Kubernetes, a menudo abreviado como K8s, es una plataforma de código abierto diseñada para automatizar el despliegue, escalado y gestión de aplicaciones en contenedores. Desarrollada originalmente por Google y ahora mantenida por la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), Kubernetes proporciona un marco sólido para ejecutar sistemas distribuidos de forma resistente. Para quienes trabajan en Inteligencia Artificial (IA) y Aprendizaje Automático (AM), Kubernetes ofrece potentes herramientas para gestionar el complejo ciclo de vida de los modelos, desde el entrenamiento hasta el despliegue y la inferencia. Ayuda a salvar la distancia entre el desarrollo de modelos de ML y su ejecución fiable en entornos de producción.
Conceptos básicos simplificados
Kubernetes orquesta contenedores, que son paquetes ligeros e independientes que contienen software y sus dependencias. Los conceptos clave son:
- Pods: Las unidades desplegables más pequeñas de Kubernetes, que suelen contener uno o más contenedores que comparten recursos y red. Piensa en un Pod como una envoltura alrededor de tu aplicación ML o contenedor de servidor de inferencia.
- Nodos: Máquinas de trabajo (virtuales o físicas) donde se ejecutan los Pods. Kubernetes gestiona la distribución de los Pods entre los Nodos disponibles.
- Servicios: Una abstracción que define un conjunto lógico de Pods y una política para acceder a ellos, a menudo proporcionando una dirección IP estable o un nombre DNS para Pods dinámicos. Esencial para exponer puntos finales de inferencia ML.
- Despliegues: Describe el estado deseado para tu aplicación, gestionando ReplicaSets (grupos de Pods idénticos) para garantizar la disponibilidad y gestionar las actualizaciones. Útil para desplegar nuevas versiones del modelo sin tiempo de inactividad.
Comprender estos componentes básicos ayuda a diseñar sistemas de ML escalables y resistentes.
Relevancia en IA y Aprendizaje Automático
Kubernetes se ha convertido en la piedra angular de las modernas Operaciones de Aprendizaje Automático (MLOps) debido a varias ventajas:
- Escalabilidad: Las tareas de ML, como entrenar grandes modelos o atender peticiones de inferencia, suelen tener demandas fluctuantes de recursos. Kubernetes puede ampliar o reducir automáticamente el número de contenedores (Pods) en función de la carga, garantizando un uso eficiente de recursos como las GPU.
- Gestión de recursos: Permite un control detallado de CPU y la memoria de los contenedores, evitando la contención de recursos y garantizando el rendimiento, algo especialmente importante cuando se gestionan recursos GPU caros en varios experimentos o servicios.
- Portabilidad y coherencia: Kubernetes proporciona un entorno consistente en diferentes infraestructuras, ya sean servidores locales o diversas plataformas de computación en nube como Amazon EKS, Google GKE o Azure AKS. Esto simplifica el traslado de los flujos de trabajo de ML entre desarrollo, pruebas y producción. A menudo puedes empezar con una configuración Docker y ampliarla con Kubernetes.
- Automatización y orquestación: Automatiza tareas complejas como el descubrimiento de servicios, el equilibrio de carga, la autorreparación (reiniciar contenedores averiados) y la gestión de la configuración, reduciendo la sobrecarga manual de los equipos de ML.
Kubernetes frente a tecnologías relacionadas
- Kubernetes vs. Docker: Docker es una herramienta para crear, enviar y ejecutar contenedores individuales(contenerización). Kubernetes es un orquestador de contenedores, que gestiona potencialmente miles de contenedores en muchas máquinas. Funcionan juntos: normalmente creas imágenes de contenedores con Docker y luego las despliegas y gestionas con Kubernetes. Consulta la guía de inicio rápido de Docker para conocer los fundamentos de los contenedores.
- Kubernetes vs. Computación sin servidor: Las plataformas sin servidor (como AWS Lambda o Google Cloud Functions) prescinden por completo de la gestión del servidor, centrándose en funciones basadas en eventos. Kubernetes proporciona más control sobre la infraestructura subyacente y es más adecuado para aplicaciones de larga duración o servicios complejos con estado, aunque los marcos sin servidor pueden ejecutarse en Kubernetes (por ejemplo, Knative).
Herramientas y ecosistema
El ecosistema Kubernetes incluye muchas herramientas para simplificar la gestión:
- Helm: Un gestor de paquetes para Kubernetes, que ayuda a definir, instalar y actualizar aplicaciones complejas.
- Prometheus y Grafana: Herramientas populares de código abierto para supervisar clústeres y aplicaciones Kubernetes.
- Integraciones con proveedores de la nube: Los servicios gestionados de Kubernetes (EKS, GKE, AKS) simplifican la configuración y el mantenimiento de los clústeres.
- Plataformas ML: Herramientas como Kubeflow se basan en Kubernetes para proporcionar flujos de trabajo específicos de ML. Plataformas como Ultralytics HUB pretenden simplificar el proceso de despliegue, a veces abstrayendo las complejidades de Kubernetes para facilitar el despliegue de modelos.
Kubernetes proporciona una potente base para construir, desplegar y gestionar aplicaciones de IA/ML escalables y fiables en diversos entornos, lo que la convierte en una habilidad crucial en el panorama de los MLOps.