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ワークロードを実行するためのクラスタを計画する
GKE の Autopilot と Standard の機能の比較
リージョン クラスタについて
フィーチャー ゲートについて
アルファ クラスタについて
Autopilot クラスタを設定する
GKE Autopilot について
Autopilot クラスタを作成する
Autopilot Pod の実行時間を延長する
Standard クラスタを設定する
ゾーンクラスタを作成する
リージョン クラスタを作成する
アルファ版クラスタを作成する
Windows Server ノードプールを使用してクラスタを作成する
クラスタの使用を準備する
ラベルを使用してクラスタを整理する
タグを使用して GKE リソースを管理する
ノードプールを構成する
ノードプールについて
ノードイメージについて
containerd イメージについて
ノードイメージを指定する
GKE 上の Arm ワークロードについて
Arm ノードを含むノードプールと Standard クラスタを作成する
GKE Standard ノードサイズを計画する
Spot VM について
単一テナントノードを使用する
Windows Server コンテナについて
ノードの自動修復
DaemonSet を使用して GKE ノードを自動的にブートストラップする
マルチテナンシーのクラスタを設定する
クラスタ マルチテナンシーについて
マルチテナント環境を計画する
サードパーティ テナント用に GKE クラスタを準備する
マルチテナント ロギングを設定する
フリートを使用してマルチクラスタ管理を簡素化する
フリートについて
フリートを作成する
サービス メッシュを設定する
Autopilot クラスタに Cloud Service Mesh をプロビジョニングする
クラスタのスケーラビリティを強化する
GKE のスケーラビリティについて
スケーラビリティを計画する
大規模な GKE クラスタを計画する
大規模なワークロードを計画する
迅速な Pod スケーリングのために追加のコンピューティング容量をプロビジョニングする
予約済みゾーンリソースを消費する
費用の削減と最適化
費用最適化を計画する
GKE の費用を表示する
クラスタの費用内訳を表示する
費用関連の最適化指標を表示する
GKE の費用を最適化する
GKE ワークロードのサイズ適正化を大規模に行う
オフピーク時に GKE クラスタをスケールダウンして費用を削減する
プロビジョニング不足とオーバープロビジョニングの GKE クラスタを特定する
アイドル状態の GKE クラスタを特定する
インフラストラクチャの自動スケーリングを構成する
クラスタの自動スケーリングについて
クラスタの自動スケーリングを構成する
ノードの自動プロビジョニングについて
ノード自動プロビジョニングを構成する
クラスタの自動スケーリング イベントを表示する
ワークロードの自動スケーリングを構成する
デプロイしたアプリケーションのスケーリング
指標に基づくワークロードの自動スケーリングについて
指標に基づいて Pod の自動スケーリングを最適化する
水平 Pod 自動スケーリングについて
水平 Pod 自動スケーリングを使用した Deployment の自動スケーリング
GPU 上の LLM ワークロードの自動スケーリングを構成する
TPU 上の LLM ワークロードの自動スケーリングを構成する
水平 Pod 自動スケーリングのイベントを表示する
垂直 Pod 自動スケーリングについて
多次元 Pod 自動スケーリングを構成する
コンテナ リソースのリクエストと上限のスケール
KEDA を使用してゼロにスケーリングする
ストレージをプロビジョニングする
GKE クラスタのストレージについて
ストレージに Kubernetes の機能、プリミティブ、抽象化を使用する
永続ボリュームと動的プロビジョニングを使用する
StatefulSet を使用する
ボリューム スナップショットについて
ボリューム拡張を使用する
GKE Volume Populator を使用して Cloud Storage からデータを転送する
ブロック ストレージ
Persistent Disk をプロビジョニングして使用する
Compute Engine 永続ディスクの CSI ドライバを使用する
既存の永続ディスクの使用
CSI ドライバを手動でインストールする
複数のリーダーを持つ永続ディスクの使用（ReadOnlyMany）
SSD 永続ディスク
リージョン永続ディスク
Stateful HA Operator を使用してステートフル アプリの可用性を向上させる
ハイパーディスクをプロビジョニングして使用する
Hyperdisk について
Hyperdisk を使用してストレージのパフォーマンスをスケールする
Hyperdisk ストレージ プールを使用してストレージのパフォーマンスとコストを最適化する
