Recomendações disponíveis para escalonabilidade
Antes de planejar e projetar uma arquitetura do GKE, mapeie os parâmetros específicos da sua carga de trabalho (por exemplo, o número de usuários ativos, o tempo de resposta esperado, os recursos de computação necessários) e os recursos usados pelo Kubernetes (como pods, Serviços e "CustomResourceDefinition"). Com essas informações mapeadas, analise as recomendações de escalonabilidade do GKE.
As recomendações de escalonabilidade são divididas com base nos seguintes escopos de planejamento:
- Planejar a escalonabilidade: para saber mais sobre as práticas recomendadas gerais para projetar suas cargas de trabalho e clusters para um desempenho confiável ao executar em clusters pequenos e grandes. Essas recomendações são úteis para arquitetos, administradores de plataformas e desenvolvedores do Kubernetes. Para saber mais, consulte Planejar a escalonabilidade.
- Planejar clusters do GKE de grande porte: para saber como planejar a execução de clusters do GKE de grande porte. Saiba mais sobre os limites conhecidos do Kubernetes e do GKE e as maneiras de evitar alcançá-los. Essas recomendações são úteis para arquitetos e administradores da plataforma. Para saber mais, consulte Planejar para grandes clusters do GKE.
- Planejar para grandes cargas de trabalho: para aprender a planejar arquiteturas que executam grandes cargas de trabalho do Kubernetes no GKE. Ele abrange recomendações para distribuir a carga de trabalho entre projetos e clusters e ajustar essas cotas necessárias. Essas recomendações são úteis para arquitetos e administradores de plataformas. Para saber mais, consulte Planejar para grandes cargas de trabalho.
Essas recomendações de escalonabilidade são gerais para o GKE e são aplicáveis aos modos GKE Standard e GKE Autopilot. O Autopilot do GKE provisiona e gerencia a infraestrutura do cluster para você. Portanto, algumas recomendações não são aplicáveis.
A seguir
- Planejar a escalonabilidade.
- Planejar grandes clusters do GKE
- Planejar cargas de trabalho grandes
- Veja nossos episódios sobre como criar clusters grandes do GKE.