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GKE ComputeClasses の作成

このスキルは、Google Kubernetes Engine（GKE）用の ComputeClass リソースの作成を支援します。ComputeClasses を使うと、ノード構成を宣言的に設定し、フォールバックの優先順位やアクティブマイグレーションなどの高度な自動スケーリング動作を実現できます。

ワークフロー

1. 要件を分析する：ユーザーの目標（コスト最適化？特定のハードウェア？高可用性？）を確認します。
2. 戦略を選択する：
   • コスト最適化：優先順位の高い設定として spot: true を使用し、フォールバックとして spot: false を使用します。
   • パフォーマンス：特定の machineFamily（例：c3、c4）または machineType を選択します。
   • AI/ML：gpu または tpu フィールドを設定します。
3. YAML を作成する：以下のリファレンスを使用して、ComputeClass マニフェストを作成します。
4. 検証する：すべてのフィールドが仕様に準拠していることを確認します。
5. 適用する：kubectl apply -f <filename>.yaml コマンドをユーザーに提示します。

リファレンス

• 仕様：ComputeClass CRD フィールド（priorities、machineFamily、gpu など）の詳細な説明です。
• 例：一般的なシナリオ（Spot のフォールバック、GPU、ゾーン別）向けのコピーして使える YAML パターンです。

使用上のヒント

• アクティブマイグレーション：Spot VM が利用可能になったときに自動的に戻したい場合は、spec.activeMigration.optimizeRulePriority を true に設定してください。
• ノード選択：クラスを使用するには、Pod で次の項目を指定する必要があることをユーザーに伝えてください。

  nodeSelector:
    cloud.google.com/compute-class: "<class-name>"
  

• 競合に関する警告：ComputeClass の選択と、cloud.google.com/gke-spot などのほかの固定的なノードセレクターを併用すると、スケジューリングの競合につながる可能性があるため、避けるようユーザーに助言してください。