Hyperdisk ML を使用して AI / ML データの読み込みを高速化する
GKE Data Cache をプロビジョニングして使用する
GKE Data Cache を使用してステートフル ワークロードの読み取りパフォーマンスを高速化する
永続ストレージを管理する
ノード ファイル システム用のブートディスクを構成する
永続ディスクのクローンを作成する
ボリューム スナップショットを使用して Persistent Disk ストレージをバックアップおよび復元する
ディスクのパフォーマンスを最適化する
ディスク パフォーマンスの最適化について
ディスク パフォーマンスをモニタリングする
ローカル SSD とエフェメラル ストレージ
GKE のローカル SSD ストレージについて
ローカル SSD を基盤とするエフェメラル ストレージをプロビジョニングする
ローカル SSD を使用する RAW ブロック ストレージをプロビジョニングする
EmptyDir Volume を使用して Deployment を作成する
専用の永続ディスクをエフェメラル ボリュームとして使用する
ファイル ストレージ
Filestore をプロビジョニングして使用する
GKE に対する Filestore のサポートについて
Filestore インスタンスにアクセスする
Filestore を使用してステートフル ワークロードをデプロイする
GKE 向け Filestore マルチシェアについて
GKE のマルチシェアを最適化する
ボリューム スナップショットを使用して Filestore ストレージをバックアップおよび復元する
Parallelstore をプロビジョニングして使用する
Parallelstore for GKE について
Parallelstore を基盤とするボリュームを作成して使用する
既存の Parallelstore インスタンスにアクセスする
オブジェクト ストレージ
クイックスタート: GKE 用 Cloud Storage FUSE CSI ドライバ
GKE 用の Cloud Storage FUSE CSI ドライバについて
Cloud Storage FUSE CSI ドライバを設定する
Cloud Storage バケットをエフェメラル ボリュームとしてマウントする
Cloud Storage バケットを永続ボリュームとしてマウントする
Cloud Storage FUSE CSI ドライバのサイドカー コンテナを構成する
Cloud Storage FUSE CSI ドライバのパフォーマンスを最適化する
クラスタのセキュリティを構成する
GKE のセキュリティの詳細
GKE のセキュリティについて
コントロール プレーンのセキュリティについて
GKE での FIPS 認定の暗号化について
GKE Autopilot のセキュリティ対策
クラスタの信頼について
クラスタ セキュリティを計画する
クラスタを強化する
セキュリティ パッチ
Kubernetes の監査ロギング
Kubernetes Engine の監査ロギング
Container Security API の監査ロギング
監査ポリシーについて
セキュリティの責任の共有
セキュリティ インシデントを緩和する
Confidential GKE ワークロードの vTPM
認証と認可
GKE API に対する認証
GKE から Google Cloud APIs に対する認証を行う
RBAC と IAM について
RBAC のベスト プラクティス
GKE でのサービス アカウントについて
Kubernetes API サーバーに対して認証を行う
外部 ID プロバイダを使用して GKE に対する認証を行う
GKE RBAC を使用してクラスタ内のアクションを認可する
RBAC 向け Google グループを使用してグループの権限を管理する
IAM ポリシーを使用して Google Cloud リソースへのアクセスを認可する
SSH 認証鍵を使用せずにノードの SSH アクセスを管理する
アクセスを有効にしてクラスタ リソースを名前空間ごとに表示する
カスタムの組織のポリシーを使用して GKE リソースに対するアクションを制限する
GKE の seccomp について
GKE のアクセス スコープ
プライベート CA 証明書を使用して限定公開レジストリにアクセスする
クラスタとワークロードを分離する
GKE Sandbox について
GKE Sandbox を使用してワークロードを分離する
ワークロードを専用ノードプールに分離する
ファイアウォール ルールとポリシーを適用する
GKE でファイアウォール ポリシーを選択的に適用する
ネットワーク タグを使用してノードにファイアウォール ルールを適用する
ワークロードとノードを強化する
PodSecurity を使用した Pod レベルの事前定義セキュリティ ポリシーの適用
Gatekeeper を使用して Pod レベルのカスタム セキュリティ ポリシーを適用する
Workload Identity Federation for GKE について
