Google Kubernetes Engine (GKE) 实战：从零构建企业级 K8s 集群
GKE 是 Google Cloud 的旗舰容器编排平台，适合从中小团队到企业级生产环境。本篇以“从 0 到企业级”的方式，覆盖网络规划、集群创建、生产加固与运维体系，帮助你落地可扩展的 Kubernetes 最佳实践。这是一份面向工程落地的 K8s 教程，并给出可复用的 GKE 部署步骤。
先选对模式：Autopilot vs Standard
| 维度 | Autopilot | Standard |
|---|---|---|
| 运维成本 | 低（托管节点） | 中（自管节点池） |
| 资源控制 | 低 | 高 |
| 成本结构 | 按 Pod 资源计费 | 按节点计费 |
| 适合场景 | 轻运维、快速上线 | 精细调优、复杂架构 |
建议：对大部分团队，先 Autopilot 起步；需要 GPU、定制内核、特殊 CNI 时选 Standard。
企业级 GKE 的 7 步落地路线
1. 网络与地址规划
- 为集群预留独立 VPC 与子网
- 规划 Pod/Service CIDR，避免与现有网段冲突
- 预估规模时留足 IP 空间
2. 创建集群（示例：Standard）
gcloud container clusters create gke-prod \
--region asia-east1 \
--release-channel regular \
--enable-ip-alias \
--workload-pool=YOUR_PROJECT_ID.svc.id.goog
3. 设计节点池与弹性策略
- 按业务类型划分节点池（API、批处理、GPU）
- 开启 Cluster Autoscaler
- 为关键服务设置 PodDisruptionBudget
4. Ingress 与负载均衡
- HTTP/HTTPS 使用 GKE Ingress + 全球负载均衡
- 内部服务使用 Internal Load Balancer
5. 安全基线（生产必做）
- Workload Identity 替代服务账号密钥
- RBAC 最小权限
- Network Policy 限制东西向流量
- Binary Authorization 控制镜像来源
6. 观测性与告警
- Cloud Logging / Cloud Monitoring
- 配置关键 SLI：延迟、错误率、可用性
- 保留审计日志与变更记录
7. 升级与备份
- 使用 Release Channel 控制版本节奏
- 定期升级节点池与控制平面
- 结合 Velero 或 GKE Backup 备份关键命名空间
企业级架构最佳实践
资源与隔离
- 使用 Namespace + ResourceQuota 限制资源抢占
- 在关键服务上启用 HPA / VPA
多集群策略
- 同区域双集群（蓝绿）提高可用性
- 跨区域灾备（RTO/RPO 可控）
镜像与供应链安全
- 镜像只允许来自 Artifact Registry
- 使用签名与 SBOM 管控供应链风险
GKE 成本与性能优化
| 优化项 | 说明 | 效果 |
|---|---|---|
| 节点规格精简 | 避免过度配置 | 降低 20–40% 成本 |
| 自动扩容 | 动态匹配负载 | 避免资源闲置 |
| 预留实例（CUD） | 长期资源折扣 | 可降低 30%+ |
| 负载分层 | 关键与非关键分池 | 提升稳定性 |
常见坑与排雷
- Pod/Service IP 规划不足，后期扩容困难
- RBAC 放得过开，带来安全隐患
- 版本升级不做回归测试，导致线上风险
总结
GKE 的核心价值在于“稳定的 Kubernetes 体验 + 企业级运维能力”。从网络规划、节点池设计到安全与观测闭环，是构建企业级 K8s 集群的关键。
