À propos des ComputeClass intégrées dans GKE

Cette page décrit les ComputeClasses que Google Kubernetes Engine (GKE) installe dans vos clusters. Vous découvrirez le nom, la disponibilité et la configuration des nœuds de chaque ComputeClass intégrée. Cette page s'adresse aux ingénieurs de plate-forme et aux opérateurs d'applications qui souhaitent faire un choix éclairé concernant les ComputeClasses disponibles et la classe optimale pour des charges de travail spécifiques.

Vous devez déjà connaître les ComputeClasses.

Présentation des ComputeClasses intégrées

De nombreuses charges de travail GKE sont des charges de travail à usage général qui ne nécessitent pas de matériel spécialisé, comme les serveurs Web ou les tâches par lot à petite échelle. Pour ces charges de travail, la priorité est souvent de réduire les frais généraux associés à la gestion manuelle de l'infrastructure de nœuds et de la configuration de l'autoscaling.

GKE propose différentes ComputeClasses intégrées pour des cas d'utilisation tels que l'exécution de charges de travail Autopilot dans des clusters standards ou le placement de charges de travail à usage général tolérantes aux pannes sur des VM Spot. Utilisez une ComputeClass intégrée pour les charges de travail qui ne nécessitent pas de matériel spécifique (comme des GPU) ni de paramètres de nœud spécifiques (comme des indicateurs sysctl Linux). Si vos charges de travail ont besoin de matériel plus spécialisé, utilisez une ComputeClass personnalisée.

Classes ComputeClass intégrées disponibles dans GKE

Le tableau suivant décrit les ComputeClasses intégrées disponibles dans GKE :

ComputeClasses intégrées
autopilot

Créez des nœuds à la demande qui utilisent la plate-forme de calcul optimisée pour les conteneurs Autopilot. Cette ComputeClass est la valeur par défaut pour les clusters Autopilot dans n'importe quelle version de GKE, mais elle est disponible pour une sélection explicite dans certaines versions de GKE.

Il s'agit d'une ComputeClass Autopilot, ce qui signifie que GKE gère les nœuds pour vous, même dans les clusters standards. Vous pouvez utiliser cette ComputeClass pour exécuter des charges de travail en mode Autopilot dans des clusters Standard.

Disponible dans les clusters Autopilot et Standard enregistrés dans le canal de publication précoce et exécutant GKE version 1.33.1-gke.1107000 ou ultérieure.
autopilot-spot

Créez des VM Spot qui utilisent la plate-forme de calcul optimisée pour les conteneurs Autopilot. Cette ComputeClass est appliquée par défaut à tous les pods des clusters Autopilot qui sélectionnent explicitement des VM Spot dans la spécification du pod.

Il s'agit d'une ComputeClass Autopilot, ce qui signifie que GKE gère les nœuds pour vous, même dans les clusters standards. Vous pouvez utiliser cette ComputeClass pour exécuter des charges de travail en mode Autopilot dans des clusters Standard.

Disponible dans les clusters Autopilot et Standard enregistrés dans le canal de publication précoce et exécutant GKE version 1.33.1-gke.1107000 ou ultérieure.

Tarifs

Autopilot vous facture différemment selon la ComputeClass demandée par vos pods. Pour en savoir plus, consultez la page Tarifs de Google Kubernetes Engine.

Sélection de ComputeClass intégrée dans les charges de travail

Pour sélectionner une ComputeClass intégrée ou personnalisée lorsque vous déployez une charge de travail GKE, vous sélectionnez le libellé cloud.google.com/compute-class dans le fichier manifeste de votre charge de travail, comme dans l'exemple suivant :

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"

Dans cet exemple, COMPUTE_CLASS est le nom d'une classe de calcul. Vous ne pouvez pas sélectionner plusieurs ComputeClass dans une charge de travail spécifique.

Lorsque vous déployez une charge de travail qui sélectionne une ComputeClass, GKE utilise les propriétés de cette ComputeClass pour créer des nœuds permettant d'exécuter les pods. Par exemple, si vous sélectionnez la ComputeClass autopilot intégrée dans une charge de travail, GKE exécute ces pods en mode Autopilot.

Application par défaut des ComputeClasses intégrées

Vous pouvez définir n'importe quelle ComputeClass d'un cluster comme ComputeClass par défaut pour un espace de noms spécifique. GKE applique cette classe par défaut à tous les pods qui ne sélectionnent pas explicitement de ComputeClass.

Prenons l'exemple d'un cluster Standard qui exécute de nombreux pods de serveur Web à usage général dans un espace de noms serving. Si vous définissez la ComputeClass autopilot intégrée comme valeur par défaut pour l'espace de noms, vos pods de serveur Web s'exécutent par défaut sur la plate-forme de calcul optimisée pour les conteneurs Autopilot, sans qu'il soit nécessaire de modifier les spécifications de la charge de travail. Toutes les charges de travail de cet espace de noms qui nécessitent un matériel différent peuvent ajouter un sélecteur pour une autre ComputeClass.

Pour savoir comment définir une ComputeClass comme classe par défaut dans un espace de noms, consultez Configurer une ComputeClass par défaut pour un espace de noms.

Étapes suivantes