GKE から Google Cloud APIs に対する認証を行う
クライアント ライブラリを使用して GKE クラスタの外部に保存されている Secret にアクセスする
安全でない kubelet 読み取り専用ポートを無効にする
すべての GKE ノードで VM エージェントを実行する
機密データを暗号化する
GKE Confidential Node で使用中のデータを暗号化する
ユーザー管理の暗号鍵を使用して GKE で転送中のデータを暗号化する
アプリケーション レイヤで Secret を暗号化する
コントロール プレーンのセキュリティを管理する
コントロール プレーンのセキュリティについて
GKE コントロール プレーン VM の整合性を検証する
クラスタの信頼について
GKE control plane authority について
GKE で独自の認証局と鍵を実行する
etcd とコントロール プレーンのブートディスクを暗号化する
GKE のコントロール プレーンで Google 社員による接続を確認する
ID の発行と使用を確認する
認証情報を管理
クラスタの認証情報をローテーションする
コントロール プレーンの IP アドレスをローテーションする
クラスタ セキュリティをモニタリングする
セキュリティ ポスチャー ダッシュボードについて
Kubernetes のセキュリティ ポスチャー スキャンについて
構成の問題を見つけるためにワークロードをスキャンする
ワークロードの脆弱性スキャンについて
コンテナをスキャンして既知の脆弱性について確認する
フリートに対する GKE セキュリティ ポスチャー機能を構成する
Standard クラスタで Linux auditd ロギングを有効にする
ワークロードのデプロイと管理
ワークロードのデプロイメントを計画する
Autopilot ワークロードのリソース リクエストを計画する
ワークロードの移行
Autopilot に移行する Standard クラスタを特定する
Standard クラスタから Autopilot クラスタへの移行を準備する
特別なコンピューティング要件を持つワークロードをデプロイする
GKE のカスタム コンピューティング クラスについて
カスタム コンピューティング クラスを使用して、自動スケーリングされたノードの属性を制御する
Autopilot クラスタの組み込みコンピューティング クラスについて
Autopilot Pod のコンピューティング クラスを選択する
コンピューティング負荷の高いワークロード用の最小 CPU プラットフォーム
GKE で Pod バースト機能を構成する
PMU を使用して CPU のパフォーマンスを分析する
特別なセキュリティ要件があるワークロードをデプロイする
GKE Autopilot のパートナー
GKE Autopilot パートナーの特権ワークロードを実行する
GKE Autopilot で特権オープンソース ワークロードを実行する
特殊なデバイスを必要とするワークロードをデプロイする
GKE での動的リソース割り当て（DRA）について
DRA 向けに GKE インフラストラクチャを準備する
DRA ワークロードをデプロイする
ワークロードを管理する
GKE でワークロードの分離を構成する
GKE Pod を特定のゾーンに配置する
ゾーン障害をシミュレートする
NCCL Fast Socket を使用してワークロードの効率を向上させる
コンテナ イメージのダイジェストについて
Kubernetes マニフェストでのコンテナ イメージ ダイジェストの使用
ワークロードの初期化速度を改善する
ストリーミング コンテナ イメージを使用する
セカンダリ ブートディスクを使用してデータまたはコンテナ イメージをプリロードする
継続的インテグレーションと継続的デリバリー
継続的インテグレーションと継続的デリバリーの計画
Azure Pipelines を使用した CI / CD パイプラインを作成する
Cloud Build を使用した GitOps スタイルの継続的デリバリー
GKE による最新の CI / CD
ソフトウェア デリバリー フレームワーク
CI / CD システムを構築する
デベロッパー ワークフローを適用する
データベース、キャッシュ、データ ストリーミングのワークロードをデプロイする
GKE 上のデータ
GKE でデータベース デプロイを計画する
マネージド データベース
GKE Autopilot と Spanner を使用してアプリをデプロイする
Persistent Disk と Cloud SQL を使用して GKE に WordPress をデプロイする
BigQuery、Cloud Run、Gemma を使用して GKE のデータを分析する
Kafka
Strimzi を使用して Apache Kafka を GKE にデプロイする
Confluent を使用して Apache Kafka を GKE にデプロイする
