GKE Autopilot: Kılavuzlar, Fiyatlandırma, Maliyet Optimizasyonu

Kapsayıcılı uygulamalar ölçeklendikçe, Kubernetes altyapısını yönetmek artık bir dağıtım meselesi olmaktan çıkıp operasyonel iş yükü ve güvenilirlik konusuna dönüşüyor. Küme yönetimi, düğüm hazırlama, otomatik ölçeklendirme ve güvenlik, ekipleri yavaşlatan ve bunun da ötesinde maliyetleri artıran karmaşıklıkları hızla beraberinde getiriyor.

Bunu çözmek için kuruluşlar giderek daha fazla yönetilen Kubernetes modellerine yöneliyor – ve GKE Autopilot Google Cloud'un altyapıyı tamamen soyutlama yaklaşımını temsil ediyor. Peki bu pratik hayatta ne kadar verimli? Bu makalede bunu inceleyeceğiz.

Önemli Çıkarımlar

>  GKE Autopilot’un temel değeri, düğümleri ve altyapı operasyonlarını soyutlamasında yatmaktadır, bu sayede daha hızlı dağıtım sağlar ve operasyonel yükü azaltır.

>  Autopilot, iş yükü odaklı bir modele göre çalışır – maliyet, performans ve ölçeklenebilirlik tamamen kaynak tanımları ve ölçeklendirme mantığı tarafından yönlendirilir

>  Ücretsiz Google Cloud kredileri burada maliyet verimliliğinde önemli bir rol oynuyor, ekiplerin finansal risk almadan kaynak taleplerini ve mimariyi ince ayarla optimize etmelerine olanak tanıyor.

GKE Autopilot Nedir

GKE Autopilot, Google Cloud'un aşağıdakiler de dahil olmak üzere temel altyapının tüm sorumluluğunu üstlendiği, tamamen yönetilen bir Kubernetes çalışma modudur: düğüm hazırlama, ölçeklendirme, güvenlik yamaları, devam eden küme operasyonları vb.

GKE Autopilot ile, (geleneksel iş akışlarında olduğu gibi) düğümleri veya kapasiteyi yönetmek yerine ekipler yalnızca iş yüklerini tanımlamaya odaklanabilir. Özellikle, aşağıdaki tablodaki yan yana karşılaştırmada aradaki farkı görebilirsiniz.

Geleneksel GKE	GKE Autopilot
Manuel düğüm yönetimi	Tamamen yönetilen düğümler
Kapasite planlaması gereklidir	Otomatik kaynak hazırlama
Düğümler için ödeme yapın	İş yükleri için ödeme yapın
Altyapı sorumluluğu	Platform tarafından yönetilen altyapı
Daha yüksek operasyonel yük	Azaltılmış operasyonel yük

Temel GKE Autopilot Bileşenleri ve Yetenekleri

Altyapı Soyutlama

GKE Autopilot'un temel avantajlarından biri, altyapı katmanını tamamen soyutlayarak operasyonel karmaşıklığı önemli ölçüde azaltması ve ekiplerin altyapı yönetimi yerine tamamen uygulama geliştirme ve dağıtımına odaklanmasına olanak tanımasıdır.

Operasyonel açıdan bakıldığında bu, birkaç husus anlamına gelir:

>  Düğüm yönetimi yok. Sanal makineleri hazırlamaz, ölçeklendirmez veya yamalamazsınız; altyapı tamamen GKE tarafından yönetilir.

>  Otomatik kapasite hazırlama. Kaynaklar, önceden bir planlama yapılmaksızın, pod gereksinimlerine göre talep üzerine oluşturulur.

>  Yerleşik bakım ve yükseltmeler. İşletim sistemi yamaları, güvenlik güncellemeleri ve küme yükseltmeleri otomatik olarak uygulanır.

>  Optimize edilmiş zamanlama. İş yükleri, manuel müdahale olmaksızın GKE tarafından yerleştirilir ve dengelenir.

>  Azaltılmış operasyonel ek yük. Altyapı düzeyinde yönetilecek, izlenecek veya sorunları giderilecek daha az hareketli parça.

Otomatik Ölçeklendirme

GKE Autopilot, altyapıyı iş yükü talebine göre dinamik olarak ayarlar. Ölçeklendirme pod düzeyinde, genellikle Horizontal Pod Autoscaler (HPA) aracılığıyla gerçekleşirken, GKE altta yatan kapasitenin kullanılabilir olmasını sağlar.

Deneyimlerimize göre bu durum, manuel ölçeklendirme ve düğüm yönetimi ihtiyacını etkili bir şekilde ortadan kaldırıyor. Ancak, otomatik ölçeklendirmenin de ödün vermeyi gerektiren yönleri vardır – çünkü doğru ölçeklendirme yapılandırmasına bir bağımlılık getirir.

Bu nedenle, şunu unutmayın: Ölçeklendirme otomatik olsa da her zaman optimum olmayabilir. Kötü ayarlanmış ölçeklendirme, gereksiz maliyet veya performans sorunlarına yol açabilir. Ölçeklendirme davranışıyla ilgili daha fazla ayrıntıyı aşağıdaki tabloda bulabilirsiniz.

GKE Autopilot Ölçeklendirme Davranışına Genel Bakış
Aspect	Autopilot Davranışı	Dikkate Alınması Gerekenler	En İyi Kullanım Durumları
Ölçeği artırma	Talebe göre otomatik	Gerçek trafik sinyallerine yanıt vermelidir	– API'ler – Web arka uçları (backends) – Kullanıcıya yönelik hizmetler (trafik dalgalanmaları olan)
Ölçeği azaltma	Otomatik	Yanlış yapılandırılırsa gecikebilir	– Öngörülebilir trafik modellerine sahip iş yükleri  – Kullanımında kademeli azalma olan iş yükleri
Altyapı ölçeklendirme	Tam yönetimli	Düğüm düzeyinde ince ayar mevcut değildir	– Mikro hizmet mimarileri
Ölçeklendirme tetikleyicisi	CPU, bellek, özel metrikler	Doğru metrik seçimini gerektirir	– CPU yoğun uygulamalar (CPU) – Bellek yoğun iş yükleri (bellek) – Olay güdümlü sistemler (kuyruk uzunluğu gibi özel metrikler)

Otomatik Düğüm Sağlama

Deneyimlerimize göre, GKE Autopilot'un en büyük avantajlarından biri, altyapı sağlama konusunu tamamen düşünme gereksinimini ortadan kaldırmasıdır. 

