Come i carichi di lavoro basati sull’IA stanno evidenziando le lacune operative degli ambienti Kubernetes
Secondo l’indagine CNCF Annual Cloud Native Survey, l'82% degli utenti di container si affida a Kubernetes in produzione, mentre solo il 7% delle aziende utilizza modelli di IA su base giornaliera, evidenziando così il divario tra il livello di preparazione dell'infrastruttura e la maturità operativa dell'IA. Questo gap non è dovuto a Kubernetes, ma a tutto ciò che è necessario per eseguire workload moderni in modo efficiente.
Kubernetes ha risolto molte problematiche infrastrutturali al centro del dibattito sul cloud nell'ultimo decennio. Ma la diffusione dell'inferenza IA, delle pipeline di dati distribuite e delle architetture basate su API ha portato nuove sfide per gli ingegneri:
- carichi di lavoro sempre meno prevedibili
- prestazioni, efficienza e costi più difficili da bilanciare
- osservabilità in grado di spiegare e non solo riportare
La scalabilità del cloud è ancora importante, ma oggi la priorità è costruire piattaforme in grado di assorbire una complessità sempre maggiore senza diventare più difficili da gestire.
È in questo contesto che il Platform Engineering si impone come la prossima fase di maturità del cloud. La natura imprevedibile dei carichi di lavoro IA, combinata con la necessità di governare dati altamente sensibili, sta mettendo in luce lacune nelle piattaforme che molte aziende ignoravano.
Platform Engineering come modello operativo
Kubernetes ha standardizzato la modalità con cui i carichi di lavoro vengono eseguiti e scalati, ma non ha eliminato la complessità. L'ha semplicemente spostata.
Man mano che le aziende crescono, i cluster Kubernetes si moltiplicano. I team implementano diversi modelli di deploy, i controlli di sicurezza variano tra gli ambienti e gli standard di osservabilità si evolvono in modo indipendente. Prese singolarmente queste decisioni hanno senso, ma insieme creano incoerenza operativa.
Coerenza della piattaforma su larga scala
Webmecanik, un innovativo produttore di software specializzato in marketing automation e CRM, è passato da un'infrastruttura monolitica a un'architettura distribuita basata su Kubernetes.
Standardizzando i carichi di lavoro su Kubernetes grazie all'infrastruttura OVHcloud, i servizi possono essere replicati più facilmente tra gli ambienti. Questo consente un'implementazione più omogenea in diverse aree geografiche, migliorando sia la scalabilità che la coerenza operativa.
La scelta Platform Engineering vs DevOps è definita dall’ambito di applicazione. Mentre il secondo è orientato alla collaborazione e alle pratiche di delivery, il primo crea una base operativa stabile su cui i team possono costantemente sviluppare.
I modelli più diffusi nelle piattaforme mature includono:
- flussi di deployment standardizzati
- modelli di sicurezza e identità coerenti
- fondamenti di osservabilità condivisi
OVHcloud combina un framework Landing Zone per la governance, la sicurezza e l'osservabilità del cloud con strumenti per sviluppatori e servizi di automazione DevOps, consentendo alle aziende di standardizzare le operazioni Kubernetes e scalare le pratiche di piattaforma tra i team.
Pressione sulle infrastrutture e sui workload IA
I carichi di lavoro basati sull’IA presentano una serie di nuove sfide operative, evidenziando come molte architetture non siano totalmente preparate per una richiesta non deterministica.
Nonostante l’addestramento continui a essere importante, l'inferenza sta diventando la principale fonte della domanda di risorse di calcolo nei sistemi di produzione. La domanda può però crescere rapidamente e le prestazioni sono strettamente collegate al comportamento del modello, al flusso di dati e all'efficienza dell'infrastruttura.
L'IA agentica aggiunge un ulteriore livello di complessità perché, anziché eseguire una singola richiesta, è in grado di coordinare più azioni tra servizi distribuiti.
Molti si affidano a interazioni basate su API, integrazioni esterne e pattern emergenti come i server Model Context Protocol (MCP), che forniscono ai modelli di IA un modo standardizzato di interagire con strumenti e sistemi esterni.
Man mano che questi modelli si ampliano, i carichi di lavoro iniziano a mostrare:
- profili di domanda variabili
- traffico est-ovest più elevato tra i servizi
- percorsi di esecuzione distribuiti
- competizione per risorse di calcolo specializzate come le GPU
Questi carichi di lavoro richiedono nuove capacità alle piattaforme originariamente progettate per comportamenti applicativi più prevedibili, inclusa una maggiore pressione sui costi dovuta a un aumento dell’utilizzo delle API e del traffico da servizio a servizio. Anche la sovranità dei dati diventa un vincolo di progettazione aggiuntivo.
In molti casi i carichi di lavoro di inferenza IA sono ormai il principale motore delle pressioni di scalabilità cloud rispetto al tradizionale traffico degli utenti.
