[ Google Cloud Platform ]
Budowanie platform natywnych dla Kubernetes na GCP
Platforma Kubernetes
Wykorzystanie natywnych rozwiązań chmurowych Kubernetes z GKE
Kubernetes został stworzony przez Google, a GKE (Google Kubernetes Engine) pozostaje najbardziej dojrzałym zarządzanym rozwiązaniem na rynku. Prowadzimy i utrzymujemy Twoje klastry w trybie Autopilot lub Standard na potrzeby platform danych, rozwiązań B2B SaaS oraz systemów zaplecza (back-office) o wysokim natężeniu ruchu. To nie GKE jest kompatybilne z Kubernetesem: to Kubernetes jest kompatybilny z GKE.
Architektura jako kod
Standaryzacja środowisk za pomocą Terraform i przestrzeni roboczych
Modelujemy Twoje środowiska deweloperskie (Dev), przedprodukcyjne (Pre-prod) i produkcyjne z wykorzystaniem narzędzia Terraform do zarządzania przestrzeniami roboczymi (workspaces), ArgoCD do podejścia GitOps oraz natywnej integracji z zarządzanymi usługami Cloud SQL i Cloud Storage. Platforma, której nie da się powielić, nie jest platformą - jest produktem.
GCP FinOps
Przewidywanie pułapek kosztowych specyficznych dla GCP
Transfer danych (Egress), parowanie IOPS ze pamięcią masową (storage), rabaty za zadeklarowane użycie (Committed Use Discounts) w obszarze kosztów GCP łatwo wpaść w konkretne pułapki. Od samego początku projektujemy architektury zgodne z zasadami FinOps. Przejrzystość kosztowa w GCP nie pojawia się sama z siebie, trzeba ją świadomie zaplanować i zbudować.
Filary naszej ekspertyzy w GCP
- GKE Autopilot i Standard
GKE Autopilot oferuje zalety zarządzanego systemu Kubernetes bez codziennego ciężaru operacyjnego: optymalizację na poziomie podów, obsługę GPU i TPU dla dedykowanych obciążeń oraz rozliczanie kosztów na podstawie zasobów zamówionych przez pody (per-pod-request). Stosujemy tryb, który najlepiej odpowiada Twoim wymaganiom: obciążenia stanowe (stateful) obsługujemy w trybie Standard, a podatne na skalowanie (scalable) – w trybie Autopilot.
- Terraform z wykorzystaniem workspaces
Nasz preferowany wzorzec na GCP to jedno repozytorium Terraform, osobne przestrzenie robocze (workspaces) dla każdego środowiska, współdzielone moduły oraz potoki CI/CD, które wdrażają zmiany po ich przeglądzie (code review). Efekt: idealnie spójne i powtarzalne środowiska.
- Apigee i zarządzanie API
Apigee to wiodące rozwiązanie do zarządzania API w chmurze GCP, będące efektem przejęcia tej platformy przez Google. Szczycimy się bogatym doświadczeniem w zarządzaniu API na dużą skalę (API governance) obejmującym analitykę, monetyzację oraz precyzyjne polityki bezpieczeństwa (granular security), wdrażane równolegle z usługami Kubernetes i Cloud Run.
- Cloud Load Balancing i Cloud Armor
Globalny Cloud Load Balancing oraz Cloud Armor (ograniczanie liczby żądań, ochrona adaptacyjna) tworzą natywny pakiet bezpieczeństwa GCP. Blokujemy ataki w warstwie 7 bez wpływu na czas reakcji aplikacji i bez generowania uciążliwych, fałszywych alarmów.
- Cloud SQL i usługi zarządzane
Cloud SQL dla baz MySQL i PostgreSQL, Cloud Filestore do obsługi zasobów NFS, Artifact Registry oraz Secret Manager. Odpowiednio dobrane i zarządzane komponenty we właściwych miejscach bez uzależniania architektury od zamkniętych, dostosowanych pod jednego dostawcę mechanizmów.
- Observability, Cloud Logging and Loki on GCS
Łączymy natywne usługi GCP (Cloud Logging, Cloud Monitoring, Cloud Trace) z narzędziami Grafana, Prometheus, OpenTelemetry oraz Loki opartym na GCS, aby zapewnić pełną widoczność systemu. W środowiskach wielochmurowych skonsolidowanie źródeł danych zapewniają Thanos lub Mimir.
- Sztuczna inteligencja w codziennej praktyce
Poza Vertex AI, na co dzień korzystamy z Claude Code, Gemini CLI oraz MCP, aby przyspieszyć migracje, podniesienia wersji i obsługę incydentów. Dla nas to po prostu kolejne narzędzie w stosie technologicznym, a nie chwyt marketingowy.
[‘’]
GCP jako jedyny z trzech głównych dostawców chmury otwarcie przyznaje, jak kluczową rolę odgrywa Kubernetes. Ma to pełen sens, w końcu Kubernetes powstał w Google. Gdy przejmujesz platformę opartą na Cloud SQL i GKE, doświadczenie operacyjne jest znacznie prostsze niż gdzie indziej: mniej autorskich warstw abstrakcji, więcej czystych wzorców Kubernetesowych.
Drugą stroną medalu są pułapki rozliczeniowe związane z ruchem wyjściowym oraz powiązaniem IOPS z rozmiarem pamięci masowej (storage), trzeba je uwzględnić już na etapie projektowania architektury. I tu wkraczamy my: doskonale znamy wzorce techniczne niezbędne do wykorzystania prawdziwej, natywnej przewagi GCP w obszarze Kubernetesa, nie pozwalając przy tym, by rachunki niepostrzeżenie wymknęły się spod kontroli.
Adrien Bresson, Head of Cloud Infrastructure
W ramach Google Cloud Platform przejrzystość kosztowa nie jest cechą domyślną. Podobnie jak elastyczność i swoboda przenoszenia aplikacji, musi zostać świadomie uwzględniona już na etapie projektowania architektury.