Bölmeler (pods) tanımlanmış CPU ve bellek talepleriyle dağıtılır dağıtılmaz, GKE şunları yapar:

✔️ Arka planda gerekli kapasiteyi tahsis eder

✔️ Talep üzerine altyapı oluşturur

✔️ İş yükleri ölçeklendikçe veya trafik modelleri değiştikçe sürekli uyum sağlar

✔️ Ön provizyon veya arabellek kapasitesi ihtiyacını ortadan kaldırır

Gördüğümüz kadarıyla bu durum operasyonları büyük ölçüde basitleştiriyor ve verimlilik için doğru iş yükü yapılandırmasını zorunlu kılıyor.

Güvenlik ve Uyumluluk Varsayılanları

GKE Autopilot, manuel kurulum gerektirmeden tüm iş yüklerinde önceden tanımlanmış güvenlik standartlarıyla varsayılan olarak güvenli bir ortam sağlar. Buna şunlar dahildir:

• Otomatik yamalama ve güncellemeler temel altyapı ve sistem bileşenleri için;
• Zorunlu kılınan güvenlik kısıtlamaları güvenli olmayan veya uyumsuz yapılandırmaları önleyen;
• İş yükü izolasyonu ve korumalı alan (sandboxing), iş yükleri arası etkileşim riskini azaltan;
• Kimlik ve erişim yönetimi için IAM ve GCP güvenlik kontrolleriyle entegrasyon kimlik ve erişim yönetimi için;
• Varsayılan ağ güvenliği politikaları, küme içinde güvenli iletişim sağlayan.

Entegre Edilmiş Gözlemlenebilirlik

Bir diğer büyük fayda ise GKE Autopilot'un Google Cloud'un izleme ve günlük kaydı ekosistemiyle yerel olarak entegre olmasıdır.

Buna şunlar dahildir:

• Cloud Monitoring – çok sayıda metriği (CPU/bellek istekleri ve kullanımı, pod sağlığı, otomatik ölçeklendirme etkinliği vb.) izlemek için;
• Cloud Logging – merkezi günlük (log) toplama, hata ayıklama ve uygulama davranışını izleme için;
• 360° olay görünürlüğü tüm pod yaşam döngüsü değişikliklerini (örn. yeniden başlatmalar, ölçeklendirme olayları, hatalar) anlamak için.

Gözlemlerimize göre, gözlemlenebilirliğe aktif olarak yatırım yapan ekipler önemli bir avantaj elde ediyor: kaynak isteklerini sürekli olarak iyileştirebiliyor ve ölçeklendirme davranışını geliştirebiliyorlar, bu da maliyet verimsizliklerini önlüyor.

GCP Ekosistemi ile Entegrasyon

GKE Autopilot, temel Google Cloud altyapı hizmetleriyle yerleşik entegrasyon sunar. Gözlemlerimize göre bu durum, ekiplerin uçtan uca bulut tabanlı mimariler oluşturması, operasyonları kolaylaştırması ve uygulamaları verimli bir şekilde ölçeklendirmesi için büyük bir avantaj sağlıyor.

GKE Autopilot'un GCP Ekosistemi ile Entegrasyonu
Hizmet	Rol ve Değer	Entegrasyon Türü
Cloud Monitoring	Uyarılı metrikler, performans ve ölçeklendirme görünürlüğü	Yerel, GKE entegrasyonlu
Cloud Logging	Merkezi günlük kaydı, sorun izleme	Yerel, GKE entegrasyonlu
IAM	Güvenli erişim, rol tabanlı izinler	Yerel, GKE entegrasyonlu
Sanal Özel Bulut (VPC)	Özel ağ iletişimi, güvenli iletişim	Yerel, GKE entegrasyonlu
Artifact Registry	Konteyner görüntülerinin depolanması ve yönetilmesi, sürüm oluşturma	Yerel, GKE entegrasyonlu
Secret Manager	Güvenli kimlik bilgileri, kontrollü erişim	Yerel, GKE entegrasyonlu
Bulut Koşusu	Olay odaklı ve sunucusuz iş yüklerinin etkinleştirilmesi	Yerel (GSP Hizmeti)
BigQuery	Büyük ölçekli analitik ve veri işleme desteği	Yerel (GSP Hizmeti)
Cloud Pub/Sub	Zaman uyumsuz mesajlaşma, olay odaklı sistemler	Yerel (GSP Hizmeti)
Bulut Depolama	Dosya ve yedekleme depolama alanı	Yerel (GSP Hizmeti)
Cloud Build	Derleme ve dağıtım hatlarının otomasyonu	Yerel (GSP Hizmeti)
Cloud Trace	Performans içgörüleri, gecikme analizi	Yerel (isteğe bağlı kurulum)

GKE Autopilot Uygunluğunun Değerlendirilmesi: Başlıca Kullanım Durumları ve Sınırlamalar

Deneyimlerimize göre GKE Autopilot, doğru iş yükü türleriyle eşleştirildiğinde güçlü sonuçlar veriyor. Uygunluğu değerlendirirken dikkat edilmesi gereken temel hususlar şunlardır:

> Konteynerleştirilmiş iş yükü hazırlığı

GKE Autopilot, net dağıtım yapılandırmalarına sahip ve temel altyapıya minimum düzeyde bağımlı olan, konteyner olarak paketlenmiş uygulamalar için tasarlanmıştır.

> Doğru kaynak tanımı

Verimlilik, CPU ve bellek isteklerinin gerçek kullanımı ne kadar iyi yansıttığına bağlıdır; bu durum hem performansı hem de maliyeti doğrudan etkiler.

> Otomatik ölçeklendirme dostu mimari

İş yükleri, sıkı bir bağ veya durum bilgisi kısıtlamaları olmaksızın yatay ölçeklendirmeyi desteklemeli ve dinamik trafik modellerini yönetebilmelidir.

> Durumsuz veya gevşek durum bilgili tasarım

Durumsuz hizmetler (veya harici olarak yönetilen durumlar) en iyi performansı göstererek esnek ölçeklendirme ve dayanıklılık sağlar.

> Operasyonel soyutlama toleransı

Ekipler, basitleştirilmiş operasyonlar ve zorunlu kılınan en iyi uygulamalar karşılığında düğümler (node) ve altyapı üzerindeki kontrollerinden vazgeçmeye hazır olmalıdır.

> Verimli konteyner tasarımı

Hafif görüntüler, hızlı başlatma süreleri ve optimize edilmiş kaynak kullanımı, duyarlı ölçeklendirme ve maliyet verimliliği için kritik öneme sahiptir.

