Obciążenia AI uwidaczniają ograniczenia środowisk Kubernetes
Według CNCF 2025 Annual Cloud Native Survey z 2025 roku 82% użytkowników kontenerów korzysta z Kubernetesa w środowiskach produkcyjnych, jednak tylko 7% organizacji codziennie wdraża modele AI. Widać zatem wyraźnie, że przygotowanie infrastruktury nie zawsze idzie w parze z dojrzałością operacyjną w obszarze AI. Nie wynika to z ograniczeń samego Kubernetesa, lecz ze złożoności całego ekosystemu niezbędnego do sprawnej obsługi nowoczesnych obciążeń.
Przez ostatnią dekadę Kubernetes wyeliminował wiele problemów związanych z zarządzaniem infrastrukturą chmurową. Rozwój inferencji AI, rozproszonych potoków przetwarzania danych oraz architektur opartych na interfejsach API stawia jednak przed inżynierami nowe wyzwania:
- Obciążenia stają się coraz mniej przewidywalne
- Coraz trudniej zachować równowagę między wydajnością, efektywnością i kosztami
- Mechanizm obserwowalności musi nie tylko dostarczać danych, ale także pomagać zrozumieć zachowanie środowiska.
Dzisiejszym wyzwaniem nie jest samo skalowanie, lecz jest budowa platform, które są łatwe w zarządzaniu nawet gdy rośnie złożoność środowiska.
Odpowiedzią na to wyzwanie jest platform engineering, który wyznacza kolejny etap rozwoju dojrzałości środowisk chmurowych. Nieprzewidywalność obciążeń AI oraz konieczność zarządzania bardzo wrażliwymi danymi uwidaczniają ograniczenia platform, których wiele organizacji wcześniej nie dostrzegało.
Platform engineering - nowy model operacyjny
Kubernetes stał się standardem wdrażania i skalowania obciążeń. Nie zmniejszył jednak złożoności związanej z zarządzaniem środowiskami na dużą skalę.
Wraz z rozwojem organizacji rośnie liczba klastrów Kubernetes. Poszczególne zespoły wdrażają własne modele deploymentu, stosują odmienne mechanizmy bezpieczeństwa i rozwijają obserwowalność według różnych standardów. Każda z tych decyzji jest racjonalna, jednak w skali całej organizacji prowadzą one do narastającej niespójności platformy.
Standaryzacja wdrożeń w wielu środowiskach
Webmecanik, producent oprogramowania specjalizujący się w automatyzacji marketingu i systemach CRM, zastąpił architekturę monolityczną rozproszoną architekturą opartą na Kubernetesie.
Dzięki ujednoliceniu środowiska Kubernetes w infrastrukturze OVHcloud firma może łatwiej replikować usługi między klastrami, wdrażać je w spójny sposób w wielu regionach, skalować infrastrukturę oraz zachować spójność operacyjną.
Platform engineering i DevOps służą różnym celom. Platform engineering i DevOps służą różnym celom. Podejście DevOps usprawnia współpracę zespołów i proces dostarczania oprogramowania. Platform engineering zapewnia natomiast stabilne środowisko oparte na wspólnych standardach.
Platformy tego typu mają zwykle kilka wspólnych elementów:
- Ustandaryzowane procesy wdrażania
- Spójny model zarządzania bezpieczeństwem i tożsamością
- Wspólne mechanizmy obserwowalności
OVHcloud udostępnia framework Landing Zone do zarządzania środowiskiem cloud, bezpieczeństwem i obserwowalnością, a także narzędzia dla programistów oraz rozwiązania wspierające automatyzację DevOps. Dzięki temu organizacje mogą ujednolicić zarządzanie środowiskami Kubernetes i wdrożyć platform engineering we wszystkich zespołach.
Obciążenia AI vs rosnące wymagania wobec infrastruktury
Projekty AI wiążą się z nowymi wymaganiami dotyczącymi infrastruktury. Wiele architektur nie było projektowanych z myślą o nieprzewidywalnych zmianach obciążenia.
Uczenie modeli nadal wymaga znacznych zasobów obliczeniowych, jednak w środowiskach produkcyjnych coraz większą ich część zużywa inferencja. Należy przy tym pamiętać, że zapotrzebowanie na moc obliczeniową może gwałtownie wzrosnąć, a wydajność zależy od sposobu działania modelu, przepływu danych i efektywności infrastruktury.
Agentic AI wykonuje zadania w inny sposób niż tradycyjne modele. Zamiast realizować pojedyncze polecenie, może koordynować wiele działań w rozproszonych usługach.
Wiele takich rozwiązań wykorzystuje komunikację przez API, integrację z systemami zewnętrznymi oraz nowe standardy, takie jak Model Context Protocol (MCP). Serwery MCP zapewniają ustandaryzowany sposób komunikacji modeli AI z zewnętrznymi narzędziami i systemami.
Wraz z upowszechnianiem się takich rozwiązań coraz częściej występują:
- Zmienne profile obciążenia
- Większy ruch east-west między usługami
- Rozproszone ścieżki wykonywania zadań
- Większe zapotrzebowanie na wyspecjalizowane zasoby obliczeniowe, takie jak procesory GPU
Platformy muszą być przygotowane do obsługi aplikacji działających w mniej przewidywalny sposób. Wiąże się to z wyższymi kosztami wynikającymi z częstszego korzystania z API oraz większego natężenia komunikacji między usługami. Dodatkowym wyzwaniem jest zapewnienie suwerenności danych.
