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Autopilot
Standard
Auf dieser Seite wird erläutert, wie Sie Arm-Arbeitslasten in Google Kubernetes Engine (GKE) ausführen können.
Übersicht
Sie können Arm-Arbeitslasten in GKE mit der Compute-Klasse Scale-Out oder in GKE Standard-Clustern mit der Tau T2A-Maschinenserie ausführen.
Sie können Arm-Images mit einer einzigen Architektur oder Images mit mehreren Architekturen ausführen, die mit x86- und ARM-Prozessoren kompatibel sind. Weitere Informationen zu den Vorteilen von Arm finden Sie unter Arm-VMs in Compute.
In den folgenden Anleitungen finden Sie weitere Informationen zur Auswahl von Arbeitslasten, die auf Arm bereitgestellt werden sollen, und zum Vorbereiten dieser Arbeitslasten für die Bereitstellung:
Arbeitslasten zur Ausführung auf Arm auswählen: Arm-Knoten sind eine gute Wahl für horizontal skalierbare und rechenintensive Arbeitslasten. Weitere Informationen dazu, welche Arbeitslasten gut mit Arm funktionieren, finden Sie unter Arbeitslastempfehlungen.
Architekturübergreifend bereitstellen: Mit GKE können Sie Images für mehrere Architekturen verwenden, um ein Image-Manifest einfach auf Knoten mit unterschiedlichen Architekturen bereitzustellen, einschließlich Arm.
Arm-Arbeitslasten für die Bereitstellung vorbereiten: Sobald Sie ein Arm-kompatibles Image haben, verwenden Sie Knotenaffinitätsregeln und Knotenselektoren, um dafür zu sorgen, dass Ihre Arbeitslast für Knoten mit einem kompatiblen Architekturtyp geplant wird.
Zum Erstellen eines Clusters mit Arm-Knoten müssen Sie die GKE-Version 1.24 oder höher verwenden.
Arm-Knoten sind an Google Cloud-Standorten verfügbar, die die Arm-Architektur unterstützen. Weitere Informationen finden Sie unter Verfügbare Regionen und Zonen.
GKE unterstützt die folgenden Features mit T2A-Knoten nicht:
Für GKE Standard-Cluster gelten die folgenden Einschränkungen:
Unterstützung für metrics-server auf Arm-Knoten ist in GKE-Version 1.24.2-gke.300 und höher verfügbar. Wenn Sie Messwertserver-Funktionen in einer früheren Version benötigen, fügen Sie einen Knotenpool mit x86-Knoten hinzu, um Messwertserver zu planen.
Unterstützung für Ubuntu OS-Knoten-Images auf Arm-Knoten ist ab GKE-Version 1.24.3-gke.2400 verfügbar.
Unterstützung für das Image-Streaming auf Arm-Knoten ist ab GKE-Version 1.24.4-gke.800 verfügbar.
Unterstützung für GKE Sandbox auf Arm-Knoten ist in den folgenden GKE-Versionen verfügbar:
[[["Leicht verständlich","easyToUnderstand","thumb-up"],["Mein Problem wurde gelöst","solvedMyProblem","thumb-up"],["Sonstiges","otherUp","thumb-up"]],[["Schwer verständlich","hardToUnderstand","thumb-down"],["Informationen oder Beispielcode falsch","incorrectInformationOrSampleCode","thumb-down"],["Benötigte Informationen/Beispiele nicht gefunden","missingTheInformationSamplesINeed","thumb-down"],["Problem mit der Übersetzung","translationIssue","thumb-down"],["Sonstiges","otherDown","thumb-down"]],["Zuletzt aktualisiert: 2024-11-22 (UTC)."],[],[],null,["# Arm workloads on GKE\n\nAutopilot Standard\n\n*** ** * ** ***\n\nThis page explains how you can run Arm workloads on Google Kubernetes Engine (GKE).\n\nOverview\n--------\n\nYou can run Arm workloads in GKE Autopilot clusters\nusing the `Performance` or `Scale-Out` [compute\nclasses](/kubernetes-engine/docs/concepts/autopilot-compute-classes#when-to-use),\nor in GKE Standard\nclusters using the [C4A machine series\n(C4A)](/compute/docs/general-purpose-machines#c4a_series) or [Tau T2A machine\nseries (T2A)](/compute/docs/general-purpose-machines#t2a_machines). You can run\nsingle-architecture Arm images or multi-architecture (multi-arch) images\ncompatible with both x86 and Arm processors. To learn about the benefits of Arm,\nsee [Arm VMs on Compute](/compute/docs/instances/arm-on-compute).\n\nSee the following guides for more information about choosing workloads to deploy on Arm and preparing those\nworkloads for deployment:\n\n- **Choosing workloads to run on Arm** : C4A nodes provide Arm-based compute which achieves consistently high performance for your most performance-sensitive Arm-based workloads. T2A nodes are appropriate for more-flexible workloads, or workloads which rely on horizontal scale-out. To learn more about what types of workloads work well with each of these machine series, see the table in [General-purpose machine family for\n Compute Engine](/compute/docs/general-purpose-machines).