高可用性 Kafka クラスタを GKE にデプロイする
Redis
Redis と PHP を使用して多層ウェブ アプリケーションを作成する
GKE に Redis クラスタをデプロイする
Spotahome を使用して Redis を GKE にデプロイする
Redis Enterprise を使用して Redis を GKE にデプロイする
MySQL
ステートフル MySQL クラスタをデプロイする
PostgreSQL
高可用性 PostgreSQL データベースをデプロイする
Zalando を使用して PostgreSQL を GKE にデプロイする
CloudNativePG を使用して PostgreSQL を GKE にデプロイする
SQL Server
GKE に単一インスタンスの SQL Server 2017 をデプロイする
Memcached
GKE に Memcached をデプロイする
ベクトル データベース
GKE と Cloud Storage を使用して RAG chatbot を構築する
GKE に Qdrant データベースをデプロイする
GKE に Elasticsearch データベースをデプロイする
GKE に PostgreSQL ベクトル データベースをデプロイする
GKE に Weaviate ベクトル データベースをデプロイする
AI / ML ワークロードをデプロイする
GKE での AI / ML オーケストレーション
ML および AI ワークロードの実行
GPU
GKE での GPU について
GKE Autopilot に GPU ワークロードをデプロイする
GKE Standard に GPU ワークロードをデプロイする
使用中の GPU ワークロード データを暗号化する
NVIDIA GPU Operator を使用して GPU スタックを管理する
GPU 共有
GKE の GPU 共有戦略の概要
マルチインスタンス GPU を使用する
GPU タイム シェアリングを使用する
NVIDIA MPS を使用する
GPU で LLM 推論ワークロードを自動スケーリングする際のベスト プラクティス
GPU での LLM 推論パフォーマンスの最適化に関するベスト プラクティス
GKE の TPU
GKE の TPU について
GKE で TPU を計画する
TPU をリクエストする
カレンダー モードで将来の予約を使用して TPU をリクエストする
TPU の Flex Start プロビジョニング モードで小規模なバッチ ワークロードを実行する
GKE Autopilot に TPU ワークロードをデプロイする
GKE Standard に TPU ワークロードをデプロイする
GKE に TPU マルチスライスをデプロイする
JobSet と Kueue を使用して TPU マルチスライス ワークロードをオーケストレートする
TPU で LLM 推論ワークロードを自動スケーリングする際のベスト プラクティス
GPU と TPU の GKE ノードの中断を管理する
CPU ベースのワークロード
マシンシリーズを選択して Autopilot Pod のパフォーマンスを最適化する
GPU と TPU のプロビジョニングを最適化する
Flex Start を使用した GPU と TPU のプロビジョニングについて
キューに格納されたプロビジョニングでの Flex Start で大規模なワークロードを実行する
Flex Start プロビジョニング モードで小規模なバッチ ワークロードを実行する
トレーニング
GKE Standard モードで GPU を使用してモデルをトレーニングする
GKE Autopilot モードで GPU を使用してモデルをトレーニングする
A3 Mega VM で Megatron-LM を使用して Llama2 をトレーニングする
多層チェックポイントを使用して大規模な ML モデルをトレーニングする
推論
GKE での AI/ML モデル推論について
Inference Quickstart レシピを使用してベスト プラクティスの推論を実行する
GPU で推論の例を試す
単一の GPU を使用してモデルを提供する
複数の GPU を使用して LLM を提供する
Deepseek-R1 671B や Llama 3.1 405B などの LLM をサービングする
Ray を使用して L4 GPU で LLM を提供する
TorchServe を使用してスケーラブルな LLM を提供する
Hugging Face TGI を使用して GPU で Gemma を提供する
vLLM を使用して GPU で Gemma を提供する
GKE の GPU で vLLM を使用して Llama モデルをサービングする
TensorRT-LLM を使用して GPU で Gemma を提供する
GKE Inference Gateway を使用して LLM を提供する
複数の GPU を使用して Gemma オープンモデルをファインチューニングする
