
コンテナを Autopilot モードで実行すれば、エンタープライズ ワークロードを大規模かつ安���に実行できます。Kubernetes の運用上の専門知識もほとんど必要ありません。
ゾーンクラスタまたは Autopilot クラスタを 1 か月あたり 1 つ無料でご利用いただけます。さらに、新規のお客様には、GKE をお試しいただける無料クレジット $300 分を差し上げます。
機能
GKE Autopilot は運用モードの一種で、ノード インフラストラクチャ、スケーリング、セキュリティ、事前構成された機能を Google が管理します。容量の適正サイズを自動的に設定する機能と Pod 単位の料金設定により、オーバープロビジョニング、過剰な支払い、使用率の低下を回避できます。Autopilot のコンテナ最適化コンピューティング プラットフォームにより、ニア リアルタイムの垂直方向および水平方向のスケーラビリティを備えたコンピューティング環境を実現できます。これにより、必要な時に必要な容量を、最良の価格とパフォーマンスで利用できます。
GKE Agent Sandbox は、エージェント型 AI 向けに業界で最もスケーラブルで低レイテンシのインフラストラクチャを提供します。Gemini のセキュリティ保護と同じテクノロジーである gVisor カーネル分離を使用して構築されているため、パフォーマンスを犠牲にすることなく、信頼できないコードやツール呼び出しを安全に実行できます。1 秒あたり最大 300 個の分離されたサンドボックスをスピンアップし、ビジネスの成長スピードに合わせて、安全なエージェント インフラストラクチャを自信を持ってデプロイできます。
最大 65,000 ノードのクラスタのサポート、AI Hypercomputer との統合、GPU と TPU のサポートにより、GKE では、ML や HPC など、専用のハードウェア アクセラレータを利用するワークロードを簡単に実行できます。
生成 AI 対応のスケーリングとロード バランシングの手法を備えた GKE 推論機能により、他のマネージドおよびオープンソースの Kubernetes サービスと比較して、サービング コストを 30% 以上、テール レイテンシを 60% 削減し、スループットを最大 40% 向上させることができます。
GKE は安全性を重視して設計された基盤上で実行されており、デフォルトで有効になっている常時オンの必須セキュリティ機能によって強化されています。GKE セキュリティ ダッシュボードで、クラスタの構成ミスやリスクを即座に把握できるほか、エージェントレス スキャンにより重大な脆弱性を検出できます。Confidential GKE Node のハードウェア ベースの暗号化で使用中のデータを保護し、GKE Sandbox でワークロードを分離します。組み込みの IaC スキャンを使用して、Terraform プランの構成ミスを本番環境に反映される前にプロアクティブに検出します。
GKE では Certified Kubernetes が実行されているほか、オープン標準を採用しているため、お客様は既存のオンプレ���ス ハードウェアやパブリック クラウド上で、アプリケーションを修正することなく実行できます。
GKE 接続クラスタを使用すると、独自に作成した標準準拠の Kubernetes クラスタを GKE 管理環境に登録または接続できます。クラスタを接続すると、GKE によるクラスタの管理と制御が可能になり、Config Sync、Cloud Service Mesh、フリートなどの追加機能へのアクセスも可能になります。
エンタープライズ デベロッパー プラットフォームを構築し、高速で信頼性の高いアプリケーションを配信
Google Cloud には、プラットフォームの構成要素として機能するマネージド サービスとランタイムの包括的なスイートが用意されているため、お客様のユースケースに最適なサービスの組み合わせを見つけることができます。GKE は、Google Cloud エコシステムとの緊密なインテグレーション、比類のないスケーラビリティ、組み込みのセキュリティ ポスチャーにより、お客様のプラットフォームにとって理想的な基盤となります。
エンタープライズ デベロッパー プラットフォームを構築し、高速で信頼性の高いアプリケーションを配信
Google Cloud には、プラットフォームの構成要素として機能するマネージド サービスとランタイムの包括的なスイートが用意されているため、お客様のユースケースに最適なサービスの組み合わせを見つけることができます。GKE は、Google Cloud エコシステムとの緊密なインテグレーション、比類のないスケーラビリティ、組み込みのセキュリティ ポスチャーにより、お客様のプラットフォームにとって理想的な基盤となります。
GKE で生成 AI 推論をデプロイ
