Acerca de las ComputeClasses integradas en GKE

En esta página se describen las ComputeClasses que Google Kubernetes Engine (GKE) instala en tus clústeres. Obtendrás información sobre el nombre, la disponibilidad y la configuración de nodos de cada ComputeClass integrado. Esta página está dirigida a ingenieros de plataformas y operadores de aplicaciones que quieran tomar una decisión fundamentada sobre las ComputeClasses disponibles y cuál es la clase óptima para cargas de trabajo específicas.

Ya deberías conocer ComputeClasses.

Información general sobre las ComputeClasses integradas

Muchas cargas de trabajo de GKE son de uso general y no requieren hardware especializado, como servidores web o trabajos por lotes a pequeña escala. En estas cargas de trabajo, la prioridad suele ser reducir la sobrecarga asociada a la gestión manual de la infraestructura de nodos y la configuración del escalado automático.

GKE tiene varias ComputeClasses integradas para casos prácticos como ejecutar cargas de trabajo de Autopilot en clústeres estándar o colocar cargas de trabajo de uso general tolerantes a fallos en VMs de instancia esporádica. Usa una ComputeClass integrada para cargas de trabajo que no requieran hardware específico (como GPUs) o ajustes de nodo específicos (como marcas sysctl de Linux). Si tus cargas de trabajo necesitan hardware más especializado, usa una ComputeClass personalizada.

ComputeClasses integradas disponibles en GKE

En la siguiente tabla se describen las ComputeClasses integradas que están disponibles en GKE:

ComputeClasses integradas
autopilot

Crea nodos bajo demanda que usen la plataforma de computación optimizada para contenedores de Autopilot. Esta ComputeClass es la predeterminada para los clústeres de Autopilot en cualquier versión de GKE, pero se puede seleccionar explícitamente en versiones específicas de GKE.

Se trata de una ComputeClass de Autopilot, lo que significa que GKE gestiona los nodos por ti incluso en los clústeres estándar. Puedes usar esta ComputeClass para ejecutar cargas de trabajo en modo Autopilot en clústeres estándar.

Disponible en clústeres Autopilot y Standard que estén registrados en el canal de lanzamiento Rápido y ejecuten la versión 1.33.1-gke.1107000 de GKE o una posterior.
autopilot-spot

Crea máquinas virtuales de Spot que usen la plataforma de computación optimizada para contenedores Autopilot. Esta ComputeClass se aplica de forma predeterminada a cualquier pod de los clústeres de Autopilot que seleccione explícitamente VMs de Spot en la especificación del pod.

Se trata de una ComputeClass de Autopilot, lo que significa que GKE gestiona los nodos por ti incluso en los clústeres estándar. Puedes usar esta ComputeClass para ejecutar cargas de trabajo en modo Autopilot en clústeres estándar.

Disponible en clústeres Autopilot y Standard que estén registrados en el canal de lanzamiento Rápido y ejecuten la versión 1.33.1-gke.1107000 de GKE o una posterior.

Precios

Autopilot te factura de forma diferente en función de la ComputeClass que soliciten tus pods. Para obtener más información, consulta los precios de Google Kubernetes Engine.

Selección de ComputeClass integrada en las cargas de trabajo

Para seleccionar una ComputeClass integrada o personalizada al desplegar una carga de trabajo de GKE, selecciona la etiqueta cloud.google.com/compute-class en el manifiesto de la carga de trabajo, como en el siguiente ejemplo:

apiVersion: apps/v1
kind: Deployment
metadata:
  name: helloweb
  labels:
    app: hello
spec:
  selector:
    matchLabels:
      app: hello
  template:
    metadata:
      labels:
        app: hello
    spec:
      nodeSelector:
        # Replace with the name of a compute class
        cloud.google.com/compute-class: COMPUTE_CLASS 
      containers:
      - name: hello-app
        image: us-docker.pkg.dev/google-samples/containers/gke/hello-app:1.0
        ports:
        - containerPort: 8080
        resources:
          requests:
            cpu: "250m"
            memory: "4Gi"

En este ejemplo, COMPUTE_CLASS es el nombre de una clase de cálculo. No puedes seleccionar más de una ComputeClass en una carga de trabajo específica.

Cuando despliega una carga de trabajo que selecciona un ComputeClass, GKE usa las propiedades de ese ComputeClass para crear nodos que ejecuten los pods. Por ejemplo, si seleccionas la autopilot ComputeClass integrada en una carga de trabajo, GKE ejecutará esos pods en modo Autopilot.

Aplicación predeterminada de ComputeClasses integradas

Puedes definir cualquier ComputeClass de un clúster como ComputeClass predeterminado para un espacio de nombres específico. GKE aplica esa clase predeterminada a los pods que no seleccionan explícitamente una ComputeClass.

Por ejemplo, supongamos que tienes un clúster estándar que ejecuta muchos pods de servidor web de uso general en un espacio de nombres serving. Si defines la autopilot ComputeClass integrada como predeterminada para el espacio de nombres, tus pods de servidor web se ejecutarán en la plataforma de computación optimizada para contenedores de Autopilot de forma predeterminada, sin necesidad de hacer cambios en las especificaciones de la carga de trabajo. Las cargas de trabajo de ese espacio de nombres que necesiten un hardware diferente pueden añadir un selector para otra ComputeClass.

Para obtener más información sobre cómo definir una ComputeClass como predeterminada en un espacio de nombres, consulta el artículo Configurar una ComputeClass predeterminada para un espacio de nombres.

Siguientes pasos