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¿Qué hace que Kubernetes sea tan widespread? Kubernetes se ha convertido en el estándar para l. a. gestión de contenedores porque permite l. a. implementación en varios entornos, incluidos l. a. nube híbrida, l. a. nube múltiple y las instalaciones. Un número creciente de organizaciones de todos los tamaños emplean Kubernetes para automatizar el proceso de implementación y obtener acceso a un amplio conjunto de capacidades de pink, almacenamiento y seguridad.
Las principales ventajas de Kubernetes
- Balanceo de carga: cuando el tráfico de contenedores está saturado, Kubernetes realiza el equilibrio de carga, distribuye el tráfico de pink y estabiliza l. a. implementación.
- Cambio de estado automatizado—Kubernetes le permite automatizar varios aspectos, incluida l. a. eliminación de contenedores existentes, el aprovisionamiento de recursos y varios cambios de estado. Le permite definir el estado deseado del contenedor y cambiarlo según sea necesario.
- Autocuración—Kubernetes automatiza varias tareas de recuperación. Puede filtrar y reemplazar contenedores, reiniciar contenedores fallidos y eliminar o reemplazar contenedores que no responden o no cumplen con los parámetros definidos por el usuario.
Principales tendencias de Kubernetes
Estas son las tendencias clave que impulsan l. a. adopción y el uso de Kubernetes en las empresas.
El cambio a DevSecOps
Los contenedores y Kubernetes crean importantes desafíos de seguridad, que ahora se comprenden bien. Las organizaciones se dan cuenta de que sin integrar l. a. seguridad en cada etapa de su ciclo de vida de desarrollo, no podrán proteger adecuadamente los entornos en contenedores. Como resultado, Patrones DevSecOps se están convirtiendo en una parte inseparable de los entornos modernos en contenedores.
En apoyo de esta tendencia, aquí hay algunos hallazgos clave del reciente informe Pink Hat State of Kubernetes Safety:
- El 94 % de los equipos de DevOps informaron que tuvieron un incidente de seguridad en un clúster de Kubernetes en los últimos 12 meses.
- El 55 % de los equipos tuvo que retrasar las implementaciones de producción de Kubernetes debido a l. a. seguridad.
- El 60% de los equipos informaron que tuvieron un incidente de configuración incorrecta en los últimos 12 meses.
- El 15% de los equipos consideran a los desarrolladores como los principales responsables de l. a. seguridad de Kubernetes
- Solo el 26 % de los equipos siguen operando DevOps por separado de Safety; el resto adopta un modelo de trabajo DevSecOps.
GitOps está generalizando l. a. implementación continua
GitOps proporciona flujos de trabajo familiares basados en Git sin administrar cargas de trabajo nativas de l. a. nube. GitOps es un mecanismo poderoso porque puede tratar a Git como una fuente única y un estado de reconciliación, y Git le permite retroceder rápidamente.
FluxCD, ArgoCD, Google Anthos Config Control, Codefresh y Weaveworks son solo algunas de las opciones disponibles para implementar GitOps.
GitOps está evolucionando para admitir implementaciones de múltiples inquilinos y múltiples clústeres, lo que facilita l. a. administración de decenas de miles de clústeres de Kubernetes que se ejecutan en el perímetro o en entornos híbridos. Como resultado, GitOps se está convirtiendo en el estándar de oro para l. a. implementación continua.
El cambio acelerado a l. a. nube
L. a. migración a l. a. nube no es un concepto nuevo. De hecho, el 94 % de las empresas ya utilizan servicios de nube híbrida, multinube, pública o privada. Además, las organizaciones emplean contenedores para acelerar l. a. entrega de instrument y aumentar l. a. flexibilidad de l. a. migración a l. a. nube.
El cambio a la nube se acelera a medida que aumenta el trabajo remoto. Es possible que esta transición continúe esta trayectoria ascendente. De hecho, Gartner espera que las organizaciones gasten más de 1,3 billones de dólares en migración a l. a. nube en 2022.
A medida que se acelera el paso a l. a. nube, podemos esperar que los hiperescaladores como Amazon, Microsoft y Google brinden progresivamente nuevas herramientas para simplificar el paso a entornos nativos de contenedores.
Aplicaciones con estado
L. a. mayoría de las aplicaciones actuales tienen estado. Sin embargo, si bien los avances tecnológicos, como los contenedores y los microservicios, han facilitado el desarrollo de aplicaciones basadas en l. a. nube, su dinamismo ha hecho que los procesos con estado sean más difíciles de administrar.
L. a. necesidad de ejecutar aplicaciones con estado en contenedores continúa creciendo. Las aplicaciones en contenedores pueden simplificar l. a. implementación y las operaciones en entornos complejos, incluidos el borde, l. a. nube pública y l. a. nube híbrida. Mantener el estado también es esencial para l. a. integración y entrega continuas (CI/CD) para garantizar un proceso coherente desde el desarrollo hasta l. a. producción.
Las aplicaciones con estado se están convirtiendo en un enfoque essential para Kubernetes, con mecanismos únicos desarrollados especialmente para casos de uso con estado:
- PersistentVolumes son construcciones que permiten que un clúster de Kubernetes almacene datos de manera persistente y permitirá acceder a ellos incluso después de que los contenedores se cierren.
- StatefulSet es un mecanismo de implementación que crea un conjunto de pods en los que cada pod tiene una identidad fija y una conexión a PersistentVolumes.
IA y aprendizaje automático
Kubernetes ha sido ampliamente adoptado para cargas de trabajo de inteligencia synthetic y aprendizaje automático (AI/ML). Sin embargo, los algoritmos de IA a menudo requieren una potencia informática significativa, y las organizaciones han probado diferentes enfoques para ofrecer estas capacidades: escalado handbook en naked steel, escalado de VM en infraestructura de nube pública y sistemas informáticos de alto rendimiento (HPC).
Pero quizás l. a. opción más poderosa y fácil de implementar sea Kubernetes. Empaquetar cargas de trabajo de IA/ML como contenedores y ejecutarlas como clústeres en Kubernetes proporciona flexibilidad para proyectos de IA, alta utilización de recursos y una experiencia de autoservicio para científicos de datos.
Los contenedores permiten a los equipos de ciencia de datos crear y replicar constantemente entornos probados sin reconfigurar l. a. compatibilidad con GPU cada vez que ejecutan cargas de trabajo. L. a. última versión de Kubernetes incluye compatibilidad con GPU experimental de NVIDIA y AMD. NVIDIA también proporciona una biblioteca de aplicaciones de aprendizaje automático en contenedores preempaquetadas como contenedores y optimizadas para ejecutarse en las GPU de NVIDIA.
Conclusión
L. a. evolución de Kubernetes está entrelazada con l. a. evolución del propio movimiento DevOps. Si hace diez años “DevOps” generation sinónimo de Linux o Jenkins, hoy lo es de Kubernetes. Por lo tanto, las tendencias que impulsan a Kubernetes son las tendencias más populares que adoptan los equipos de desarrollo. Desde DevSecOps hasta GitOps, estas son grandes concepts nuevas que pueden cambiar l. a. forma en que hacemos las cosas y mejorar l. a. eficacia en órdenes de magnitud.
Ya sea que sea un desarrollador, un ingeniero de DevOps o un rol de administración, se está volviendo más crítico que nunca mantenerse al día y mantenerse a l. a. vanguardia en el desarrollo de instrument de vanguardia.
Crédito de l. a. imagen: Tima Miroshnichenko; Pexels; ¡Gracias!