GKE は AI 用のプラットフォームを提供するだけでなく、AI を使用して Kubernetes の運用を簡素化および自動化します。最大 65,000 ノードのサポートと AI Hypercomputer との統合により、GKE で最大規模の生成 AI モデルのトレーニングとスケーリングが可能です。
さらに、GKE の生成 AI 対応の推論機能により、OSS K8s と比較してサービング費用を最大 30%、テール レイテンシを最大 60% 削減し、スループットを最大 40% 向上させることができます。
GKE で生成 AI 推論をデプロイ
GKE は AI 用のプラットフォームを提供するだけでなく、AI を使用して Kubernetes の運用を簡素化および自動化します。最大 65,000 ノードのサポートと AI Hypercomputer との統合により、GKE で最大規模の生成 AI モデルのトレーニングとスケーリングが可能です。
さらに、GKE の生成 AI 対応の推論機能により、OSS K8s と比較してサービング費用を最大 30%、テール レイテンシを最大 60% 削減し、スループットを最大 40% 向上させることができます。
マルチエージェント アプリケーションのデプロイとオーケストレーション
エージェント AI は、LLM を「頭脳」として使用し、ツールを通じてアクションを実行するエージェントのオーケストレーションと実行を中心としています。
GKE は、エージェントをサポートし、コンピューティングをオーケストレートする決定的なオープン プラットフォームであるため、次世代のエージェント AI ワークロードに対応できます。
マルチエージェント アプリケーションのデプロイとオーケストレーション
エージェント AI は、LLM を「頭脳」として使用し、ツールを通じてアクションを実行するエージェントのオーケストレーションと実行を中心としています。
GKE は、エージェントをサポートし、コンピューティングをオーケストレートする決定的なオープン プラットフォームであるため、次世代のエージェント AI ワークロードに対応できます。
料金
| GKE の料金の仕組み | 無料のクレジットを使用した後は、合計費用がクラスタ運用モード、クラスタ管理手数料、該当するインバウンド データ転送料金に基づいて計算されます。 | |
|---|---|---|
| サービス | 説明 | 料金(米ドル) |
無料枠 | GKE の無料枠では、ゾーンクラスタと Autopilot クラスタに適用される月額 $74.40 のクレジットが、請求先アカウントごとに提供されます。 | 無料 |
クラスタの管理手数料 | 完全に自動化されたクラスタ ライフサイクル管理、Pod とクラスタの自動スケーリング、費用の可視化、インフラストラクチャ費用の自動最適化、マルチクラスタ管理機能が含まれます。追加料金はかかりません。 | $0.10 クラスタごと(1 時間あたり) |
コンピューティング | Autopilot を使用する場合、Pod にプロビジョニングされた CPU、メモリ、コンピューティング リソースに対してのみ料金が発生します。 Autopilot を使用しないノードプールとコンピューティング クラスの場合、ノードが削除されるまで、ノードの基盤となる Compute Engine インスタンスに対して課金されます。 | |
GKE の料金の詳細 すべての料金の詳細を見る。
GKE の料金の仕組み
無料のクレジットを使用した後は、合計費用がクラスタ運用モード、クラスタ管理手数料、該当するインバウンド データ転送料金に基づいて計算されます。
クラスタの管理手数料
完全に自動化されたクラスタ ライフサイクル管理、Pod とクラスタの自動スケーリング、費用の可視化、インフラストラクチャ費用の自動最適化、マルチクラスタ管理機能が含まれます。追加料金はかかりません。
$0.10
クラスタごと(1 時間あたり)
コンピューティング
Autopilot を使用する場合、Pod にプロビジョニングされた CPU、メモリ、コンピューティング リソースに対してのみ料金が発生します。
Autopilot を使用しないノードプールとコンピューティング クラスの場合、ノードが削除されるまで、ノードの基盤となる Compute Engine インスタンスに対して課金されます。
GKE の料金の詳細 すべての料金の詳細を見る。
ビジネスケース
GKE で AI イノベーションを実現
AI を活用した広告プロバイダである Moloco は、GKE 上の TPU によりモデルのトレーニング時間を 10 倍高速化しています。
GKE の TPU を使用することで、HubX はレイテンシを最大 66% 短縮し、ユーザー エクスペリエンスの向上とコンバージョン率の増加を実現しています。
10 年以上継続: Signify が GKE を選んだ理由Philips Hue プラットフォームは、GKE を基盤に採用することで、過去 10 年間にわたってインフラストラクチャをスケールアップし、1,150% にまで増加したトランザクションとコマンドをサポートしてきました。