Kubernetesl’open source le plus populaire au monde plateforme d’orchestration de conteneurs, est considérée comme une étape majeure dans l’histoire des technologies cloud natives. Développé en interne chez Google et rendu public en 2014, Kubernetes a permis aux organisations de s’éloigner de l’infrastructure informatique traditionnelle et de se tourner vers l’automatisation des tâches opérationnelles liées au déploiement, à la mise à l’échelle et à la gestion d’applications conteneurisées (ou microservices). Bien que Kubernetes soit devenu la norme de facto pour la gestion des conteneurs, de nombreuses entreprises utilisent également cette technologie pour un plus large éventail de cas d’utilisation.
Présentation de Kubernetes
Conteneurs— des unités logicielles légères qui regroupent le code et toutes ses dépendances pour s’exécuter dans n’importe quel environnement — constituent la base de Kubernetes et sont essentielles à la mission des microservices modernes, natif du cloud logiciel et DevOps flux de travail.
Docker Etait le premier Open source outil logiciel pour vulgariser la création, le déploiement et la gestion d’applications conteneurisées. Mais Docker ne disposait pas d’un outil « d’orchestration » automatisé, ce qui rendait la mise à l’échelle des applications fastidieuse et complexe pour les équipes de science des données. Kubernetes, également appelé K8s, a été spécifiquement créé pour relever ces défis en automatisant la gestion des applications conteneurisées.
De manière générale, la plateforme d’orchestration Kubernetes fonctionne via des conteneurs avec gousses et nœuds. Un pod exploite un ou plusieurs conteneurs Linux et peut s’exécuter en plusieurs pour des raisons d’évolutivité et de résistance aux pannes. Les nœuds exécutent les pods et sont généralement regroupés dans un cluster Kubernetes, faisant abstraction des ressources matérielles physiques sous-jacentes.
Le déclaratif de Kubernetes, APIL’infrastructure pilotée a contribué à libérer les DevOps et les autres équipes des processus pilotés manuellement afin qu’ils puissent travailler de manière plus indépendante et plus efficace pour atteindre leurs objectifs. En 2015, Google a fait don de Kubernetes en tant que technologie d’amorçage au Fondation pour le cloud natif (CNCF) (le lien réside en dehors d’ibm.com), la plateforme open source et neutre en matière de fournisseur d’informatique cloud native.
Découvrez l’histoire de Kubernetes
Aujourd’hui, Kubernetes est largement utilisé en production pour gérer Docker et essentiellement tout autre type d’exécution de conteneur. Bien que Docker inclut son propre outil d’orchestration, appelé Essaim de Dockersla plupart des développeurs choisissent plutôt l’orchestration de conteneurs Kubernetes.
En tant que système open source, les services Kubernetes sont pris en charge par tous les principaux fournisseurs de cloud public, notamment IBM, Amazon Web Services (AWS), Microsoft Azure et Google. Kubernetes peut également fonctionner sur serveurs nus et machines virtuelles (VM) dans le cloud privé, le cloud hybride et bord paramètres, à condition que le système d’exploitation hôte soit une version de Linux ou de Windows.
Six principaux cas d’utilisation de Kubernetes
Voici un aperçu des six principaux cas d’utilisation de Kubernetes qui révèlent comment Kubernetes transforme l’infrastructure informatique.
1. Déploiement d’applications à grande échelle
Sites Web à fort trafic et Cloud computing les applications reçoivent des millions de demandes d’utilisateurs chaque jour. L’un des principaux avantages de l’utilisation de Kubernetes pour le déploiement d’applications cloud à grande échelle est la mise à l’échelle automatique. Ce processus permet aux applications de s’adapter automatiquement aux changements de la demande, avec rapidité, efficacité et avec un temps d’arrêt minimal. Par exemple, lorsque la demande fluctue, Kubernetes permet aux applications de s’exécuter en continu et de répondre aux changements dans les modèles de trafic Web. Cela permet de maintenir la bonne quantité de ressources de charge de travail, sans sur ou sous-utilisation.approvisionnement.
Kubernetes emploie mise à l’échelle automatique des pods horizontaux (HPA) (le lien réside en dehors d’ibm.com) pour effectuer l’équilibrage de charge (pour ce qui est de CPU utilisation ou métriques personnalisées) en augmentant le nombre de répliques de pods (clones qui facilitent l’auto-réparation) liées à un déploiement spécifique. Cela atténue les problèmes potentiels tels que les augmentations de trafic, les problèmes matériels ou les interruptions de réseau.
Remarque : HPA ne doit pas être confondu avec la mise à l’échelle automatique des pods verticaux (VPA) Kubernetes, qui attribue des ressources supplémentaires, telles que de la mémoire ou du processeur, aux pods déjà en cours d’exécution pour la charge de travail.
2. Calcul haute performance
Industries, y compris le gouvernement, la science, la finance et l’ingénierie dépendent fortement calcul haute performance (HPC), la technologie qui traite le Big Data pour effectuer des calculs complexes. Le HPC utilise des processeurs puissants à des vitesses extrêmement élevées pour prendre des décisions instantanées basées sur les données. Les utilisations concrètes du HPC incluent l’automatisation des opérations boursières, les prévisions météorologiques, le séquençage de l’ADN et la simulation de vols d’avions.
Les industries à forte intensité HPC utilisent Kubernetes pour gérer la distribution des calculs HPC dans des environnements hybrides et multicloud. Kubernetes peut également servir d’outil flexible pour prendre en charge travail par lots traitement impliqué dans les charges de travail de calcul haute performance, qui améliore les données et le code portabilité.
