Gesamte Produktdokumentation lesen

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

Dokumentationsressourcen

Finden Sie Kurzanleitungen und Leitfäden, prüfen Sie wichtige Referenzen und erhalten Sie 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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Weaviate-Vektordatenbank in GKE bereitstellen

Erstellen Sie einen von Weaviate in Google Kubernetes Engine (GKE) unterstützten semantischen Produktkatalog mit KI-generierten Beschreibungen mit Gemini Pro Vision.

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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 mithilfe des Spotahome-Operators 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

Stellen Sie hochverfügbare Kafka-Cluster in GKE bereit, um Streaming-Datenpipelines 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

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

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CSI-Treiber für nichtflüchtigen Speicher der Compute Engine verwenden

Volumes bereitstellen, die von nichtflüchtigen Compute Engine-Speichern unterstützt werden, und eine Verbindung zu diesen herstellen.

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Cloud Spanner mit GKE Autopilot verbinden

Erfahren Sie, wie Sie mehrere in GKE Autopilot ausgeführte Backend-Dienste mithilfe von Terraform und Workload Identity 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

Hier erfahren Sie, wie Sie einen Cluster verteilter Memcached-Server in GKE bereitstellen.

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Anwendungsfall
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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
Anwendungsfälle

Jetzt neu: 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.

Backup for GKE

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Mikrodienst-Anwendungen skalieren: von Open Source zu Redis Enterprise auf Google Cloud

Mit Google Cloud und Redis von Open Source zu Unternehmensanwendungen 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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Anwendungsfälle

MemoryStore for Redis für Bestenlisten von Spielen verwenden

Erfahren Sie, wie Sie Ihre eigenen Leaderboards in der Cloud führen.

Gaming GKE MemoryStore for Redis

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Codebeispiele
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Zustandsorientiertes PostgreSQL-Beispiel

Erstellen Sie einen zustandsorientierten PostgreSQL-Cluster mit Kubernetes und Tag 1-/2-Vorgängen wie Monitoring mit Cloud Monitor und Notfallwiederherstellung mit Backup for GKE und stellen Sie diesen bereit.

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Zustandsorientiertes MySQL-Beispiel

Stellen Sie eine MySQL-Datenbankinstanz in GKE mit der erforderlichen Benennung und Konfiguration bereit, um einen MySQL-InnoDB-Cluster zu erstellen.

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Zustandsorientiertes Kafka-Beispiel

Erstellen Sie einen zustandsorientierten Kafka-Cluster mit Kubernetes und Tag 1-/2-Vorgängen wie Monitoring mit Cloud Monitor und Notfallwiederherstellung mit Backup for GKE und stellen Sie diesen bereit.

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Zustandsorientierte Arbeitslast mit Filestore-Beispiel

Erstellen Sie Deployments, die im NFS (Network File System) lesen und schreiben können.

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