GKE Autopilot: Uygunluğa Genel Bakış
Uygunluk	Kullanım Senaryosu	Neden Çalışır (veya Çalışmaz)
Son derece uygun	Mikro hizmet mimarileri	– Düğüm yönetimi gerekmez  – Kolay yatay ölçeklendirme  – Konteynerleştirilmiş servisler için son derece uygun
Son derece uygun	API ve arka uç servisleri	– Değişken trafiği başarılı şekilde yönetir  – Yerleşik otomatik ölçeklendirme – Basitleştirilmiş operasyonlar
Son derece uygun	Geliştirme ve prototip oluşturma	– Hızlı kurulum, altyapı yükü yok  – Hızlı yinelemeye olanak tanır  – Dağıtımı ve testi kolaydır
Son derece uygun	Olay güdümlü iş yükleri (orta ölçekli)	– Talebe göre ölçeklenir  – Kapasiteyi önceden tahsis etmeye gerek yoktur  – Kesintili trafik modelleri için idealdir
Orta düzeyde uygunluk	Toplu işlem iş yükleri	– Planlanmış işler için idealdir  – Dikkatli kaynak ayarlaması gerektirir  – Maliyetler yürütme modellerine bağlıdır
Orta düzeyde uygunluk	Öngörülemeyen ani artışlar gösteren API'ler	– Otomatik ölçeklendirme yoluyla ani artışları yönetebilir  – Aşırı ölçekleme veya gecikmeli ölçek küçültme riski  – İnce ayarlı HPA yapılandırması gerektirir
Orta düzeyde uygunluk	Çoklu servis platformları (karma iş yükleri)	– Farklı servisler için esnek yapı  – Tutarlı kaynak yönetimi gerektirir – Ekipler arasında verimsizlik riski
Uygun değil	Altyapı kontrolü gerektiren iş yükleri	– Düğümlere veya işletim sistemi düzeyinde ayarlamalara erişim yok  – Sınırlı özelleştirme yetenekleri
Uygun değil	Yüksek düzeyde maliyet optimizasyonlu, öngörülebilir sistemler	– Maliyet ayarlaması üzerinde daha az kontrol  – Standart GKE genellikle daha verimlidir
Uygun değil	GPU / özel donanım iş yükleri	– Donanım seçiminde sınırlı esneklik  – Performans gereksinimlerini karşılamayabilir
Uygun değil	Ultra düşük gecikmeli / performans açısından kritik uygulamalar	– Yerleşim ve ayarlama üzerinde sınırlı kontrol  – Altyapı düzeyinde optimize edilmesi daha zordur
Uygun değil	Kötü tanımlanmış veya aşırı tahsis edilmiş iş yükleri	– Faturalandırma kullanıma göre değil, taleplere göre yapılır  – Sürekli maliyet verimsizliklerine yol açar

✅ Örnek Durum #1: Mikroservis Mimarileri

Bu senaryoda Autopilot, her bir servisin kendi ölçeklendirme davranışına ve kaynak profiline sahip bağımsız bir iş yükü olarak dağıtıldığı mikroservis tabanlı bir mimariyi çalıştırmak için kullanılır. 

Amaç, altyapı yönetimini tamamen ortadan kaldırmak ve platform tedarik, ölçeklendirme, optimizasyon vb. süreçleri yönetirken ekiplerin servisleri dağıtmaya ve geliştirmeye odaklanmasını sağlamaktır.

Mikroservisler için GKE Autopilot: Değerlendirme Özetleri
Birincil değer	Küme/düğüm yönetimini ortadan kaldırır, ölçeklendirmeyi basitleştirir
Performans etkenleri	Doğru kaynak talepleri, etkili otomatik ölçeklendirme
Operasyonel etki	Geliştirmeye daha fazla odaklanma, azalan operasyon yükü
Kritik bağımlılıklar	Net servis sınırları, tutarlı kaynak yapılandırmaları

Bu senaryoda, GKE Autopilot'un servislerin bağımsız olarak ölçeklendiği ve nispeten kararlı kullanım modelleri izlediği mikroservis kurulumlarında en iyi sonuçları verdiğini gördük. Ancak, net sınırlar belirlenmediğinde kaynakların aşırı tahsis edilmesi riski mevcuttur. 

Dikkate alınması gereken bir diğer önemli husus da yapılandırma tutarlılığını sağlamaktır; bu nedenle, uyumsuz istekler (requests) ve limitler, dengesiz otomatik ölçeklendirme, hizmetler genelinde tutarsız kaynak profilleri vb. durumlara karşı dikkatli olun.

Bunu önlemek için, deneyimlerimize göre en iyi sonuç veren yöntem bir pratik standartlaştırma katmanı getirmektir (katı bir kontrol değil) – örneğin:

• Her seferinde yapılandırmaları sıfırdan oluşturmaktan kaçınmak için basit temel profiller (örn. küçük/orta/büyük)
• Ekiplerin tahmine dayalı hareket etmemesi için istekler (requests) ile limitler (limits) arasında net kurallar
• Aşırı korumacı davranmak yerine ayarlama yapmak için gerçek kullanım verileri üzerinde düzenli kontroller

✅ Vaka #2: API ve Arka Uç (Backend) Hizmetleri

Bu kurulumda Autopilot, istekleri işlemekten, iş mantığını yürütmekten ve diğer sistemlerle entegre olmaktan sorumlu API katmanlarına ve arka uç hizmetlerine güç sağlar. Bu iş yükleri genellikle dalgalı trafikle karşılaşır, bu da otomatik ölçeklendirmeyi ve azaltılmış operasyonel yükü özellikle değerli kılar.

Yaptığımız testlerden, arka uç hizmetleri yatay olarak ölçeklenecek şekilde oluşturulduğunda ve değişen talebe uyum sağlayabildiğinde Autopilot'un iyi çalıştığını gördük. Özellikle şunları gözlemledik:

• Otomatik ölçeklendirme düzgün yapılandırıldığında, Autopilot ani trafik artışlarını güvenilir bir şekilde yönetir;
• İyi tanımlanmış kaynak isteklerine (requests) sahip hizmetler daha öngörülebilir ve maliyet etkin bir şekilde ölçeklenir;
• Dinamik kaynak sağlama, manuel kapasite planlaması ihtiyacını ortadan kaldırarak dağıtım döngülerini hızlandırır;
• Kötü ayarlanmış otomatik ölçeklendirme, ani artışlar sırasında yavaş yanıt verilmesine veya gereksiz maliyet artışlarına neden olabilir;
• Kaynak istekleri (requests), düzenli olarak gözden geçirilmediği takdirde zamanla gerçek kullanımdan sapma eğilimi gösterir;
• Hizmetler genelindeki tutarsız yapılandırmalar (istekler vs limitler, ölçeklendirme politikaları) verimliliği ve öngörülebilirliği azaltır.

