Google Kubernetes Engine (GKE) Autopilot 成为默认操作模式

Google 宣布，GKE Autopilot 现已成为 Google Kubernetes Engine (GKE) 集群的默认和推荐操作模式。Autopilot 自动管理所有 Kubernetes 集群管理任务，基于 Google SRE 和工程团队的最佳实践创建集群。

GKE 架构与 Autopilot 管理

GKE 架构由控制平面（control plane）和工作节点（worker nodes）组成。在 Autopilot 模式下，Google 管理整个基础设施，包括控制平面和系统组件，而用户无需管理节点。相比之下，GKE 标准模式下，用户需要自行管理节点。

Autopilot 的优势

1. 抽象化管理：Autopilot 使开发者无需直接管理 GKE 集群，基础设施的配置完全基于工作负载需求。
2. 计算类（Compute Classes）：Autopilot 使用 GCP Compute Engine 机器系列的子集作为消费模型，默认情况下，GKE Autopilot Pods 运行在优化用于通用工作负载（如 Web 服务和中强度批处理作业）的计算平台上。
3. 资源定义：开发者可以在工作负载定义中指定特定资源和 CPU 平台，Autopilot 会自动启动基础设施，并为工作负载设置适当的污点（taints）和容忍度（tolerations）。
4. GPU 支持：例如，开发者可以在部署中指定 GPU（如 Tesla T4），Autopilot 会根据需求自动配置。

安全与监控

Autopilot 确保集群的控制平面始终由 Google 监控，以确保 Pods 根据需求进行调度和扩展。Google 还负责管理安全问题，Autopilot 使用安全增强版的 Kubernetes，并应用安全最佳实践，默认使用屏蔽节点（Shielded Node）。

定价模式

Autopilot 的定价基于 PodSpecs 中请求的有效 Pods 资源，用户只需为实际使用的资源付费，而无需为传统 Kubernetes 集群中可能存在的资源过度配置支付额外费用。传统集群中，Kubernetes 会为系统工作负载预留资源，这些资源也会向用户收费，而 Autopilot 消除了这部分成本。

总结

GKE Autopilot 通过自动化和抽象化集群管理，简化了 Kubernetes 的使用，同时提供了更高的安全性和更灵活的定价模式。开发者可以专注于工作负载定义，而无需担心底层基础设施的管理和成本优化。