Bei datenintensiven Arbeitslasten können Sie aus folgenden Optionen auswählen, um die Anforderungen Ihrer Organisation am besten zu erfüllen:

  • Vollständig verwaltete Datenlösungen: Verwaltete Angebote wie Cloud SQL, Memorystore, Dataproc oder Cloud Spanner sind einfacher in der Wartung und Handhabung und eine gute Wahl, wenn Sie keine detaillierte Kontrolle benötigen.
  • Datenanwendung in Kubernetes Sie können Ihre zustandsorientierten Anwendungen auf einemGoogle Kubernetes Engine (GKE)-Cluster mit allen Vorteilen von verwaltetem Kubernetes einschließlich Skalierbarkeit, Sicherheit, Robustheit und Kosteneffizienz bereitstellen und ausführen. Sie können Kubernetes-Operatoren wie die für Kafka und Redis verwenden, um die Arbeitslastverwaltung zu vereinfachen.

Erfahren Sie, wie Sie mit Datenarbeitslasten in Kubernetes die Kosten senken und den ROI Ihrer Organisation steigern können. Bericht „Data on Kubernetes 2022“ lesen

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Hier finden Sie Kurzanleitungen und Leitfäden, prüfen wichtige Referenzen und erhalten Hilfe bei häufigen Problemen.
Entdecken Sie Schulungen von Google Cloud Skills Boost, Anwendungsfälle, Referenzarchitekturen und Codebeispiele mit Details zur Verwendung und Verbindung von Google Cloud-Diensten.
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Qdrant-Vektordatenbank in GKE bereitstellen

Qdrant-Vektordatenbankcluster in GKE bereitstellen

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PostgreSQL mit CloudNativPG in GKE bereitstellen

PostgreSQL mithilfe des CloudNativePG-Operators in GKE-Clustern bereitstellen

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PostgreSQL mit Zalando in GKE bereitstellen

PostgreSQL mithilfe des Zalando-Operators in GKE-Clustern bereitstellen

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Redis mit Redis Enterprise in GKE bereitstellen

Stellen Sie Redis mithilfe des Redis Enterprise-Operators in GKE-Clustern bereit.

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Redis mit Spotahome auf GKE bereitstellen

Stellen Sie Redis mit dem Spotahome-Operator in GKE-Clustern bereit.

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Apache Kafka mit Confluent in GKE bereitstellen

Apache Kafka mithilfe des Confluent-Operators in GKE-Clustern bereitstellen

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Apache Kafka mit Strimzi in GKE bereitstellen

Apache Kafka mithilfe des Strimzi-Operators in GKE-Clustern bereitstellen

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Anwendung mit GKE Autopilot und Cloud Spanner bereitstellen

Stellen Sie eine containerisierte Webanwendung in einem GKE Autopilot-Cluster bereit und verwenden Sie eine Google Cloud Spanner-Datenbank im Backend zum Speichern von Daten.

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Zustandsorientierte MySQL-Cluster in GKE bereitstellen

MySQL-InnoDB-Cluster und MySQL-Router-Middleware in GKE bereitstellen

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Hochverfügbaren Kafka-Cluster in GKE bereitstellen

Hochverfügbare Kafka-Cluster in GKE bereitstellen, um Streamingdatenpipelines zu erstellen

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Anwendung in Kubernetes Engine mit Cloud SQL verbinden

Anwendung in GKE über den Cloud SQL-Proxy-Container mit Cloud SQL verbinden

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Redis-Cluster in GKE bereitstellen

Erfahren Sie, wie Sie einen hochverfügbaren Redis-Cluster erstellen und bereitstellen.

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CSI-Treiber für nichtflüchtigen Speicher der Compute Engine verwenden

Stellen Sie Volumes bereit, die von nichtflüchtigen Speicher von Compute Engine unterstützt werden, und stellen Sie eine Verbindung zu ihnen her.

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Cloud Spanner mit GKE Autopilot verbinden

Erfahren Sie, wie Sie mehrere Backend-Dienste, die auf GKE Autopilot ausgeführt werden, mit einer Terraform- und Workload Identity-Datenbank mit einer Cloud Spanner-Datenbank verbinden.

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MongoDB-Datenbank mit StatefulSets in Kubernetes ausführen

Erfahren Sie, wie Sie eine MongoDB-Datenbank mit einem StatefulSet einrichten.

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Spark-Job in Dataproc in GKE ausführen

Erstellen Sie einen virtuellen Dataproc-Cluster in GKE und führen Sie dann einen Spark-Job im Cluster aus.

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Memcached in GKE bereitstellen

Cluster verteilter Memcached-Server in GKE bereitstellen

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Anwendungsfall
Anwendungsfälle

El Carro treibt Veränderungen für Regnology voran

El Carro ist ein Open-Source-Kubernetes-Operator zur Automatisierung der Oracle-Datenbankverwaltung.

Oracle GKE

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Anwendungsfall
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Ankündigung von Cloud Storage FUSE und GKE CSI-Treiber für KI/ML-Arbeitslasten

Greifen Sie mit Dateisemantik auf in Google Cloud Storage gespeicherte KI/ML-Daten in Containern zu, die in GKE ausgeführt werden.

KI/ML GKE

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Backup for GKE

Sicherung für GKE ist ein Dienst zum Sichern und Wiederherstellen von Arbeitslasten in GKE-Clustern.

Sicherung für GKE

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Scaling Microservices Applications: From Open Source to Redis Enterprise on Google Cloud

Mit Google Cloud und Redis von Open Source zu Unternehmensbereitschaft wechseln

Redis GKE

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Google Kubernetes Engine mithilfe des Auth-Proxy-Operators mit Cloud SQL verbinden

Vereinfachen Sie die Verbindung von GKE zu Cloud SQL.

Cloud SQL GKE

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MemoryStore for Redis für Bestenlisten von Spielen verwenden

Erfahren Sie, wie Sie Ihre eigenen Bestenlisten in der Cloud betreiben können.

Gaming GKE MemoryStore for Redis

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Codebeispiele
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Zustandsorientiertes PostgreSQL-Beispiel

Erstellen und stellen Sie einen zustandsorientierten PostgreSQL-Cluster mit Kubernetes und Tag 1 und 2 für Vorgänge wie Monitoring mit Cloud Monitoring und Notfallwiederherstellung mit Backup for GKE bereit.

Zu GitHub  
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Zustandsorientiertes MySQL-Beispiel

Eine MySQL-Datenbankinstanz mit der erforderlichen Benennung und Konfiguration zum Erstellen eines MySQL-InnoDB-Clusters bereitstellen.

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Zustandsorientiertes Kafka-Beispiel

Erstellen Sie einen zustandsorientierten Kafka-Cluster und stellen Sie ihn mit Kubernetes und Tag 1 und 2 bereit, z. B. Monitoring mit Cloud Monitoring und Notfallwiederherstellung mit Backup for GKE.

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Codebeispiele
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Zustandsorientierte Arbeitslast mit Filestore-Beispiel

Deployments erstellen, die das NFS (Network File System) lesen und schreiben

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