谷歌在2026年推出了GKE Agent Sandbox和Agent Substrate，以解决Kubernetes在AI代理管理中的不足。Agent Sandbox为代理提供安全的运行环境，而Agent Substrate优化调度，避免Kubernetes控制平面成为瓶颈。这两个项目共同提升了代理的性能和安全性，更适合处理短暂的、状态保持的会话。

在2026年拉斯维加斯的Google Cloud Next大会上，LangChain将在展位#5006展示AI代理开发工具，并进行技术讨论。CEO哈里森·蔡斯将与团队探讨AI应用的挑战，以及如何在GKE上构建安全、可扩展的代理环境。

谷歌云优化了GKE的节点自动配置功能，显著缩短了Kubernetes集群新节点池的配置时间，提高了高并发计算的响应速度和节点创建效率，确保动态环境中的高可用性。这些改进使GKE在性能上更接近其他工具，适合多云策略的高性能计算需求。

Google Kubernetes Engine (GKE) Agent Sandbox 是一种新扩展，提供安全的隔离环境以运行不可信代码。它利用 gVisor 技术实现内核级隔离，支持 AI 代理等工作负载。Agent Sandbox 允许创建临时运行环境，确保代码存储和网络隔离，降低安全风险。该项目开源，集成 Kubernetes API，简化沙箱代理管理，提升性能和可用性。

谷歌Kubernetes引擎团队成功构建了一个130,000节点的Kubernetes集群，成为最大公开集群，展示了云原生基础设施的进步，支持大规模AI和数据工作负载。通过重构控制平面和存储后端，谷歌用自定义的Spanner系统替代传统的etcd数据存储，显著提升了可扩展性和一致性，显示了Kubernetes满足高计算需求的潜力。

谷歌推出GKE代理沙箱，解决AI代理权限提升问题，确保LLM生成代码在隔离环境中运行。同时，GKE推理网关优化AI工作负载，降低延迟，提高效率，新增快速自动扩展和Pod快照功能，增强大规模AI任务处理能力。

本文介绍了如何在GCP的两个GKE集群中部署Percona Operator for MongoDB，利用多集群服务实现跨集群连接。步骤包括准备GKE集群、启用多集群服务、安装Operator、创建主从集群及配置服务，以确保高可用性和灾难恢复。

在Google Cloud Next上，Bobby Allen讨论了Google Kubernetes Engine（GKE）如何支持AI，指出GKE为Vertex AI等平台提供基础，助力各行业进行模型训练和推理。随着AI的发展，GKE不断演变以支持高可用性和创新，Allen强调其处理多种工作负载的能力，并计划更好地整合AI模型，提供基于目的的模型选择。

谷歌云推出多集群协调器（MCO），旨在简化跨区域Kubernetes工作负载管理。MCO提供统一控制平面，具备工作负载编排、集群健康监控和自动修复功能，适合高可用性和区域合规的组织。其自动检测区域故障并迁移工作负载，确保应用可用性。MCO已与现有谷歌云服务集成，现面向GKE企业客户提供。

谷歌云通过增强版Google Kubernetes Engine（GKE）和Cluster Director优化AI工作负载，GKE引入Gateway API推理扩展，提升智能路由和负载均衡。预计到2028年，AI基础设施云服务年收入将超过2000亿美元。

本文介绍了如何在Google Kubernetes Engine (GKE)上创建K8s集群并部署Jenkins，包括创建集群、安装Helm、配置Jenkins及连接Jenkins UI，成功后可访问Jenkins管理界面。

谷歌云推出了Kubernetes历史检查器（KHI），这是一个开源工具，用于按时间顺序可视化集群日志，简化故障排除。KHI帮助管理员分析复杂日志，识别问题根源，并提供交互式界面展示组件状态和日志关系。目前仅支持GKE，未来计划扩展至其他Kubernetes环境。

Kubernetes Ingress 是将应用程序暴露给外部的关键资源。本文介绍了如何在 Google Kubernetes Engine 上安装 Nginx Ingress 控制器和 Cert-Manager，以获取 TLS 证书，并创建虚拟集群以重用主集群资源。这些步骤有助于有效管理流量并确保应用程序安全运行。

本文介绍了如何在Google Kubernetes Engine (GKE)上创建云CI/CD管道以部署容器化应用，包括设置环境、配置Kubernetes集群、存储Docker镜像、自动化构建与部署，以及使用GitHub触发自动部署，实现代码推送后自动构建、推送镜像并部署到Kubernetes。

本文探讨了在Kubernetes上为每个Pull Request运行测试套件的过程。作者创建了一个基本的CRUD应用，并在Google Kubernetes Engine (GKE)上配置环境，构建并推送Docker镜像，安装PostgreSQL Helm图表，最终成功运行端到端测试。文章还讨论了集群配置、身份验证及GitHub工作流中的挑战。

本文介绍了在Google Kubernetes Engine上设置KEDA（Kubernetes事件驱动自动扩展器）及其HTTP附加组件的过程。作者面临集群资源限制和扩展问题，通过调整Python应用程序和使用HTTPScaledObject解决了这些问题。尽管成功触发了水平Pod自动扩展器，但KEDA的HTTP附加组件仍未正常工作。

本文讨论了将Kubernetes集群从GKE迁移到无管理集群的过程，重点在数据迁移。作者使用Longhorn和Rsync工具复制持久卷数据，并提供了详细的操作步骤和代码示例。

在2024年DevFest蒙特利尔大会上，我讨论了Google Kubernetes Engine（GKE）扩展GPU工作负载的复杂性。Google Cloud的Cloud Run最近支持GPU，为无服务器计算提供了新的机会，解决了扩展和成本问题。实验表明，Cloud Run的冷启动行为影响响应时间，适合批处理和异步处理，但不适合实时应用。Cloud Run GPU为周期性GPU工作负载提供了性能与成本的平衡。