Cuando termines de aprender sobre GKE, realiza una limpieza para evitar cargos de facturación.
Si planeas realizar instructivos adicionales, espera hasta terminarlos antes de realizar una limpieza. Puedes usar el clúster de Kubernetes de muestra en la mayoría de los instructivos de GKE.
Realiza una limpieza para evitar cargos de facturación
Si creaste un proyecto nuevo para aprender sobre GKE y ya no lo necesitas, bórralo.
Si usaste un proyecto de GKE existente, borra los recursos que creaste para evitar que se generen cargos en tu cuenta:
Selecciona la fila que contiene hello-world-cluster y haz clic en Borrar.
En la ventana Borrar hello-world-cluster, haz lo siguiente:
En el campo hello-world-cluster, ingresa hello-world-cluster.
Haz clic en Borrar.
Si recibes un mensaje de error sobre el clúster que se está reparando, puedes esperar a que se complete el proceso y, luego, borrarlo. Es posible que esta operación tarde un tiempo en completarse.
Si creaste un receptor de registros y un bucket cuando seguiste las instrucciones de otros instructivos, haz lo siguiente:
Ve a la página Almacenamiento de registros de Cloud Logging.
Planifica, diseña, implementa y opera cargas de trabajo grandes en los clústeres de GKE mientras escalas las cargas de trabajo dentro de los objetivos de nivel de servicio (SLO).
[[["Fácil de comprender","easyToUnderstand","thumb-up"],["Resolvió mi problema","solvedMyProblem","thumb-up"],["Otro","otherUp","thumb-up"]],[["Difícil de entender","hardToUnderstand","thumb-down"],["Información o código de muestra incorrectos","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Faltan la información o los ejemplos que necesito","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problema de traducción","translationIssue","thumb-down"],["Otro","otherDown","thumb-down"]],["Última actualización: 2025-07-14 (UTC)"],[],[],null,["# Clean up the sample cluster and workload\n\n[Autopilot](/kubernetes-engine/docs/concepts/autopilot-overview)\n\n*** ** * ** ***\n\nWhen you finish learning about GKE, clean up to avoid\nbilling charges.\n\nIf you plan to take additional tutorials, wait until you finish those\ntutorials before you clean up. You can use the sample Kubernetes cluster\nin most GKE tutorials.\n\nClean up to avoid billing charges\n---------------------------------\n\nIf you created a new project to learn about GKE and you no\nlonger need the project, [delete the project](https://console.cloud.google.com/cloud-resource-manager).\n\nIf you used an existing GKE project, delete the resources you\ncreated to avoid incurring charges to your account:\n\n1. Go to the GKE **Clusters** page.\n\n\n [Go to Clusters](https://console.cloud.google.com/kubernetes/list/overview)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n2. Select the row containing **hello-world-cluster** , and click\n **Delete**.\n\n3. In the **Delete hello-world-cluster** window, do the following:\n\n 1. In the **hello-world-cluster** field, enter `hello-world-cluster`.\n\n 2. Click **Delete**.\n\n If you receive an error message about the cluster being repaired, you can\n wait for the process to complete, and then delete the cluster. This operation\n might take some time to complete.\n4. If you created a logs sink and bucket when following instructions in other\n tutorials:\n\n 1. Go to the Cloud Logging **Logs storage** page.\n\n\n [Go to Logs storage](https://console.cloud.google.com/logs/storage)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n 2. Select **hello-world-cluster-bucket** and click **Delete**.\n\n 3. Go to the Logging **Log router** page.\n\n\n [Go to Log router](https://console.cloud.google.com/logs/router)\n\n \u003cbr /\u003e\n\n 4. Select **hello-world-cluster-sink** and click **Delete**.\n\nWhat's next\n-----------\n\n- View [code samples](/docs/samples) demonstrating the usage of\n Google Cloud products.\n\n- Discover [best practices and reference architectures](/architecture/application-development)\n for application development \"Architecture guides for application development\"\n\n- [Plan, architect, deploy, and operate](/kubernetes-engine/docs/best-practices/scalability)\n large workloads on GKE clusters while scaling workloads within\n service-level objectives (SLOs)."]]