費用を最適化した、可用性の高い GPU プロビジョニング戦略を使用して LLM をサービングする
TPU で推論の例を試す
Optimum TPU を活用し、TPU を使用してオープンソース モデルをサービングする
JetStream を使用して TPU で Gemma を提供する
JetStream と PyTorch を使用して TPU で LLM をサービングする
JetStream と Pathways を使用して、マルチホスト TPU で LLM を提供する
vLLM を使用して TPU で LLM をサービングする
KubeRay で TPU を使用して LLM を提供する
MaxDiffusion を備えた GKE で TPU を使用して SDXL をサービングする
Pathways を使用してマルチホスト推論を実行する
Batch
GKE でバッチ ワークロードを実行するためのベスト プラクティス
Kueue を使用してバッチシステムをデプロイする
Dynamic Workload Scheduler を使用して GPU を取得する
Flex Start での GPU の取得可能性について
キューに格納されたプロビジョニングでの Flex Start で大規模なワークロードを実行する
Flex Start プロビジョニング モードで小規模なバッチ ワークロードを実行する
Namespace 間で割り当てを共有するジョブ キューイング システムを実装する
Kueue を使用して混合トレーニング ワークロードと推論ワークロードのリソース使用率を最適化する
Ray on GKE を使用する
アプリケーション タイプ別にワークロードをデプロイする
ウェブサーバーとアプリケーション
ウェブサイトの提供を計画する
ステートフル アプリをデプロイする
ワークロードが停止可能な状態であることを確認する
ステートレス アプリをデプロイする
hostPort を使用して Autopilot Pod への直接接続を許可する
Django の実行
Cloud Marketplace からのアプリケーションのデプロイ
GKE でフルスタック ワークロードを大規模に実行する
コンテナ化されたウェブサーバー アプリをデプロイする
ゲーム
Agones の問題に関するサポートを受ける
GKE クラスタで Agones コントローラを分離する
Arm ワークロードをデプロイする
Standard クラスタにデプロイする Arm ワークロードを準備する
Arm ワークロード向けのマルチアーキテクチャ イメージをビルドする
Arm アーキテクチャに Autopilot ワークロードをデプロイする
GKE 上の x86 アプリケーションを Arm のマルチ アーキテクチャに移行する
Microsoft Windows
Windows Server アプリケーションをデプロイする
Windows Server マルチアーキテクチャ イメージをビルドする
Windows 認証を使用する ASP.NET アプリを GKE Windows コンテナにデプロイする
低費用でフォールト トレラントなワークロードを実行する
Autopilot クラスタで Spot Pod を使用する
Spot VM を使用して GKE Standard クラスタでワークロードを実行する
プリエンプティブル VM を使用してワークロードを実行する
クラスタの管理と最適化
クラスタのライフサイクルの変更を管理して停止を最小限に抑える
分析情報と推奨事項で GKE の使用を最適化する
GKE クラスタを管理する
GKE Enterprise にアップグレードする
ステージング用のクラスタとワークロードを構成する
クラスタとノードプールをアップグレードする
GKE のクラスタ アップグレードについて
クラスタのアップグレードを計画する
リリース チャンネルについて
リリース チャンネルを使用する
Autopilot クラスタのアップグレードについて
Standard クラスタのアップグレードについて
ノードの自動アップグレード
クラスタまたはノードプールを手動でアップグレードする
ノードのアップグレード戦略について
ノードのアップグレード戦略を構成する
メンテナンスの時間枠と除外について
メンテナンスの時間枠と除外を構成する
ロールアウトの順序付けを使用したクラスタ アップグレードについて
クラスタのアップグレードのロールアウトを順序付ける
クラスタ イベント通知を取得する
クラスタ通知について
Pub/Sub を通じてクラスタ通知を受け取る
メール通知を受信するようにクラスタを構成する
サードパーティ サービス向けのクラスタ通知を構成する
クラスタのアップグレードの可視性を高める
ノードを管理する
ノードプールの追加と管理
ノードのアップグレード用のリソースを確保する
ノードを追加または削除してクラスタのサイズを変更する
ノードのコンパクト プレースメントを定義する
ノードを別のマシンタイプに移行する
Docker から containerd ノードイメージに移行する
ノードを Linux cgroupv2 に移行する