3. IA et apprentissage automatique
Construire et déployer intelligence artificielle (IA) et apprentissage automatique (ML) les systèmes nécessitent d’énormes volumes de données et des processus complexes comme le calcul haute performance et l’analyse du Big Data. Le déploiement du machine learning sur Kubernetes permet aux organisations d’automatiser plus facilement la gestion et la mise à l’échelle des cycles de vie du ML et réduit le besoin d’intervention manuelle.
Par exemple, la plate-forme d’orchestration conteneurisée Kubernetes peut automatiser certaines parties des flux de travail de maintenance prédictive d’IA et de ML, y compris les contrôles de santé et la planification des ressources. Et Kubernetes peut augmenter ou réduire les charges de travail de ML pour répondre aux demandes des utilisateurs, ajuster l’utilisation des ressources et contrôler les coûts.
L’apprentissage automatique s’appuie sur de grands modèles de langage pour effectuer des performances de haut niveau. traitement du langage naturel (NLP) comme la classification de texte, l’analyse des sentiments et la traduction automatique, et Kubernetes contribue à accélérer le déploiement de grands modèles de langage et à automatiser le processus NLP. Alors que de plus en plus d’organisations se tournent vers IA générative capacités, ils utilisent Kubernetes pour exécuter et mettre à l’échelle des modèles d’IA génératifs, offrant une haute disponibilité et une tolérance aux pannes.
Dans l’ensemble, Kubernetes offre la flexibilité, la portabilité et l’évolutivité nécessaires pour former, tester, planifier et déployer des modèles de ML et d’IA générative.
4. Gestion des microservices
Les microservices (ou architecture de microservices) offrent une approche d’architecture cloud native moderne dans laquelle chaque application est composée de nombreux petits composants ou services faiblement connectés et déployables indépendamment.. Par exemple, les grands sites Web de commerce électronique de détail se composent de nombreux microservices. Ceux-ci incluent généralement un service de commande, un service de paiement, un service d’expédition et un service client. Chaque service a son propre API RESTque les autres services utilisent pour communiquer avec lui.
Kubernetes a été conçu pour gérer la complexité impliquée dans la gestion de tous les composants indépendants exécutés simultanément au sein de l’architecture de microservices. Par exemple, le module intégré de Kubernetes la haute disponibilité (HA) garantit des opérations continues même en cas de panne. Et la fonctionnalité d’auto-réparation de Kubernetes entre en jeu si une application conteneurisée ou un composant d’application tombe en panne. La fonction d’auto-réparation peut redéployer instantanément l’application ou le composant d’application, en fonction de l’état souhaité, ce qui contribue à maintenir la disponibilité et la fiabilité.
5. Déploiements hybrides et multicloud
Kubernetes est conçu pour être utilisé n’importe où, ce qui permet aux organisations de migrer plus facilement leurs applications sur site vers nuage hybride et multicloud environnements. Kubernetes standardise la migration en fournissant aux développeurs de logiciels des commandes intégrées pour un déploiement efficace des applications. Kubernetes peut également déployer des modifications sur les applications et les faire évoluer en fonction des exigences de l’environnement.
Kubernetes offre la portabilité dans les environnements sur site et cloud, car il extrait les détails de l’infrastructure des applications. Cela élimine le besoin de dépendances d’applications spécifiques à la plate-forme et facilite le déplacement d’applications entre différents fournisseurs de cloud ou centres de données avec un minimum d’effort.
6. DevOps d’entreprise
Pour les équipes DevOps d’entreprise, être capable de mettre à jour et de déployer rapidement des applications est essentiel à la réussite de l’entreprise. Kubernetes fournit aux équipes le développement et la maintenance de systèmes logiciels pour améliorer l’agilité globale. Et l’interface API Kubernetes permet aux développeurs de logiciels et aux autres parties prenantes DevOps de visualiser, d’accéder, de déployer, de mettre à jour et d’optimiser facilement leurs écosystèmes de conteneurs.
CI/CD, qui signifie intégration continue (CI) et livraison continue (CD)– est devenu un aspect clé du développement logiciel. Dans DevOps, CI/CD rationalise le codage, les tests et le déploiement des applications en offrant aux équipes un référentiel unique pour stocker les outils de travail et d’automatisation afin de combiner et de tester de manière cohérente le code et de garantir son fonctionnement. Kubernetes joue un rôle important dans les pipelines CI/CD cloud natifs en automatisant le déploiement de conteneurs dans les environnements d’infrastructure cloud et en garantissant une utilisation efficace des ressources.
L’avenir de Kubernetes
Kubernetes joue un rôle essentiel en matière d’infrastructure informatique, comme en témoignent ses nombreux cas d’utilisation axés sur la valeur qui vont au-delà de l’orchestration de conteneurs. C’est pourquoi tant d’entreprises continuent de mettre en œuvre Kubernetes. Dans un 2021 Enquête native sur le cloud (le lien réside en dehors d’ibm.com) menée par la CNCF, l’utilisation de Kubernetes a atteint son plus haut niveau jamais atteint, avec 96 % des organisations utilisant ou évaluant la plate-forme conteneurisée. Selon la même étude, l’utilisation de Kubernetes continue d’augmenter dans les régions technologiques émergentes, comme l’Afrique, où 73 % des personnes interrogées utilisent Kubernetes en production.
IBM et Kubernetes
Kubernetes planifie et automatise les tâches essentielles à la gestion des architectures basées sur des conteneurs, couvrant le déploiement des conteneurs, les mises à jour, la découverte de services, l’approvisionnement en stockage, l’équilibrage de charge, surveillance de la santé et plus encore. Chez IBM, nous aidons nos clients à moderniser leurs applications et à optimiser leur infrastructure informatique avec Kubernetes et d’autres solutions cloud natives.
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