GKE 上的 dataproc 集群与计算引擎有什么区别？

Question

我们现在可以使用计算引擎或GKE创建dataproc集群。与 Compute Engine 相比，在 GKE 上创建集群的主要优势是什么？在计算引擎上创建集群时，我们多次遇到

insufficient resources in zone

错误的问题。如果我们使用GKE做集群可以解决这个问题吗？它们之间的成本差异是多少。

Answer 1

要解决“区域资源不足”的错误消息，您可以参考此GCP文档。

回答您的问题，GKE 上的 dataproc 集群与 GCE 上的 dataproc 集群有什么区别。

在 GKE 中，您可以直接创建 Dataproc 集群并进行部署。

您还可以在文档中查看GKE的优势或查看以下GKE功能：

1. 使用 GKE Autopilot 在完全托管的 Kubernetes 集群上运行您的应用程序。
2. 通过单击集群快速启动并扩展到 15000 个节点
3. 利用高可用性控制平面，包括多区域和区域集群
4. 通过业界首创的四向自动缩放消除运营开销
5. 默认安全，包括容器镜像的漏洞扫描和数据加密

在 GCE 中，您必须手动安装 Kubernetes，然后创建 Dataproc 集群并进行部署。

Answer 2

您认为Google提供的这个解决方案适合大公司和企业吗？我计划扩展到最多 15 个运行 ML 的应用程序。当然，我正在使用一些谷歌解决方案，但为了省钱，我可能不需要这个......现在我想了一下，控制台上的计费部分会建议省钱的方法，如果我想的话。