containerd 構成をカスタマイズする
ノードシステム構成をカスタマイズする
ドメインに参加するように Windows Server ノードを構成する
ハイ パフォーマンス コンピューティングに対応した同時マルチスレッディング（SMT）
クラスタの削除
GKE クラスタで Kubernetes ベータ版 API を使用する
Webhook 使用時のコントロール プレーンの安定性を確保する
Backup for GKE を使用する
アプリケーション レイヤの Secret のトラブルシューティング
無効な CA バンドルを含む CRD のトラブルシューティング
モニタリング
GKE のオブザーバビリティ
Google Cloud Managed Service for Prometheus を設定する
クラスタとワークロードをモニタリングする
指標の収集を構成する
ワークロードの自動アプリケーション モニタリングを構成する
オブザーバビリティ指標を表示する
オブザーバビリティ指標を収集して表示する
コントロール プレーンの指標を収集して表示する
Kube 状態指標を収集して表示する
cAdvisor / Kubelet の指標を収集して表示する
DCGM 指標を収集して表示する
アプリケーションのパフォーマンス指標を使用する
起動レイテンシ指標をモニタリングする
GKE 使用状況測定を使用したクラスタ使用状況のプロファイルについて
GKE で Prometheus を使用したアプリケーションのオブザーバビリティ
GKE に Elastic Stack を設定する
ログの表示と処理
GKE ログについて
GKE ログを表示する
ログの取り込みを制御する
ログのスループットを調整する
マルチテナント ロギングを設定する
トラブルシューティング
概要
トラブルシューティングの概要
クラスタの設定
クラスタの作成
Autopilot クラスタ
Kubectl コマンドライン ツール
標準ノードプール
ノードの登録
コンテナ ランタイム
自動スケーリング
クラスタ オートスケーラーがスケールダウンしない
クラスタ オートスケーラーがスケールアップしない
Storage
クラスタ セキュリティ
Authentication
サービス アカウント
アプリケーション レイヤでの Secret の暗号化
ネットワーキング
ワークロード
デプロイされたワークロード
イメージの pull
OOM イベント
Arm ワークロード
TPU
GPU
Autopilot での特権ワークロード
クラスタ管理
アップグレード
Webhook
Namespace が終了状態のままになる
スケーラビリティ
Monitoring
システム指標
モニタリング ダッシュボード
ロギング
4xx エラー
既知の問題
非推奨のサービスと機能
機能と API のサポート終了
非推奨に関する分析情報と推奨事項の表示
ポスチャー管理機能のサポート終了
GKE で Container Registry から Artifact Registry に移行する
ノードを containerd 2 に移行する
GKE Standard Edition でのワークロードの脆弱性スキャンの廃止
Kubernetes クライアント用の非推奨の認証プラグイン
PodSecurityPolicy の非推奨
Docker ノードイメージの非推奨について
GKE 1.29 へのアップグレード前に TLS 証明書の互換性を確保する
v1.23 へのアップグレード前に Webhook 証明書の互換性を確保する
Saxml を使用して TPU で Gemma を提供する
Saxml でマルチホスト TPU を使用して LLM を提供する
Kubernetes API の非推奨化
Kubernetes 1.32 の非推奨 API
Kubernetes 1.29 の非推奨 API
Kubernetes 1.27 の非推奨 API
Kubernetes 1.26 の非推奨 API
Kubernetes 1.25 の非推奨 API
GKE 1.23 で削除された Kubernetes Ingress ベータ版 API
Kubernetes 1.22 の非推奨 API
アーカイブ
コントローラ アクセス用のネットワーク プロキシを持つ GKE 限定公開クラスタの作成
コンテナ化されたウェブ アプリケーションのデプロイ
Windows Server 半期チャネルのサービス終了
踏み台インスタンスを使用した限定公開クラスタへのリモート アクセス
自動デプロイの設定
ワークロードを GKE に移行する
ローリング アップデートの実施
AI と ML
アプリケーション開発
アプリケーションのホスティング
コンピューティング
データ分析とパイプライン
データベース
分散型クラウド、ハイブリッド クラウド、マルチクラウド
生成 AI
業種別ソリューション
ネットワーキング
オブザーバビリティとモニタリング
セキュリティ
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