什么是 GKE？

GKE standby buffers reduce node startup time to 2-3x faster than cold starts with <5% cost overhead, cutting P50 latency from minutes to seconds for all workloads.

Google Cloud推出Wiz Runtime Sensor作为GKE附加组件，通过eBPF技术实现Kubernetes运行时威胁检测，解决凭证管理、自动化部署等安全难题。

本文介绍如何使用GitHub Actions、Ingress和自动TLS在GKE上构建临时PR预览环境，实现每个PR独立部署和自动清理。

本文详解AI推理模型服务的两种网络架构设计，分别针对GKE和其他后端，涵盖入口点、通用服务及GKE专用组件，提升部署效率与安全性。

Google Cloud推出Filestore agent volumes，提供全托管存储解决方案，解决AI代理工作负载的存储挑战。

Google Cloud 推出 Agent Substrate，为 GKE 提供高密度、可扩展且安全的代理执行基础设施，支持每秒 500 次挂起/恢复操作。

Google Cloud通过vLLM-TPU和GKE实现高精度、可扩展的多模态嵌入推理，支持超长上下文处理。

在TPU上部署Ray AI库需通过topology字段确保多主机模型正确分配资源，避免因跨slice通信失败导致部署停滞。

Ray 2.55正式支持TPU加速，通过GKE和Ray Core协作实现TPU资源调度，开发者可复用现有API进行分布式训练。

Google Cloud Blog详解GKE Autopilot集群配置DRANET支持GPU/TPU的完整流程，包含代码示例和参数说明。

Google 与 Anyscale 合作优化 Ray Serve LLM 在 GKE 上的性能，实现吞吐量提升 5 倍、延迟降低 8 倍。

GKE node startup time reduced to under 30 seconds on average, significantly lowering cold-start latency and improving containerized app responsiveness.

The Google Cloud x NVIDIA Developer Community celebrates reaching 100,000 members in its first year, launching four curated learning pathways covering AI model deployment, machine learning acceleration, data analytics, and GPU inference, with future focus on agentic AI content.