는 핸드오프 작업 모드입니다. 자동 용량 적정 조정 및 포드당 가격 책정을 통해 과도한 프로비저닝, 과도한 비용 지불, 낮은 사용률을 방지할 수 있습니다. Autopilot의 컨테이너 최적화 컴퓨팅을 사용하면 필요할 때 필요한 용량을 최적의 가격과 성능으로 제공하는 수직 및 수평 확장 가능한 거의 실시간 컴퓨팅을 얻을 수 있습니다.
에이전트 AI 워크로드 및 생성형 AI 모델을 위한 프로덕션에 즉시 사용 가능한 플랫폼
최대 65,000개의 노드 클러스터 지원, AI 하이퍼컴퓨터와의 통합, GPU 및 TPU 지원을 통해 GKE는 ML, HPC, 특수 하드웨어 가속기를 활용하는 기타 워크로드를 쉽게 실행할 수 있도록 지원합니다.
생성형 AI 인식 확장 및 부하 분산 기술을 갖춘 GKE 추론 기능은 다른 관리형 및 오픈소스 Kubernetes 제품에 비해 서빙 비용을 30% 이상 줄이고 꼬리 지연 시간을 60% 줄이며 처리량을 최대 40%까지 높일 수 있도록 지원합니다.
뛰어난 보안 설계
GKE는 기본 제공 권장사항, 규정 준수 인프라, 실시간 알림을 통해 대규모 보안을 제공하므로 통합 뷰에서 보안 위협과 규정 준수 문제를 신속하게 완화할 수 있습니다.
750명 이상의 전문가로 구성된 Google 보안팀의 지원을 받는 GKE의 기본 제공 보안 상황에는 패치 및 강화, 격리 및 세분화, Confidential GKE Node, ID 및 액세스 관리, Cloud Logging 및 Cloud Monitoring과의 통합이 포함됩니다.
또한 GKE Sandbox를 사용하면 GKE에서 컨테이너화된 워크로드 간에 2차 방어 레이어를 추가하여 워크로드 보안을 강화할 수 있습니다.
멀티 클라우드 지원을 통한 워크로드 이식성
GKE는 인증된 Kubernetes를 실행하고 개방형 표준을 수용하여 고객이 기존 온프레미스 하드웨어 투자 또는 퍼블릭 클라우드에서 애플리케이션을 수정 없이 실행할 수 있도록 지원합니다.
GKE 연결 클러스터를 사용하면 직접 만든 모든 규정 준수 Kubernetes 클러스터를 GKE 관리 환경에 등록하거나 연결할 수 있습니다. 클러스터를 연결하면 GKE가 이를 관리 및 제어하고 구성 동기화, Cloud Service Mesh, Fleet와 같은 추가 기능을 사용할 수 있습니다.
일반적인 용도
모든 워크로드를 위한 플랫폼 빌드
빠르고 안정적인 앱 배포를 위한 엔터프라이즈 개발자 플랫폼 빌드
빠르고 안정적인 앱 배포를 위한 엔터프라이즈 개발자 플랫폼 빌드
Google Cloud는 플랫폼의 구성요소 역할을 하는 포괄적인 관리형 서비스 및 런타임 제품군을 제공하므로 사용 사례에 맞는 최적의 서비스 조합을 찾을 수 있습니다. GKE는 Google Cloud 생태계와의 긴밀한 통합, 탁월한 확장성, 기본 제공 보안 상황을 통해 플랫폼을 위한 이상적인 기반을 제공합니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
빠르고 안정적인 앱 배포를 위한 엔터프라이즈 개발자 플랫폼 빌드
빠르고 안정적인 앱 배포를 위한 엔터프라이즈 개발자 플랫폼 빌드
Google Cloud는 플랫폼의 구성요소 역할을 하는 포괄적인 관리형 서비스 및 런타임 제품군을 제공하므로 사용 사례에 맞는 최적의 서비스 조합을 찾을 수 있습니다. GKE는 Google Cloud 생태계와의 긴밀한 통합, 탁월한 확장성, 기본 제공 보안 상황을 통해 플랫폼을 위한 이상적인 기반을 제공합니다.
학습 리소스
생성형 AI 모델 학습, 서빙, 확장
GKE로 생성형 AI 추론 배포
GKE로 생성형 AI 추론 배포
GKE는 AI를 위한 플랫폼을 제공할 뿐만 아니라 AI를 통해 Kubernetes 운영을 간소화하고 자동화합니다. 최대 65,000개의 노드를 지원하고 AI 하이퍼컴퓨터와 통합되어 있으므로 GKE에서 가장 큰 규모의 생성형 AI 모델을 학습시키고 확장할 수 있습니다.
