google-cloud-platform - GKE 与云运行

Question

我在云上部署了一个 python Flask API。自动缩放、CPU、并发性一切都可以在云运行中配置。现在问题出在实际负载测试中，大约有 40k 并发用户连续访问 API。

Cloud Run 是否可以处理这些巨大的数据量，或者我们是否应该将我们的应用程序移植到 GKE？哪些因素决定了 Cloud run 与 GKE？

Answer 1

Cloud Run 旨在准确处理您所说的内容。它非常高效且可扩展。您还可以设置每个容器/服务的并发性等内容，这在有效负载可能更大的情况下非常方便。

当您需要自定义平台、在中间或环境复杂性中执行任务或处理可能需要长时间运行的计算等时，您会使用 GKE。您可能会在大型企业或高度监管的环境中发现这种情况。 Kubernetes 几乎就像一个私有(private)云，但它非常复杂，有自己的工作方式，并且需要持续维护。

这显然是固执己见，但如果您想不出一个特别需要 Kubernetes/GKE 的原因，那么 Cloud Run 会凭借 API 胜出。

提供更多细节；见 Cloud Run Limits and Quotas .

特别有趣的限制是 1000 个容器实例，但请注意，它可以根据要求增加。