Bu durumda en iyi sonuçları elde etmek için, gerçek trafik modellerine dayalı otomatik ölçeklendirme eşikleri tanımlamanızı öneririz – bu, gereksiz kaynak kullanımı olmadan hızlı yanıt veren bir ölçeklendirme sağlanmasına yardımcı olacaktır. Kaynak isteklerini tipik yüke göre hizalayın (zirve senaryolarına göre değil). Ayrıca, hizmetler genelinde tutarlı yapılandırma standartları uygulayın.

API ve Arka Uç Hizmetleri için GKE Autopilot: Değerlendirme Özetleri
Birincil değer	Dinamik ölçeklendirmeye sahip arka uç hizmetleri için yönetilen çalışma zamanı (runtime)
Performans etkenleri	Trafik değişkenliği, otomatik ölçeklendirme yanıtı, doğru istekler (requests)
Operasyonel etki	Talebe göre ölçeklenir, manuel müdahaleyi azaltır
Kritik bağımlılıklar	Otomatik ölçeklendirme eşikleri, verimli yönetim, trafik dengesi

✅ Vaka #3: Geliştirme ve Hızlı Prototipleme

Geliştirme ve Hızlı Prototipleme için GKE Autopilot: Değerlendirme Özetleri
Birincil değer	Altyapı kurulumu yok, hızlı dağıtım ve yineleme
Performans etkenleri	İlk istekler (requests), kullanıma göre hızlı ayarlama
Operasyonel etki	Daha hızlı doğrulama, daha kısa geliştirme döngüleri
Kritik bağımlılıklar	Kaynak farkındalığı, temizlik, aşırı kaynak sağlamama

Uygulamada Autopilot, prototip oluşturmayı önemli ölçüde hızlandırır; ancak aktif olarak yönetilmezse maliyet verimsizliklerine de yol açabilir. Ekiplerin deneysel iş yüklerini çalışır durumda bıraktığını veya “ne olur ne olmaz” diyerek kaynak ihtiyaçlarını abarttığını gördük, bu da maliyetleri hızla artırıyor. En büyük avantaj, ekiplerin yalnızca kod üzerinde değil, aynı zamanda kaynak yapılandırması üzerinde de yineleme yapmasıyla – bunu geliştirme döngüsünün bir parçası olarak ele almasıyla – ortaya çıkar.

✅ Vaka #4: Olay Güdümlü (Event-Driven) ve Kesintili İş Yükleri

Hızlı prototipleme için GKE Autopilot, ekiplerin altyapı kurulumu yapmadan fikirleri dağıtıp test etmelerine ve geri bildirim döngülerini önemli ölçüde kısaltmalarına olanak tanır. Gelin bu senaryoda tam olarak nasıl performans gösterdiğini görelim.

Olay Güdümlü ve Kesintili İş Yükleri için GKE Autopilot: Değerlendirme Özetleri
Birincil değer	Ön kaynak sağlama olmadan ani artış gösteren iş yüklerini yönetir
Performans etkenleri	Otomatik ölçeklendirme hızı, verimli ölçek küçültme (scale-down)
Operasyonel etki	Atıl kapasite yok, talebe göre ölçeklenir
Kritik bağımlılıklar	Ölçeklendirme yapılandırması, hafif konteynerler, ani artış yönetimi

Bu senaryoyu test ederken elde ettiğimiz temel gözlemlerden bazıları:

• Daha hızlı dağıtım ve doğrulama döngüleri, altyapı yükü olmadan hızlı denemeler yapılmasına olanak tanıdı;
• Kullanılmayan veya unutulan iş yükleri, erken aşamalarda sık sık maliyet sızıntısı kaynağı olabilir;
• Kaynak istekleri (requests) başlangıçta genellikle abartılır, bu da tekrar gözden geçirilmezse verimliliği düşürür.

Deneyimlerimize göre en etkili yaklaşım, kaynak yapılandırmasını yineleme döngüsünün bir parçası olarak ele almaktır: minimum isteklerle başlayın ve gerçek kullanım modellerine göre ayarlayın. Kullanılmayan iş yüklerini düzenli olarak temizleyin. Yapılandırma sapmalarını önlemek için hizmetler genelinde tutarlı kaynak profilleri uygulayın.

Sınırlamalar ve GKE Autopilot'un Optimum Olmayabileceği Durumlar

❌ Düşük seviyeli (low-level) düğüm (node) kontrolü gerektiren iş yükleri

GKE Autopilot, düğüm yönetimini soyutlayarak işletim sistemi düzeyindeki yapılandırmalara, çekirdek (kernel) ince ayarlarına ve özel çalışma zamanı kurulumlarına erişimi sınırlar. Bu nedenle, ince taneli altyapı kontrolüne bağlı olan iş yükleri için daha az uygundur.

Bu durum için daha uygun olanı, temel altyapı üzerinde tam kontrole sahip olduğunuz standart (Autopilot olmayan) Kubernetes dağıtımlardır.

❌ Yüksek düzeyde optimize edilmiş, maliyet hassasiyeti olan sistemler

Autopilot operasyonları basitleştirirken, maliyet verimliliği için altyapıda ince ayar yapma yeteneğini azaltır. Öngörülebilir iş yüklerine ve sıkı maliyet kısıtlamalarına sahip ortamlarda bu durum, optimize edilmiş kurulumlara kıyasla daha yüksek harcamalara yol açabilir.

Bu durumda tercih edilmesi gereken, GKE Standart modudur. daha uygun bir seçenek olabilir – burada taahhütlü kullanım indirimlerinden, özel örnek türlerinden, verimli kaynak paketlemeden vb. yararlanabilirsiniz.

❌ Özel donanım gereksinimleri

GKE Autopilot, belirli makine türlerini veya hızlandırıcıları seçme konusunda sınırlı esneklik sunar. GPU'lara, TPU'lara veya özel donanım yapılandırmalarına dayanan iş yükleri istenen performansı veya verimliliği elde edemeyebilir. 

Bu nedenle, şunları öneririz: GKE Standard veya Hesaplama Motoru – donanım seçimi ve optimizasyonu üzerinde tam kontrol için.

