Відгуки: GKE Workload Optimization

Abhishek Y. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Venoth R. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Yawar B. · Відгук надано близько 1 місяця тому

kuldeep d. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Nishant T. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Sushil K. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Tashu G. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Pooja M. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Arkya R. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Rohit V. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Pranjal V. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Killua H. · Відгук надано близько 1 місяця тому

NA

Sri H. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Sapna S. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Harsh U. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Chinnari T. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Malti M. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Akshay L. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Chinnari T. · Відгук надано близько 1 місяця тому

You learned how you can create a container-native load balancer through ingress in order to take advantage of more efficient load balancing and routing. You ran a simple load test on a GKE application and observed its baseline CPU and memory utilization, as well as how it responds to spikes in traffic. Additionally you configured liveness and readiness probes along with a pod disruption budget to ensure your applications' availability. These tools and techniques in conjunction with each other contribute to an overall efficiency to how your application can run on GKE by minimizing extraneous network traffic, defining meaningful indicators of a well-behaved application and improving application availability.

Ayan S. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Chinnari T. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Bharat B. · Відгук надано близько 1 місяця тому

nice

Vrutanshi G. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Prince J. · Відгук надано близько 1 місяця тому

Nagothi N. · Відгук надано близько 1 місяця тому