Google Axion プロセッサ

Axion で Java ベースのアプリケーションを実行する方法を知りたいと思いませんか？ほとんどのアプリケーションは変更なしで実行できますが、パフォーマンスを改善するためのベスト プラクティスや最適化方法が用意されています。

Arm の「学習プログラム」で、以下のことを行えます。

• さまざまな JDK バージョンでの Arm のパフォーマンスを把握する
• 一般的なパフォーマンス最適化フラグをテストする

マルチアーキテクチャ パイプラインを作成することで、柔軟性、速度、効率性を高めながら、複数のプラットフォームにまたがるアプリケーションを構築できます。

Arm の「学習パス」で次のことができます。

• Axion ベースの GitLab セルフホスト ランナーを作成する
• マルチアーキテクチャ サポートを使用して CI/CD パイプラインを構築する
• ネイティブ GitLab ランナーを使用してマルチアーキテクチャ Docker イメージをビルドするためのベスト プラクティスについて学習する
• サンプルコードを使用したマルチアーキテクチャ アプリケーションを構築してテストする

マルチアーキテクチャ アプリケーションを構築するか、Google Kubernetes Engine（GKE）で稼働している既存のコンテナ化アプリケーションを Axion に移行するには、まずドキュメントをご覧ください。

手順ガイドが必要な場合は、次のことが可能な Arm の「学習パス」をと活用ください。

• 既存の x86 ベースの GKE クラスタに Axion ノードを追加する方法、または x86 ベースのアプリケーションを再ビルドして Axion で実行する方法について理解する。
• GKE クラスタに taint と toleration を追加して、アーキテクチャ固有のノードでアプリケーション Pod をスケジュールする方法について確認する。

1. GKE で Arm ワークロードを実行する方法の基本、または Arm ノードを使用してクラスタとノードプールを作成する方法を確認する。
2. デフォルトでは、GKE はワークロードを x86 ベースのノードにスケジューリングします。ワークロードを Arm ノードにデプロイする方法を学習する。
3. Arm アーキテクチャに基づくノードをリクエストするように GKE Autopilot デプロイを構成する方法を確認する。

C4A インスタンスで AlloyDB と Cloud SQL を実行すると、トランザクション ワークロードの Compute Engine N シリーズ マシンに比べて費用対効果が約 50% 向上し、同等の Amazon Graviton 4 サービスに比べてトランザクション スループットが最大 2 倍になります。