❌ Kötü tanımlanmış veya öngörülemeyen iş yükleri

GKE Autopilot fiyatlandırması gerçek tüketim yerine talep edilen kaynaklara dayandığından, kötü kapsamlandırılmış iş yükleri veya aşırı sağlanan talepler hızla verimsizliklere yol açabilir. 

Bu gibi durumlarda, sunucusuz çözümler gibi Bulut Koşusu (veya alternatif olarak, otomatik ölçeklendirme ile dikkatlice ayarlanmış bir GKE Standart dağıtımı) daha iyi maliyet uyumu ve esneklik sağlayabilir.

❌ Gecikmeye duyarlı veya performans açısından kritik uygulamalar

Performans ayarının ve gecikme optimizasyonunun kritik olduğu iş yükleri için, Autopilot'ta düğüm yerleşimi ve altyapı yapılandırması üzerindeki kontrol eksikliği bir sınırlama olabilir. 

Bu senaryolarda, GKE Standard veya Hesaplama Motoru kaynakların, yerleşimin, performans özelliklerinin vb. daha hassas bir şekilde ayarlanmasını sağlar.

GKE Autopilot Nasıl Çalışır?

GKE Autopilot, temelinde basit bir ilkeyi takip eder: Siz iş yüklerini tanımlarsınız – GKE geri kalan her şeyi sağlar ve yönetir. Bu sürecin tam olarak nasıl çalıştığını daha ayrıntılı olarak inceleyelim.

Adım 1: İş yüklerini tanımlama ve dağıtma

Bu aşamada geliştiriciler, uygulamaları konteynerler halinde paketler ve bunları standart Kubernetes manifestolarıkullanarak podlar olarak dağıtırlar. İş yüklerinin bu aşamada yapılandırılma şeklinin kalıcı bir etkisi vardır: iyi tanımlanmış, gevşek bağlı hizmetlerin daha sonra ölçeklendirilmesi ve optimize edilmesi önemli ölçüde daha kolaydır.

Adım 2: Kaynak taleplerini belirtin

Her iş yükü, GKE'nin altyapıyı tahsis etmek ve maliyeti belirlemek için kullandığı gerekli CPU ve belleği tanımlar.

Pratikte bu en kritik adımdır, çünkü taleplerin fazla tahmin edilmesi sürekli fazla ödemeye yol açarken, az tahmin edilmesi istikrarsızlığa neden olabilir. Talep edilen ve gerçek kullanımı düzenli olarak karşılaştıran ve buna göre ayarlama yapan ekipler, performans ve maliyet arasındaki en iyi dengeyi kurarlar.

GKE Autopilot Kaynak Talepleri İçin En İyi Uygulamalar
Alan	Ne Yapmalı
Kullanım Temeli	– Varsayımları değil, gerçek metrikleri (P50/P95) kullanın
Talepler ve Limitler	– Talepleri ortalama kullanıma yakın tutun – Ani artışlar için limitler belirleyin
Maliyet Kontrolü	– "Her ihtimale karşı" aşırı kaynak sağlamaktan kaçının
Yinelemeli Optimizasyon	– İzlemeye dayalı olarak sürekli ayarlama yapın
İzleme Sinyalleri	– Kullanımı taleplere göre takip edin – OOMKill'leri ve dar boğazları izleyin
Otomatik Ölçeklendirme Stratejisi	– Temeli şişirmek yerine HPA kullanın
Doğrulama	– Gerçekçi yük altında test edin

Adım 3: Otomatik altyapı sağlama

Beyan edilen kaynak ihtiyaçlarına göre, GKE otomatik olarak gerekli bilgi işlem kapasitesini sağlar düğüm düzeyindeki kararları açığa çıkarmadan.

Bu soyutlama operasyonları basitleştirirken, altyapıya ince ayar yapma yeteneğini de ortadan kaldırır. Sonuç olarak, verimlilik tamamen iş yükü yapılandırmasına bağlıdır; hatalı kaynak tanımlarını telafi edecek bir "altyapı katmanı" yoktur.

Adım 4: İş yükü planlama ve yürütme

Pod'lar, yerleşim, kullanılabilirlik, yaşam döngüsü yönetimi vb. işlemleri GKE Autopilot'un üstlendiği, hazırlanan altyapı üzerinde planlanır ve yürütülür.

Gördüğümüz kadarıyla, iş yükleri genelinde öngörülebilir ve tutarlı kaynak talepleri planlama verimliliğini artırırken, tutarsız yapılandırmalar ölçekte parçalanmaya ve gizli verimsizliklere yol açabilir.

Adım 5: Talebe göre dinamik ölçeklendirme

Bu aşamada, iş yükleri genellikle trafik durumuna göre yatay olarak ölçeklenir, bunun için genellikle Yatay Pod Otomatik Ölçeklendirici (HPA)kullanılır ve GKE altyapıyı buna göre ayarlar.

Adım 6: Sürekli altyapı yönetimi

GKE Autopilot, manuel müdahaleye gerek kalmadan düğüm sağlığını sürekli olarak yönetir, yamaları uygular, yükseltmeleri gerçekleştirir ve küme güvenilirliğini sağlar.

Bu durum operasyonel yükü önemli ölçüde azaltır, ancak aynı zamanda ekiplerin iş yükü düzeyinde güçlü bir izlenebilirliğe ihtiyaç duyduğu anlamına gelir. Altyapı soyutlandığından, kaynak kullanımı, ölçeklendirme modelleri ve maliyetler konusundaki görünürlük, devam eden optimizasyon için temel bir gereklilik haline gelir.

Autopilot'u Benimseme ve Kullanma: Ek Hususlar

Deneyimlerimize göre, GKE Autopilot altyapıyla ilgili ağır işlerin çoğunu ortadan kaldırıyor. Ancak, yukarıdaki bölümde kısmen gösterildiği gibi, ilk başta her zaman belirgin olmayan farklı bir dizi zorluğu da beraberinde getiriyor.

Düğümler ve kapasite hakkında endişelenmek yerine, odak tamamen iş yüklerinin nasıl tanımlandığına kayıyor. Ve işlerin sessizce ters gidebileceği yer de tam olarak burasıdır:

 →  Kaynakların nasıl tahsis edildiği ve iş yüklerinin nerede çalıştırıldığı üzerinde daha az kontrole sahip olursunuz;
→  İş yükü tanımlarını en baştan doğru yapmaya çok daha fazla güvenirsiniz;
→  İşlemci (CPU) ve bellek taleplerindeki küçük verimsizlikler zamanla birikerek artabilir.

