管理 Kubernetes 叢集

課程概述

部署應用只是第一步，維運才是持久戰。這堂課我們來談 GKE 叢集的日常管理，包含監控、日誌、自動擴展、節點池管理，還有安全上的一些最佳實踐。

你將學到

• 使用 Cloud Monitoring 監控 GKE 叢集與工作負載
• 使用 Cloud Logging 收集與查詢容器日誌
• 配置 Horizontal Pod Autoscaler（HPA）與 Cluster Autoscaler
• 管理節點池升級與維護視窗
• 實作 Kubernetes RBAC 權限控制

核心概念

三層自動擴展

層級	機制	觸發條件	設定
Pod	HPA	CPU/記憶體超過閾值	kubectl autoscale
Pod	VPA	資源 request 不合適	VerticalPodAutoscaler CRD
Node	Cluster Autoscaler	Pod 無法排程	--enable-autoscaling

# 啟用 HPA（CPU 達 70% 時擴展，2-10 個 Pod）
kubectl autoscale deployment web-app --cpu-percent=70 --min=2 --max=10

# 啟用 Cluster Autoscaler
gcloud container clusters update my-cluster \
  --enable-autoscaling --min-nodes=1 --max-nodes=10 \
  --zone us-central1-a

Cloud Monitoring for GKE

GKE 跟 Cloud Monitoring 是整合好的，可以分好幾層來看：

• Infrastructure：節點 CPU、記憶體、磁碟使用率
• Workloads：Pod 重啟次數、容器資源使用
• Services：請求延遲、錯誤率、吞吐量

建議設定的告警：

• Pod 重啟次數 > 5 次/小時
• 節點 CPU 使用率 > 85%
• Pod 處於非 Ready 狀態超過 5 分鐘

節點池管理

# 建立新節點池
gcloud container node-pools create high-mem-pool \
  --cluster=my-cluster --machine-type=n2-highmem-4 --num-nodes=2

# 設定維護視窗（每週日凌晨 2-6 點）
gcloud container clusters update my-cluster \
  --maintenance-window-start=2026-01-01T02:00:00Z \
  --maintenance-window-end=2026-01-01T06:00:00Z \
  --maintenance-window-recurrence="FREQ=WEEKLY;BYDAY=SU"

實作重點

• 開啟 GKE 的 Workload Identity 取代 service account key，更安全
• 使用 namespaces 隔離不同團隊或環境的工作負載
• 定期執行 gcloud container clusters upgrade 保持版本更新
• 設定 PodDisruptionBudget 確保升級時服務不中斷

Skill Badge 指引

Lab 連結：Manage Kubernetes in Google Cloud — 完成此 lab 可獲得 Skill Badge

延伸學習

• PCA 認證相關：運算與儲存配置
• PCA 認證相關：可觀測性與 SRE
• 回到起點：GCP 運算服務基礎