Como as cargas de trabalho IA estão a expor lacunas operacionais em ambientes Kubernetes
De acordo com o CNCF 2025 Annual Cloud Native Survey, 82% dos utilizadores de contentores executam agora Kubernetes em produção. Contudo, apenas 7% das organizações implementam modelos de IA diariamente, o que destaca a lacuna entre a preparação infraestrutural e a maturidade operacional da IA. Esta lacuna não se deve ao Kubernetes. Deve-se a tudo o que é necessário para executar cargas de trabalho modernas de forma eficiente.
O Kubernetes resolveu muitos dos problemas infraestruturais que dominaram as conversas sobre a cloud durante a última década. No entanto, o avanço da inferência de IA, dos pipelines de dados distribuídos e das arquiteturas orientadas por API apresenta um novo conjunto de desafios para os engenheiros:
- As cargas de trabalho estão a tornar-se menos previsíveis
- O desempenho, a eficiência e os custos são mais difíceis de equilibrar
- A observabilidade deve agora explicar, não apenas relatar
A escalabilidade cloud continua a ser importante, mas a prioridade agora é construir plataformas que consigam absorver a crescente complexidade sem se tornarem mais difíceis de operar.
É aqui que a engenharia de plataforma surge como a próxima fase da maturidade cloud. A natureza imprevisível das cargas de trabalho IA, combinada com a necessidade de governar dados altamente sensíveis, está a revelar lacunas nas plataformas que muitas organizações nem sabiam que existiam.
A engenharia de plataformas está a tornar-se o modelo operacional
O Kubernetes padronizou a forma como as cargas de trabalho são implementadas e escaladas, mas não eliminou a complexidade. Simplesmente transferiu-a.
À medida que as organizações crescem, os clusters Kubernetes vão-se multiplicando. As equipas implementam diferentes padrões de implementação, os controlos de segurança variam entre ambientes e os padrões de observabilidade evoluem de forma independente. Individualmente, estas decisões fazem sentido, mas, em conjunto, criam inconsistência operacional.
Consistência de plataforma à escala
A Webmecanik, editora de software inovadora especializada em automação de marketing e CRM, passou de uma infraestrutura monolítica para uma arquitetura distribuída baseada em Kubernetes.
A diferença entre engenharia de plataformas e DevOps reside no âmbito de atuação. Enquanto esta última se centra nas práticas de colaboração e entrega, a engenharia de plataformas cria uma base operacional estável sobre a qual essas equipas podem trabalhar de forma consistente.
Eis alguns dos padrões mais comuns em plataformas maduras:
- Fluxos de trabalho de implementação padronizados
- Modelos de segurança e identidade consistentes
- Bases de observabilidade partilhadas
A OVHcloud combina uma estrutura de Landing Zone para a governança, segurança e observabilidade cloud com ferramentas de programação e serviços de automação DevOps, permitindo que as organizações padronizem as operações Kubernetes e alarguem as práticas de plataforma a todas as equipas.
Cargas de trabalho IA e pressão infraestrutural
As cargas de trabalho IA apresentam um novo conjunto de desafios operacionais, revelando onde as arquiteturas nunca estiveram totalmente preparadas para uma procura não determinística.
As cargas de trabalho de treino continuam a ser importantes, mas a inferência está a tornar-se uma fonte dominante de procura de capacidade computacional nos sistemas de produção. No entanto, a procura pode aumentar rapidamente e o desempenho está estreitamente ligado ao comportamento do modelo, ao fluxo de dados e à eficiência da infraestrutura.
A IA agêntica vem adicionar outra camada de complexidade. Em vez de executar um único pedido, a IA agêntica é capaz de coordenar várias ações entre serviços distribuídos.
Muitos recorrem à interação baseada em API, a integrações externas e a padrões emergentes, como os servidores do Model Context Protocol (MCP), que proporcionam uma forma padronizada para os modelos de IA interagirem com ferramentas e sistemas externos.
À medida que estes padrões se expandem, as cargas de trabalho começam a mostrar:
- Perfis de procura variáveis
- Aumento do tráfego este-oeste entre serviços
- Caminhos de execução distribuídos
- Competição por recursos computacionais especializados, como GPU
Estas cargas de trabalho impõem novos desafios a plataformas originalmente concebidas para um comportamento mais previsível das aplicações, incluindo um aumento das pressões de custos decorrentes de uma maior utilização das API e do tráfego entre serviços. A soberania dos dados torna-se também uma restrição adicional ao nível da conceção.
Em muitos casos, as cargas de trabalho de inferência IA são agora o principal fator a exercer pressão sobre a escalabilidade cloud, mais do que o tráfego tradicional dos utilizadores.