Pratikte bu, optimizasyonun artık altyapı düzeyinde değil, iş yükü düzeyinde gerçekleştiği anlamına gelir.

Aşağıda, potansiyel riskler ve optimizasyon uygulamaları hakkında daha fazla ayrıntı bulabilirsiniz.

GKE Autopilot: Yetenekler ve Maliyet Riskleri
Yetenek	Potansiyel Riskler	Optimizasyon
Kaynak talepleri (CPU ve bellek)	Aşırı tahmin edilen taleplerden kaynaklanan kullanılmayan kaynakların maliyetleri	• Gerçek kullanıma göre doğru boyutlandırın • Aşırı tahsisattan kaçının
Otomatik ölçeklendirme (HPA)	Hatalı yapılandırılmış ölçeklendirme, fazla pod'lar	• HPA eşiklerini ayarlayın • Gerçek trafik modelleriyle uyumlu hale getirin
Her zaman çalışan iş yükleri	Atıl pod'lar, sabit taban çizgisi maliyeti	• Atıl iş yüklerini ölçeklendirin • Kullanılmayan servisleri kaldırın
Konteyner kaynak verimliliği	Verimsiz uygulamalar, daha yüksek kaynak ihtiyaçları	• Uygulama performansını optimize edin • Hafif imajlar kullanın
Geçici depolama talepleri	Aşırı talep edilen depolama alanı, gereksiz maliyet	• Minimum depolama ihtiyaçlarını tanımlayın • Geçici verileri temizleyin
Ölçeklendirme sinyalleri (metrikler)	Yanlış metrikler, verimsiz ölçeklendirme	•󠁏󠁏 İş yükü davranışıyla eşleştirin •󠁏󠁏 Yük altında test edin

GKE Autopilot Fiyatlandırma Modeli

GKE Autopilot, maliyetlerin çalıştırdıkları altyapı tarafından değil, uygulamalarınızın ne talep ettiği tarafından yönlendirildiği iş yükü merkezli bir fiyatlandırma modelisunar. Geleneksel Kubernetes'in aksine, düğüm yönetimi tamamen soyutlanmıştır. Bu model işlemleri basitleştirir ancak maliyet sorumluluğunu iş yüklerinin ne kadar hassas yapılandırıldığına. 

aktarır. Bu nedenle, faturalandırma (gerçek tüketime değil) talep edilen kaynaklara bağlı olduğundan, küçük yanlış yapılandırmaların bile sürekli aşırı harcamaya yol açabileceğini unutmayın.

Aşağıda, GKE Autopilot fiyatlandırmasını etkileyen alanlara göz atın.

GKE Autopilot Fiyatlandırma Detayları
Fiyatlandırma Bileşeni	Davranış	Birincil Maliyet Etkisi	Tipik Fiyatlandırma
CPU talepleri	Talep edilen vCPU başına faturalandırılır (saniye başına)	Aşırı tahmin edilen CPU tahsisi	vCPU/saat başına $0.04–0.05
Bellek talepleri	Talep edilen GB başına faturalandırılır (saniye başına)	Aşırı bellek talepleri	GB/saat başına $0.004–0.005
Geçici depolama (ephemeral)	Talep edilen GB başına faturalandırılır	Kontrolsüz geçici depolama kullanımı	GB/saat başına $0.000054
Pod çalışma süresi	Ücretler podlar çalışırken uygulanır	Boşta veya her zaman açık iş yükleri	CPU ve bellek kullanımına bağlıdır
Otomatik ölçeklendirme davranışı	Talebe göre pod sayısını ayarlar	Verimsiz ölçeklendirme yapılandırması	Dolaylı (toplam kaynak maliyetini belirler)

Google Cloud GKE Autopilot fiyatlandırmasının gerçek ortamlarda nasıl davrandığını daha iyi anlamak için, periyodik dalgalanmalarla istikrarlı API trafiğini işleyen, mikro hizmetler üzerine kurulu orta ölçekli bir uygulamayı ele alalım. Bu durum için fiyatlandırma ayrıntılarını aşağıdaki tabloda görebilirsiniz.

Bu, otomatik ölçeklendirme ve standart gözlemlenebilirlik araçlarıyla desteklenen, birden çok konteynerleştirilmiş hizmetin sürekli çalıştığı SaaS platformları veya dahili sistemler için yaygın bir kurulumdur.

Orta Ölçekli Bir Dağıtım İçin Tahmini GKE Autopilot Aylık Maliyetleri
Bileşen	Kullanım	Aylık Maliyet
CPU talepleri	Ortalama 2 vCPU (otomatik ölçeklendirilmiş, 730 saat)	$60–70
Bellek talepleri	Ortalama 8 GB (otomatik ölçeklendirilmiş, 730 saat)	$25–35
Geçici depolama (ephemeral)	50 GB geçici kullanım	$2–3
Pod çalışma zamanı ek yükü	Kaynak fiyatlandırmasına dahildir
Ağ çıkışı (egress)	100 GB giden trafik	$10–12
İzleme ve günlük kaydı (logging)	Standart günlük ve metrik hacmi	$10–20
Toplam (HA - Yüksek Erişilebilirlik ile)		$110–140/ay

Bu örnekte gösterildiği gibi, aşağıdaki maliyet kalıpları ortaya çıkmaktadır: 

• Kaynak talepleri (CPU ve bellek) faturalandırma (gerçekte kullanılana değil) neyin tahsis edildiğine bağlı olduğundan, maliyetlerin çoğunluğunu oluşturur;
• Sürekli çalışan hizmetler gerçek talepten bağımsız olarak sabit bir temel harcama oluşturur;
• Otomatik ölçeklendirme yapılandırması verimliliği doğrudan etkiler, çünkü zayıf ayarlama gereksiz ölçeklendirmeye ve daha yüksek maliyetlere yol açar;
• Ağ kullanımı ve izleme araçları (günlükler, metrikler) genellikle küçümsenir ancak zamanla istikrarlı bir şekilde artar.

GKE Autopilot Maliyetlerini Etkileyen Faktörler 

Gözlemlerimize göre, GKE Autopilot'taki verimsizlikler nadiren yalnızca ölçekle ilgilidir. Genellikle iş yüklerinin zaman içinde nasıl yapılandırıldığından, boyutlandırıldığından ve ölçeklendirildiğinden kaynaklanırlar.

Faktör #1: Şişirilmiş kaynak talepleri

CPU ve bellek talepleri gerçek iş yükü ihtiyaçlarını aştığında, kullanılmayan kapasite için ödeme yapmaya devam edersiniz. Deneyimlerimize göre bu, gereksiz harcamaların en yaygın kaynaklarından biridir.

