Deploying GKE Autopilot Clusters



簡介

在實作 GKE Autopilot Clusters 之前,先了解整個 GKE(Google Kubernetes Engine) 技術的演進歷史,方便我們更了解為何現在 GKE 用起來如此便利。






手工打造 Kubernetes vs GKE

相信有手工打造過 Kubernetes 環境的勇者們 (煙),應該可以深刻體會這條路有多難走。下列,是針對手工打造 Kubernetes 環境,以及一開始 Google Cloud 中的 GKE,在新版 GKE Autopilot 發佈後稱為 GKE Standard,以及在 2021 年 2 月正式推出的 GKE Autopilot 的差異。

在下列表格中,「黑色字體」表示管理人員需要負責處理的部份,而「黃色底」則表示由 Google Cloud 負責處理,可以看採用 GKE Autopilot 之後,管理人員只要全心處理應用程式的部份即可,其它部份全部無須擔心。此外,GKE Autopilot  也在 2023 年 4 月,正式取代 GKE Standard 成為建立 GKE Cluster 的預設值。



GKE Standard vs GKE Autopilot

可以看到,一開始 Google Cloud 的 GKE,雖然系統已經幫忙處理煩人的 Patches & Upgrades, Availability & Scaling, Monitoring 等部份,但還是需要處理 Worker Node Management,以及 Node Pool specification & configuration 的部份,所以管理人員倘若對於 Kubernetes 沒有一定熟悉度的話,使用 GKE 後還是會有點卡卡的,所以新版的 GKE Autopilot 也處理這部份,管理人員只要全心處理應用程式即可。

圖、舊版 GKE Standard 管理人員仍需要一定程度熟悉 Kubernetes

至於運作架構層面,可以看到舊版的 GKE Standard 和 GKE Autopilot 上,這兩者在運作架構上的差別。

圖、GKE Standard 運作架構示意圖

圖、GKE Autopilot 運作架構示意圖

此外,不止運作架構有所差異,就連支付費用的部份也相對節省許多,舉例來說,過往 GKE Standard 架構,企業和組織必須支付 Worker Node 的費用,但 GKE Autopilot 則無須支付,僅以 Pod 為單位進行計價。

圖、GKE Standard 和 GKE Autopilot 支付費用差異比較示意圖





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