또한 GKE의 생성형 AI 인식 추론 기능은 OSS K8s보다 서빙 비용을 최대 30% 절감하고 꼬리 지연 시간을 60% 단축하며 처리량을 40% 높여 줍니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
GKE로 생성형 AI 추론 배포
GKE로 생성형 AI 추론 배포
GKE는 AI를 위한 플랫폼을 제공할 뿐만 아니라 AI를 통해 Kubernetes 운영을 간소화하고 자동화합니다. 최대 65,000개의 노드를 지원하고 AI 하이퍼컴퓨터와 통합되어 있으므로 GKE에서 가장 큰 규모의 생성형 AI 모델을 학습시키고 확장할 수 있습니다.
또한 GKE의 생성형 AI 인식 추론 기능은 OSS K8s보다 서빙 비용을 최대 30% 절감하고 꼬리 지연 시간을 60% 단축하며 처리량을 40% 높여 줍니다.
멀티 에이전트 조정
멀티 에이전트 애플리케이션 배포 및 조정
멀티 에이전트 애플리케이션 배포 및 조정
에이전트 AI는 LLM을 '두뇌'로 사용하여 도구를 통해 작업을 수행하는 에이전트의 조정 및 실행을 중심으로 합니다.
GKE는 에이전트를 지원하고 컴퓨팅을 조정하는 최고의 개방형 플랫폼으로, 차세대 에이전트 AI 워크로드를 수용할 수 있도록 지원합니다.
튜토리얼, 빠른 시작, 실습
멀티 에이전트 애플리케이션 배포 및 조정
멀티 에이전트 애플리케이션 배포 및 조정
에이전트 AI는 LLM을 '두뇌'로 사용하여 도구를 통해 작업을 수행하는 에이전트의 조정 및 실행을 중심으로 합니다.
GKE는 에이전트를 지원하고 컴퓨팅을 조정하는 최고의 개방형 플랫폼으로, 차세대 에이전트 AI 워크로드를 수용할 수 있도록 지원합니다.
가격 책정
| GKE 가격 책정 방식 | 무료 크레딧을 사용한 후, 클러스터 작업 모드, 클러스터 관리 수수료, 적용 가능한 인바운드 데이터 전송 수수료를 기준으로 총비용이 청구됩니다. | |
|---|---|---|
| 서비스 | 설명 | 가격(USD) |
무료 등급 | GKE 무료 등급은 결제 계정당 영역 및 Autopilot 클러스터에 적용되는 월 $74.40의 크레딧을 제공합니다. | 무료 |
클러스터 관리 수수료 | 완전 자동화된 클러스터 수명 주기 관리, 포드 및 클러스터 자동 확장, 비용 가시성, 자동화된 인프라 비용 최적화, 멀티 클러스터 관리 기능을 추가 비용 없이 제공합니다. | $0.10 클러스터별 시간당 |
컴퓨팅 | Autopilot을 사용하면 포드에 프로비저닝된 CPU, 메모리, 컴퓨팅 리소스에 대한 비용만 지불하면 됩니다. Autopilot을 사용하지 않는 노드 풀 및 컴퓨팅 클래스의 경우 노드가 삭제될 때까지 노드의 기본 Compute Engine 인스턴스에 대한 요금이 청구됩니다. | |
GKE 가격 책정 자세히 알아보기 모든 가격 책정 세부정보 보기
GKE 가격 책정 방식
무료 크레딧을 사용한 후, 클러스터 작업 모드, 클러스터 관리 수수료, 적용 가능한 인바운드 데이터 전송 수수료를 기준으로 총비용이 청구됩니다.
클러스터 관리 수수료
완전 자동화된 클러스터 수명 주기 관리, 포드 및 클러스터 자동 확장, 비용 가시성, 자동화된 인프라 비용 최적화, 멀티 클러스터 관리 기능을 추가 비용 없이 제공합니다.
$0.10
클러스터별 시간당
Autopilot을 사용하면 포드에 프로비저닝된 CPU, 메모리, 컴퓨팅 리소스에 대한 비용만 지불하면 됩니다.
Autopilot을 사용하지 않는 노드 풀 및 컴퓨팅 클래스의 경우 노드가 삭제될 때까지 노드의 기본 Compute Engine 인스턴스에 대한 요금이 청구됩니다.
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비즈니스 사례
GKE 고객 사례
10년 이상 GKE를 사용해 온 Signify의 선택 이유
GKE를 기반으로 한 Philips Hue 플랫폼은 지난 10년간 인프라를 확장하여 트랜잭션과 명령어가 1,150% 증가하는 것을 지원했습니다.
GKE에서 AI 혁신 실현
AI 기반 광고 제공업체인 Moloco는 GKE에서 TPU를 사용해 모델 학습 시간을 10배 단축했습니다.
HubX는 GKE에서 TPU를 사용하여 지연 시간을 최대 66% 단축해 사용자 경험을 개선하고 전환율을 높일 수 있습니다.
LiveX AI는 GKE Autopilot을 통해 TCO를 50% 이상 절감하고 제품 출시 기간을 25% 단축하며 운영 비용을 66% 절감했습니다.