Faktör #2: Sürekli çalışan iş yükleri

Trafik veya talepten bağımsız olarak aktif kalan iş yükleri, boşta kaldıkları süre boyunca çok az gerçek değer sağlasalar veya hiç sağlamasalar bile, sürekli bir maliyet tabanı oluşturur.

Faktör #3: Alt düzey otomatik ölçeklendirme davranışı

Çok agresif olan veya ölçek küçültmede yavaş kalan otomatik ölçeklendirme, gereğinden fazla pod'un ihtiyaç duyulandan daha uzun süre çalışmasına neden olabilir. Bu da kaçınılabilir kaynak tüketimine ve maliyet artışlarına yol açar.

Faktör #4: Verimsiz uygulama performansı

Kaynak kullanımı için optimize edilmemiş uygulamalar (örneğin, aşırı bellek tüketimi veya CPU verimsizliği) daha yüksek kaynak talepleri gerektirir ve bu da genel maliyetleri doğrudan artırır.

Faktör #5: Kontrolsüz geçici depolama kullanımı

Aşırı tahsis edilmiş veya kötü yönetilen geçici depolama, ek ücretlere neden olabilir ve genellikle iş yükü tasarımındaki veya veri işlemedeki verimsizlikleri gösterir.

GKE Autopilot Maliyetlerini Optimize Etme: En İyi Uygulamalar

Deneyimlerimize göre, birçok GKE Autopilot verimsizliği birkaç tahmin edilebilir kalıptan (aşırı tahmin edilen kaynak talepleri, boşta kalan iş yükleri, alt düzey ölçeklendirme vb.) kaynaklanmaktadır. Ekipler bu alanları ele alarak, mimarilerini değiştirmeden hızlı ve yüksek etkili maliyet düşüşleri sağlayabilirler. İşte izlenecek birkaç en iyi uygulama:

Bu iyileştirmeleri gerçekleştirmek için aşağıdakilere odaklanın:

• Kaynak taleplerini gerçek kullanımla uyumlu hale getirin – kullanılmayan kapasite için fazla ödeme yapmaktan kaçınmak amacıyla pod düzeyindeki CPU ve bellek taleplerini düzenli olarak gözden geçirin ve bunları gerçek tüketime göre ayarlayın;
• Konteyner kaynak tüketimini kolaylaştırın – uygulama performansını optimize edin, bellek kullanımını azaltın, temel kaynak gereksinimlerini düşürmek için minimum boyutlu ana imajlar kullanın;
• Otomatik ölçeklendirmeyi yapılandırın gerçek sinyallere göre – Yatay Pod Ölçekleyici'nin (HPA) gerçek talep modellerini (CPU, bellek veya özel metrikler) yansıttığından emin olun;
• Boştaki veya kullanılmayan iş yüklerini kaldırın – aktif olmayan hizmetleri ortadan kaldırın, üretim dışı ortamların ölçeğini küçültün, aktif olarak trafiğe hizmet vermeyen pod'ları çalıştırmaktan kaçının;
• Kullanım ve maliyet davranışını sürekli takip edin – kaynak taleplerini, ölçeklendirme modellerini, iş yükü verimliliğini vb. izleyin.

Google Cloud SQL için Hemen Etki Gösterecek İyileştirme Alanları
Strateji	Çaba	Tasarruf	Darbe Hızı
CPU ve bellek taleplerini gerçek kullanıma göre ayarlayın	Düşük	Yüksek	Hemen
Boştaki veya kullanılmayan iş yüklerini kaldırın	Düşük	Yüksek	Hemen
Otomatik ölçeklendirme yapılandırmasını (HPA) optimize edin	Düşük	Orta	Kısa vadeli
Konteyner kaynak kullanımını azaltın	Düşük	Orta	Kısa vadeli
Kaynak taleplerini ve kullanımı izleyin	Düşük	Yüksek	Hemen

Hızlı kazanımlar değerli olsa da, GKE Autopilot'ta uzun vadeli verimlilik bir dizi sürekli iyileştirme de gerektirir. Bunu nasıl başaracağınıza dair önerilerimizi inceleyin: 

• Standartlaştırın kaynak talebi uygulamalarını – sistematik aşırı tahsisi önlemek için hizmetler genelinde CPU ve bellek taleplerine yönelik tutarlı yönergeler tanımlayın;
• Uygulama verimliliğini sürekli olarak artırın – kod optimizasyonu ve daha iyi iş yükü tasarımı yoluyla gereksiz işlem ve bellek kullanımını azaltın;
• Rafine otomatik ölçeklendirme stratejilerini zaman içinde – gerçek üretim verilerini kullanarak HPA yapılandırmalarını geliştirin;
• Güçlü gözlemlenebilirlik uygulamaları oluşturun – kaynak taleplerini, ölçeklendirme olaylarını ve maliyet trendlerini ilişkilendirmek (bilinçli optimizasyon kararları almak için);
• İş yüklerini segmentlere ayırın davranışa göre – iş yüklerini ölçeklendirme modellerine veya kaynak yoğunluğuna göre ayırmak;
• Maliyet kontrol mekanizmalarını devreye alın – kullanımın iş değeriyle uyumlu kalmasını sağlamak için uyarılar, bütçeler ve düzenli incelemeler uygulamak.

GKE Autopilot için Uzun Vadeli Verimlilik İyileştirmeleri
Strateji	Çaba	Tasarruf	Darbe Hızı
Kaynak talebi tanımlarını standartlaştırın	Orta	Yüksek	Kısa vadeli
Uygulama düzeyinde verimliliği artırın	Orta	Orta	Devam ediyor
Otomatik ölçeklendirme yapılandırmalarını hassaslaştırın	Orta	Yüksek	Kısa vadeli
Gözlemlenebilirlik uygulamalarını güçlendirin	Orta	Yüksek	Devam ediyor
İş yüklerini kullanım modellerine göre segmentlere ayırın	Orta	Orta	Orta vadeli
Maliyet yönetimi kontrollerini uygulayın	Düşük	Yüksek	Hemen

GKE Autopilot Kurulum Kılavuzu: Pratik Kontrol Listesi

İyi yapılandırılmış bir Autopilot kurulumu hem performansı hem de maliyet verimliliğini artırır. İşleri en başından doğru yapmak için bu kontrol listesini kullanın.