\n- **Deploying across architectures** : With GKE, you can use multi-arch images to deploy one image manifest across nodes with different architectures, including Arm.\n - To ensure that your container image is Arm-compatible and can run on your targeted architectures, see [Build multi-architecture images for\n Arm workloads](/kubernetes-engine/docs/how-to/build-multi-arch-for-arm).\n - To follow a tutorial for using multi-arch images to deploy across architectures, see [Migrate x86 application on GKE to\n multi-arch with\n Arm](/kubernetes-engine/docs/tutorials/migrate-x86-to-multi-arch-arm).\n- **Preparing Arm workloads for deployment** : Once you have an Arm-compatible image, use [node\n affinity](https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/#node-affinity) rules and [node selectors](https://kubernetes.io/docs/concepts/scheduling-eviction/assign-pod-node/#nodeselector) to make sure your workload is scheduled to nodes with a compatible architecture type.\n - **Autopilot clusters** : see [Deploy Autopilot\n workloads on Arm\n architecture](/kubernetes-engine/docs/how-to/autopilot-arm-workloads).\n - **Standard clusters** : see [Prepare an Arm workload for\n deployment](/kubernetes-engine/docs/how-to/prepare-arm-workloads-for-deployment).\n\nRequirements and limitations\n----------------------------\n\n- To create a cluster with C4A nodes that uses [Autopilot](/kubernetes-engine/docs/concepts/autopilot-overview)\n mode, [cluster\n autoscaling](/kubernetes-engine/docs/concepts/cluster-autoscaler),\n or [node\n auto-provisioning](/kubernetes-engine/docs/how-to/node-auto-provisioning),\n you must use the following versions or later:\n\n - 1.28.15-gke.1344000\n - 1.29.11-gke.1012000\n - 1.30.7-gke.1136000\n - 1.31.3-gke.1056000\n- To create a Standard cluster with C4A nodes, you must use one of the\n following versions or later:\n\n - 1.28.13-gke.1024000\n - 1.29.8-gke.1057000\n - 1.30.4-gke.1213000\n- Arm nodes are available in Google Cloud locations that support Arm\n architecture. For details, see [Available regions and\n zones](/compute/docs/regions-zones#available).\n\n- You can use [Local\n SSDs](/kubernetes-engine/docs/how-to/persistent-volumes/local-ssd) with C4A\n nodes with the following versions or later:\n\n - 1.29.15-gke.1325000\n - 1.30.12-gke.1033000\n - 1.31.8-gke.1045000\n - 1.32.1-gke.1357000\n- GKE doesn't support the following features with C4A nodes:\n\n - [Confidential GKE Nodes](/kubernetes-engine/docs/how-to/confidential-gke-nodes)\n - [Compact placement](/kubernetes-engine/docs/how-to/compact-placement)\n - [Simultaneous multi-threading (SMT)](/kubernetes-engine/docs/how-to/configure-smt)\n - [Persistent disks](/kubernetes-engine/docs/concepts/persistent-volumes) (use [Hyperdisk](/kubernetes-engine/docs/concepts/hyperdisk) instead, see [Supported disk types for\n C4A](/compute/docs/general-purpose-machines#supported_disk_types_for_c4a))\n - [Nested virtualization](/kubernetes-engine/docs/how-to/nested-virtualization)\n - [GPUs](/kubernetes-engine/docs/concepts/gpus)\n- GKE doesn't support the following features with T2A\n nodes:\n\n - [Confidential GKE Nodes](/kubernetes-engine/docs/how-to/confidential-gke-nodes)\n - [GPUs](/kubernetes-engine/docs/concepts/gpus)\n - [GKE Windows](/kubernetes-engine/docs/concepts/windows-server-gke)\n - [Local SSDs](/kubernetes-engine/docs/how-to/persistent-volumes/local-ssd)\n - [Policy Controller](/anthos-config-management/docs/concepts/policy-controller), [Config Sync](/anthos-config-management/docs/config-sync-overview), and [Config Controller](/anthos-config-management/docs/concepts/config-controller-overview)\n\nWhat's next\n-----------\n\n- [Create clusters and node pools with Arm nodes](/kubernetes-engine/docs/how-to/create-arm-clusters-nodes)\n- [Build multi-architecture images for Arm workloads](/kubernetes-engine/docs/how-to/build-multi-arch-for-arm)\n- [Prepare an Arm workload for deployment](/kubernetes-engine/docs/how-to/prepare-arm-workloads-for-deployment)\n- [Migrate x86 application on GKE to multi-arch with Arm](/kubernetes-engine/docs/tutorials/migrate-x86-to-multi-arch-arm)"]]