W wielu przypadkach to właśnie obciążenia związane z inferencją modeli AI, a nie tradycyjny ruch użytkowników, są głównym czynnikiem zwiększającym wymagania dotyczące skalowalności chmury.
Kubernetes a rzeczywiste obciążenia AI
Lector, platforma do inteligentnego przetwarzania dokumentów, opiera się na Managed Kubernetes, Managed Databases oraz usługach AI Endpoints, AI Training i AI Deploy. Taka architektura umożliwia dynamiczne skalowanie obciążeń i wspiera dalszy rozwój usług.
Kubernetes najlepiej sprawdza się w środowiskach, w których charakter obciążeń jest zmienny, a aplikacje nie skalują się według jednego schematu.
Obserwowalność wspiera podejmowanie decyzji
Do niedawna większość firm ograniczała się do monitorowania systemów i usuwania skutków awarii po ich wystąpieniu. Dziś dzięki mechanizmom "observability" mogą wcześniej wykrywać potencjalne problemy, optymalizować wykorzystanie zasobów i zyskać lepszy wgląd w obciążenia.
W środowiskach kontenerowych ilość danych telemetrycznych stale rośnie, a ich zbieranie nie stanowi już dużego wyzwania. Kluczowe staje się ich właściwe interpretowanie i wykorzystywanie przy podejmowaniu decyzji.
Dlatego inżynierowie analizują już nie tylko wykorzystanie zasobów, ale szukają odpowiedzi na pytania:
- Które obciążenia generują największe koszty?
- Które usługi korzystają z większej liczby zasobów, niż potrzebują?
- W których miejscach reguły automatycznego skalowania powodują nieefektywne wykorzystanie zasobów?
- Jak sposób działania aplikacji wpływa na koszty infrastruktury?
To właśnie na takich analizach opiera się optymalizacja kosztów w chmurze. Dane telemetryczne dostarczają informacji potrzebnych do podejmowania decyzji w obszarze FinOps i planowania infrastruktury.
Od telemetrii do optymalizacji
Nexx360, platforma do programatycznego zakupu reklam, wykorzystuje Kubernetes do zarządzania obciążeniami, których intensywność dynamicznie zmienia się w rozproszonych środowiskach.
Standaryzacja wdrożeń w Kubernetesie zwiększyła przewidywalność działania obciążeń. Dzięki temu łatwiej analizować całe środowisko i podejmować trafniejsze decyzje.
Jest to wyraźne przejście od modernizacji do optymalizacji. Gdy zespoły lepiej rozumieją sposób działania obciążeń, mogą podejmować trafniejsze decyzje dotyczące skalowania i alokacji zasobów.
Platform engineering to nie tylko technologia, ale również zmiana organizacyjna
Nowoczesna platforma to coś więcej niż zestaw narzędzi. To również skuteczna współpraca zespołów, jasno określony zakres odpowiedzialności oraz wymiana wiedzy i doświadczeń. Największym wyzwaniem nie jest sam Kubernetes, lecz zmiana sposobu pracy i zaufanie procesom automatyzacji.
Budowa nowoczesnej platformy wymaga nie tylko odpowiednich technologii, lecz także wsparcia doświadczonych ekspertów. Dzięki zespołom Professional Services oraz partnerom wdrożeniowym migracja, modernizacja i refaktoryzacja aplikacji stają się prostsze.
Firmy mogą skupić się na rozwoju platformy, usprawnianiu pracy deweloperów i zwiększaniu dojrzałości operacyjnej, zamiast samodzielnie utrzymywać wszystkie jej komponenty.
Skalowanie bez zbędnej złożoności operacyjnej
Usługa Managed Kubernetes od OVHcloud zapewnia ustandaryzowane środowisko do uruchamiania aplikacji kontenerowych, dzięki czemu zespoły nie muszą samodzielnie zarządzać infrastrukturą. Warstwa Kubernetes oparta na Rancherze ułatwia obsługę klastrów i zapewnia lepszy wgląd w środowiska.
To rozwiązanie pomaga organizacjom przechodzącym od modelu DevOps do platform engineering ujednolicić sposób pracy i przygotować się do skalowania wewnętrznych platform deweloperskich.
Budowa platform gotowych na zmiany
Dalszy rozwój wymaga mniejszego skupienia na przydzielaniu zasobów, a większego na tworzeniu jednolitych modeli działania. W praktyce oznacza to inwestowanie w platform engineering oraz usuwanie barier, które pojawiają się wraz ze wzrostem skali i złożoności środowisk.
To właśnie na tym etapie pojawiają się największe wyzwania. Infrastruktura już działa, ale teraz trzeba dostosować pozostałe elementy do tempa jej rozwoju.
Dla inżynierów platform i specjalistów DevOps kluczowe jest zachowanie równowagi między skalowalnością, monitorowaniem środowisk, kontrolą kosztów i spójnym modelem operacyjnym.
Zależy im na stabilności, ale również na zachowaniu wpływu na sposób działania platformy.
OVHcloud Public Cloud bazuje na otwartej infrastrukturze Kubernetes, która pozwala skalować obciążenia bez niepotrzebnego komplikowania platformy. Dziś wyzwaniem nie jest już samo uruchomienie obciążeń. Liczy się to, aby działały wydajnie, niezawodnie i efektywnie także przy rosnącej skali.