GKE Autopilot Yapılandırma ve Yönetişim Kontrol Listesi

1. İş yükü profillerini tanımlayın

✅ İş yükü türlerini belirleyin (durumsuz hizmetler, API'ler, toplu işler) ✅ Yoğun ve boşta kalan dönemler dahil olmak üzere trafik modellerini tahmin edin ✅ Gecikme süresi ve performans beklentilerini tanımlayın ✅ Kaynak tüketim modellerini anlayın (CPU veya bellek yoğun) ✅ Kullanılabilirlik ve güvenilirlik gereksinimlerini belirleyin

2. İş yüklerini Autopilot için yapılandırın

✅ İş yüklerini net ve tek amaçlı sorumluluklara sahip konteynerler olarak dağıtın ✅ Kaynak gereksinimlerini azaltmak için konteynerleri hafif tutun ✅ Üretim ve üretim dışı ortamları ayırın ✅ Hizmet sınırlarını ve iletişim modellerini tanımlayın ✅ İş yüklerinin yatay olarak ölçeklenecek şekilde tasarlandığından emin edin

3. Kaynak taleplerini hassas bir şekilde yapılandırın

✅ CPU ve bellek taleplerini (tahminlere göre değil) gözlemlenen kullanıma göre ayarlayın ✅ “Güvenlik amacıyla” kaynakları aşırı tahsis etmekten kaçının” ✅ Talep edilen ve gerçek kullanımı düzenli olarak karşılaştırın ✅ İstikrarsızlığı önlemek için kaynak sınırlarını dikkatli kullanın ✅ Benzer iş yükleri genelinde tutarlı talep kalıpları uygulayın

4. Otomatik ölçeklendirme davranışını yapılandırın

✅ İş yüklerini ölçeklendirmek için Horizontal Pod Autoscaler (HPA) kullanın ✅ Ölçeklendirmeyi anlamlı metriklere (CPU, bellek veya özel sinyaller) dayandırın ✅ Uygun minimum ve maksimum pod sayılarını tanımlayın ✅ Ölçeklendirme eşiklerinin gerçek talep modellerini yansıttığından emin olun ✅ Gerçek trafik koşulları altında ölçeklendirme duyarlılığını doğrulayın

5. Konteyner verimliliğini optimize edin

✅ Kaynak ayak izini azaltmak için minimal taban imajlar kullanın ✅ Gereksiz bağımlılıkları ve süreçleri kaldırın ✅ CPU/bellek kullanımını düşürmek için uygulama performansını optimize edin ✅ Konteyner düzeyinde kaynak tüketimini izleyin ✅ Üretim verilerine dayalı olarak verimliliği sürekli olarak artırın

6. Çalışan iş yüklerini yönetin

✅ Aktif talep olmadan iş yüklerini çalıştırmaktan kaçının ✅ Kullanılmayan hizmetleri ölçeklendirin veya kaldırın ✅ Mümkün olduğunda her zaman açık süreçler yerine işleri (jobs) veya planlanmış iş yüklerini kullanın ✅ Aktif olmayan veya eskiyen dağıtımları temizleyin ✅ Etkin pod'ları ve kullanımlarını düzenli olarak gözden geçirin

7. İzleme ve gözlemlenebilirliği etkinleştirin

✅ İş yükü metriklerini takip etmek için Google Cloud İzleme'yi kullanın ✅ CPU/bellek taleplerini gerçek kullanımla karşılaştırarak izleyin ✅ Ölçeklendirme olaylarını ve pod davranışlarını takip edin ✅ Anomaliler veya beklenmedik maliyet artışları için uyarılar ayarlayın ✅ Devam eden optimizasyona rehberlik etmesi için içgörüleri kullanın

8. Yapılandırma yoluyla maliyetleri kontrol edin

✅ Tüm iş yüklerindeki kaynak taleplerini düzenli olarak denetleyin ✅ Aşırı kaynak tahsis edilmiş hizmetleri belirleyin ve bunları ayarlayın ✅ Ölçeklendirme davranışının maliyeti nasıl etkilediğini izleyin ✅ Gereksiz veya pasif iş yüklerini kaldırın ✅ Kaynak tahsisinin gerçek talebi yansıttığından emin olun

9. Doğrulayın ve sürekli iyileştirin

✅ İş yüklerini gerçekçi yük koşulları altında test edin ✅ Otomatik ölçeklendirme davranışını doğrulamak için trafik dalgalanmalarını simüle edin ✅ Talep edilen ve gerçek kullanım arasındaki farkları analiz edin ✅ Verimsizlikleri belirleyin ve yapılandırmaları ayarlayın ✅ Kullanım geliştikçe iş yüklerini sürekli olarak hassaslaştırın

Spendbase ile GKE Autopilot Maliyet Verimliliğini En Üst Düzeye Çıkarma 

GKE Autopilot'ta maliyetleri daha da optimize etmek için, şirket içi en iyi uygulamaları harici maliyet optimizasyonu programlarıyla birleştirmek faydalı olacaktır. Bunlar arasında en etkili seçeneklerden biri, Google Cloud kredileri – Google Cloud tarafından sağlanan ve bulut faturanıza otomatik olarak uygulanan, böylece kullanım maliyetlerinizi düşüren veya tamamen karşılayan ön ödemeli tutarlardan yararlanmaktır.

Tarafından güvence altına alınan ücretsiz Google Cloud kredileri ile Spendbase (Tohum-Serisi A girişimleri için $200K'ya kadar ve yazılım girişimleri için $25K'ya kadar Kredi), ekipler erken aşamalarda altyapı maliyetlerini önemli ölçüde dengeleyebilir. Stratejik olarak kullanıldığında bu krediler, ekiplerin GKE Autopilot üzerinde daha az finansal baskıyla denemeler yapmasına, prototipler üretmesine ve ölçekleme gerçekleştirmesine olanak tanır. Özellikle, GCP Kredileri şu amaçlarla kullanılabilir:

• GKE Autopilot üzerinde iş yüklerini çalıştırma, sanal makineler ve diğer bilgi işlem hizmetleri;
• Depolama hizmetleri (kalıcı diskler, nesne depolama, yedeklemeler vb.);
• Ağ iletişimi (veri aktarımı (egress), yük dengeleme, hizmetler arası iletişim);
• Yönetilen hizmetler – veritabanları, Kubernetes kümeleri ve sunucusuz platformlar;
• İzleme, günlük kaydı, gözlemlenebilirlik araçları.

Google Kredi Programı'na uygun olup olmadığınızı öğrenmek için bizimle iletişime geçin; uygunluk kontrollerinden başvuru gönderimine ve sonrasına kadar tüm süreci uçtan uca biz yöneteceğiz.