O Kubernetes sob carga real de IA
A Lector, plataforma empresarial para o processamento inteligente de documentos, combina o Managed Kubernetes com Managed Databases, AI Endpoints, AI Training e AI Deploy, a fim de permitir o redimensionamento dinâmico das cargas de trabalho e a inovação contínua dos serviços.
O Kubernetes torna-se muito mais poderoso quando emparelhado com escolhas infraestruturais que correspondem à volatilidade da carga de trabalho, em vez de assumir um comportamento de redimensionamento uniforme.
A observabilidade está a aproximar-se cada vez mais do processo de tomada de decisões
As organizações antes confiavam na monitorização e na manutenção reativa para acompanhar o uptime dos sistemas e responder a incidentes após a sua ocorrência. Hoje, a observabilidade fornece conhecimentos mais profundos sobre o comportamento dos sistemas, ajudando as equipas a identificar potenciais problemas mais cedo, a otimizar recursos e a melhorar a visibilidade da carga de trabalho.
Em ambientes em containers, a telemetria é abundante e a recolha de dados torna-se mais simples. O verdadeiro valor reside na compreensão dos dados e na sua utilização para orientar decisões.
As equipas de engenharia estão a ir além da utilização de recursos e a formular questões mais complexas:
- Que cargas de trabalho estão a impulsionar o aumento de custos?
- Que serviços estão sobredimensionados?
- Onde é que as políticas de escalabilidade estão a criar ineficiências?
- De que forma o comportamento das aplicações afeta as despesas com infraestrutura?
Esta é a base da otimização de custos na cloud, em que a telemetria informa diretamente as decisões FinOps e infraestruturais.
Da telemetria à otimização
A Nexx360, uma plataforma tecnológica de publicidade programática, usa o Kubernetes para gerir picos de carga de trabalho altamente variáveis em ambientes distribuídos.
Isto marca uma transição clara da modernização para a otimização. Com uma visibilidade clara sobre o comportamento das cargas de trabalho, as equipas podem tomar decisões mais informadas sobre a escalabilidade e a alocação de recursos.
A maturidade das plataformas é uma mudança tanto organizacional como técnica
Uma plataforma madura é mais do que uma coleção de ferramentas. Reflete a forma como as equipas trabalham, define responsabilidades e partilha conhecimentos operacionais. O maior desafio não é o próprio Kubernetes, mas sim a adaptação a novas formas de trabalhar, o estabelecimento de responsabilidades claras e a criação de confiança na automatização.
As iniciativas de plataforma bem-sucedidas combinam frequentemente tecnologia com orientação especializada. Os serviços profissionais e os parceiros de implementação experientes ajudam as organizações a superar os desafios técnicos e operacionais da migração, da modernização e da refatoração de aplicações.
As equipas ficam assim livres para se concentrarem na adoção da plataforma, na experiência dos programadores e na maturidade operacional, em vez de terem de alocar recursos para manterem elas próprias cada componente.
Redução da complexidade operacional em grande escala
O Managed Kubernetes Service da OVHcloud fornece uma base padronizada para executar cargas de trabalho em containers, sem que as equipas tenham de gerir diretamente a infraestrutura de cluster subjacente. No âmbito deste modelo, a nossa camada de gestão Kubernetes baseada em Rancher ajuda as equipas a unificar as operações de cluster, melhorando a visibilidade em todos os ambientes.
Para as organizações que estão a passar de modelos de entrega orientados por DevOps para modelos de engenharia de plataformas, esta solução promove a consistência como um pré-requisito para a expansão das plataformas internas de desenvolvimento.
Construção de plataformas capazes de absorver a mudança
Para progredir, é necessário focar menos na alocação de recursos e mais na criação de modelos operacionais consistentes. Isto significa investir em engenharia de plataformas e reduzir a fricção que surge à medida que os ambientes se tornam maiores e mais complexos.
Esta é a lacuna com que muitos se têm confrontado. A infraestrutura funciona. Agora, é preciso garantir que tudo o que a rodeia consegue acompanhar o ritmo.
Para engenheiros de plataformas e responsáveis de DevOps, é crucial equilibrar eficazmente a escalabilidade, a visibilidade, o controlo de custos e a consistência operacional.
Procuram estabilidade, mas também controlo sobre a forma como essa estabilidade é alcançada.
O Public Cloud da OVHcloud privilegia uma infraestrutura aberta e nativa de Kubernetes, concebida para ajudar as organizações a escalar cargas de trabalho sem aumentar a complexidade da plataforma. Os desafios da cloud moderna já não se prendem com a execução de cargas de trabalho — prendem-se, sim, com a sua execução de forma eficiente, consistente e sustentável em grande escala.