Kubernetes sotto carico IA in scenari reali
Lector, piattaforma aziendale per l'elaborazione intelligente dei documenti, combina Managed Kubernetes con Managed Databases e AI Endpoints, AI Training e AI Deploy per consentire la scalabilità dinamica dei carichi di lavoro e la continua innovazione del servizio.
Kubernetes diventa molto più potente quando viene combinato a scelte infrastrutturali adatte alla volatilità dei workload anziché assumere un comportamento di scalabilità uniforme.
Osservabilità sempre più vicina al processo decisionale
In passato, le aziende facevano affidamento sul monitoraggio e sulla manutenzione reattiva per tenere sotto controllo l’uptime dei sistemi e gestire gli incidenti dopo che si erano verificati. Oggi l'osservabilità fornisce informazioni più dettagliate sul comportamento dei sistemi, aiutando i team a identificare potenziali problemi in anticipo, ottimizzare le risorse e migliorare la visibilità dei carichi di lavoro.
Negli ambienti containerizzati, la disponibilità di dati telemetrici è elevata e raccogliere dati diventa più semplice. Il vero valore risiede nella capacità di comprendere i dati e utilizzarli per orientare le decisioni.
I team di Engineering stanno guardando oltre il semplice utilizzo delle risorse e si stanno ponendo domande più complesse:
- quali carichi di lavoro stanno generando aumenti dei costi?
- quali servizi sono sovradimensionati?
- dove le politiche di scalabilità creano inefficienze?
- in che modo il comportamento delle applicazioni influisce sulle spese infrastrutturali?
Questa è la base dell'ottimizzazione dei costi nel cloud, dove la telemetria guida direttamente le decisioni FinOps e relative all'infrastruttura.
Dalla telemetria all'ottimizzazione
Nexx360, piattaforma tecnologica per la pubblicità programmatica, utilizza Kubernetes per gestire picchi di carico altamente variabili in ambienti distribuiti.
Standardizzando i modelli di deploy su Kubernetes, Nexx360 ha migliorato la coerenza di comportamento dei carichi di lavoro, rendendo l'osservabilità a livello di sistema più fruibile tra i team.
Questo segna una transizione evidente dalla modernizzazione all'ottimizzazione. Grazie a una visione chiara del comportamento dei carichi di lavoro, i team possono prendere decisioni più consapevoli relativamente a scalabilità e assegnazione delle risorse.
Maturità della piattaforma: cambiamento organizzativo e tecnico
La maturità della piattaforma non dipende solo dagli strumenti disponibili ma anche dal modo in cui i team lavorano, definiscono le responsabilità e condividono le conoscenze operative. La sfida più grande non è Kubernetes in sé, ma adattarsi a nuovi modi di lavorare, definire una responsabilità chiara e creare fiducia nell'automazione.
Le iniziative di piattaforma più efficaci spesso combinano tecnologia e competenze specifiche. I Professional Services e i partner esperti aiutano le aziende a superare le sfide tecniche e operative di migrazione, modernizzazione e refactoring delle applicazioni.
I team sono quindi liberi di concentrarsi su adozione della piattaforma, esperienza degli sviluppatori e maturità operativa anziché assegnare risorse per mantenere ogni componente.
Ridurre la complessità operativa su larga scala
Il servizio Managed Kubernetes di OVHcloud offre una base standardizzata per l'esecuzione di carichi di lavoro containerizzati, senza richiedere ai team di gestire direttamente l'infrastruttura del cluster sottostante. All'interno di questo modello, il nostro livello di gestione Kubernetes basato su Rancher aiuta i team a unificare le operazioni del cluster, migliorando la visibilità tra tutti gli ambienti.
Per le aziende in transizione da modelli di delivery guidati da DevOps a modelli di Platform Engineering, questa soluzione favorisce la coerenza come prerequisito per scalare le piattaforme interne degli sviluppatori.
Costruire piattaforme capaci di sostenere il cambiamento
Il progresso richiede di spostare l’attenzione dal provisioning delle risorse alla creazione di modelli operativi coerenti. Ciò significa investire nell'ingegneria delle piattaforme e ridurre le difficoltà che emergono quando gli ambienti diventano più grandi e complessi.
Questo è il divario che molte aziende si trovano ad affrontare. L'infrastruttura funziona. Adesso è necessario assicurarci che tutto ciò che vi ruota intorno riesca a tenere il passo.
Per i Platform Engineer e i leader DevOps trovare il giusto equilibrio tra scalabilità, visibilità, controllo dei costi e coerenza operativa è fondamentale.
Cercano stabilità, ma anche il controllo sulle modalità con cui quella stabilità viene raggiunta.
OVHcloud Public Cloud dà priorità a un'infrastruttura aperta e nativa di Kubernetes, progettata per aiutare le aziende a scalare i carichi di lavoro senza aumentare la complessità della piattaforma. Nel cloud moderno la sfida non riguarda più il funzionamento dei carichi di lavoro, ma la capacità di eseguirli in modo efficiente, coerente e sostenibile su larga scala.