Container heben die Arbeit mit Clouds auf die nächste Stufe: Sie transportieren nur die wesentlichen Teile von Anwendungen und überlassen es der Plattform, Dinge wie das Betriebssystem und Bibliotheken bereitzustellen.
Die Cloud Container Engine (CCE) in der T Cloud Public ermöglicht die Konfiguration von Containern über virtuelle Maschinen (ECS). Basierend auf Kubernetes ist die CCE kompatibel zu Docker und bietet die Möglichkeit, auf die öffentlichen Ressourcen des Docker-Hubs oder des Software Repository for Containers service zuzugreifen. Das CCE verwaltet Cluster, Images, Templates und kompatible Anwendungen sowie den Betrieb dieser Anwendungen.
Gründe für die CCE in der T Cloud Public
Einfacher Gebrauch
Mit der CCE können Sie Managed Kubernetes mit nur wenigen Klicks und in wenigen Minuten erstellen. Die manuelle Installation, Verwaltung und Wartung von Kubernetes gehört damit der Vergangenheit an. Außerdem hilft eine visuelle Konsole Benutzer*innen, die mit Kubernetes nicht vertraut sind.
Kompatibilität und Portierbarkeit
Benutzer*innen profitieren von der Tatsache, dass die Cloud Container Engine Open-Source-Technologie verwendet. Die Kompatibilität mit Docker gewährt den Zugang zur Öffentlichkeit, zu Open-Source-Image-Repositories von Docker Hub und ermöglicht die Portabilität der Kubernetes-Umgebung.
Sicherheit
Der CCE-Service folgt den CIS-Benchmark-Richtlinien und analysiert kontinuierlich die neuesten Versionen. Unabhängig vom Community-Release-Zyklus wird jede CCE-Kubernetes-Versionspflege für etwa zwei Jahre unterstützt und ist vollständig GDPR-konform.
Key Features der CCE
Managed Kubernetes-Umgebung
Beschleunigung des Geschäfts: CCE hilft Ihnen, sich auf Ihr Geschäft zu konzentrieren und beim Betrieb einer Kubernetes-Umgebung Zeit zu sparen. Starten Sie mit vorkonfigurierten Clustern in wenigen Minuten statt in mehreren Monaten.
Cloud-Integration: Die hohe T Cloud Public-Integration ermöglicht die Nutzung von skalierten Diensten, darunter unter anderem Elastic Load Balancer (ELB), Object Storage Services (OBS) und Key Management Services (KMS). So gibt es beispielsweise einen integrierten Ingress-Controller mit einem funktionsfähigen ELB auf der Anwendungsschicht, der ohne jegliche Konfiguration startet.
Skalierbarkeit: Von kleinen Single-Az-Mode-Clustern mit 50x Knoten bis hin zu hochverfügbaren Clustern mit bis zu 2000x Knoten im Unternehmensumfeld.
Variabilität und Effizienz: Verfügbarkeit von Standard-, Speicher-, Rechen-, Storage- oder KI-optimierten Ressourcen je nach Anwendungsfall.
Geteilte Verantwortung: Verfügbarkeit von Standard-, Arbeitsspeicher-, Rechen-, Speicher- oder KI-optimierten Ressourcen, je nach Anwendungsfall.
Die Kosten richten sich nach der Nutzung der Cloud-Ressourcen wie Elastic Cloud Server (ECS) etc. Der kleinste Cluster ohne HA ist für den CCE-Service selbst kostenlos und kann für kleinere Workloads genutzt werden.
Die Computing-Ressourcen können auf der Grundlage von Serviceanforderungen und voreingestellten Strategien angepasst werden. Die Anzahl der Cloud-Server oder -Container erhöht oder verringert sich bei Änderungen des Serviceaufkommens und gewährleistet so die Stabilität des Dienstes.
Vorteile
Flexibel: Bieten Sie mehrere Skalierungsstrategien an und skalieren Sie Container innerhalb von Sekunden, wenn bestimmte Bedingungen erfüllt sind.
Hohe Verfügbarkeit: Erkennen Sie automatisch den Status von Pods in Auto-Scaling-Gruppen und ersetzen Sie ungesunde Pods durch neue.
Geringe Kosten: Sie zahlen nur für die von Ihnen genutzten Cloud-Server.
Beispiel-Szenarien
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Hochverfügbarkeits-Cluster
Die Hochverfügbarkeit und Funktionalität einer Anwendung kann mit mehreren Master-Knoten, die über verschiedene Verfügbarkeitszonen verteilt sind, sichergestellt werden. Selbst wenn ein Masterknoten ausfällt, wird die Anwendung nicht beeinträchtigt.
Vorteile
Hohe Verfügbarkeit:Erhöhte Zuverlässigkeit/Ausfallsicherheit durch mehrere Master-Knoten in verschiedenen Verfügbarkeitszonen.
Einfache Einrichtung:Einrichten von nativem Kubernetes mit nur einem Klick.
Einfache Integration:Die Hochverfügbarkeitsfunktionalität kann zu jedem anderen CCE-Anwendungsfall hinzugefügt werden.
Die Ausführung von Containern auf hochleistungsfähigen, GPU-beschleunigten Cloud-Servern verbessert die KI-Rechenleistung erheblich, und die gemeinsame Nutzung von GPUs durch Container senkt die KI-Rechenkosten erheblich.
Vorteile
Effizientes Rechnen: Die GPUs werden von mehreren Containern gemeinsam genutzt und geplant, was die Rechenkosten erheblich senkt.
Interoperabilität mit ModelArts: Verschieben Sie Daten aus Anwendungen für maschinelles Lernen zwischen CCE-Clustern und ModelArts.
Beispiel-Szenarien
Erste Schritte mit der Cloud Container Engine
Schritt 1: Autorisieren Sie eine*n IAM-Benutzer*in zur Verwendung von CCE
Die Konten haben die Berechtigung, die CCE zu verwenden. IAM-Benutzer*innen, die von den Konten erstellt wurden, verfügen jedoch nicht über diese Berechtigung. Sie müssen die Berechtigung den IAM-Benutzer*innen manuell zuweisen.
Schritt 3: Erstellen eines Workloads aus Images oder einem Diagramm
Ausführliche Informationen zum Erstellen eines Workloads aus Images finden Sie unter Workloads. Weitere Informationen zum Erstellen eines Workloads aus einem Diagramm finden Sie unter Charts.
Schritt 4: Anzeigen von Workload-Status und Protokollen. Upgrade, Skalierung und Überwachung des Workloads
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