Kubernetes

Kubernetes, souvent abrégé en K8s, est une plateforme d'orchestration de conteneurs open source qui automatise le déploiement, la mise à l'échelle et la gestion des applications conteneurisées. Développé à l'origine par Google et maintenant maintenu par la Cloud Native Computing Foundation (CNCF), Kubernetes fournit un cadre robuste pour l'exécution de systèmes distribués résilients. Dans le contexte de l'Intelligence Artificielle (IA) et de l'Apprentissage Automatique (ML), il est devenu un outil essentiel pour la gestion du cycle de vie complet des modèles de ML, de l'entraînement au déploiement dans les environnements de production.

Fonctionnement de Kubernetes

Kubernetes fonctionne sur un cluster de machines, qui peuvent être des serveurs physiques ou des machines virtuelles, sur site ou dans le cloud. Les principaux composants comprennent :

• Cluster : Un ensemble de nœuds (machines de travail) qui exécutent des applications conteneurisées.
• Nœud : Une machine de travail dans un cluster Kubernetes. Chaque nœud exécute un Kubelet, qui est un agent de gestion du nœud et de communication avec le plan de contrôle.
• Pod : L'unité la plus petite et la plus simple du modèle d'objet Kubernetes. Un Pod représente une instance unique d'un processus en cours d'exécution dans un cluster et peut contenir un ou plusieurs conteneurs, tels que des conteneurs Docker.
• Déploiement : Gère un ensemble de Pods répliqués, en s'assurant qu'un nombre spécifié d'entre eux sont en cours d'exécution à tout moment. Il gère les mises à jour et les restaurations automatiquement.

En faisant abstraction du matériel sous-jacent, Kubernetes permet aux développeurs et aux ingénieurs MLOps de définir l'état souhaité de leur application, et il s'efforce de maintenir cet état, en gérant automatiquement les défaillances et les besoins de mise à l'échelle. Vous pouvez en apprendre davantage dans la documentation officielle de Kubernetes.

Kubernetes dans l'IA et l'apprentissage automatique

Kubernetes est particulièrement puissant pour les opérations d'apprentissage automatique (MLOps) car il répond à de nombreux défis associés à la construction et au déploiement de systèmes d'IA à grande échelle. Sa capacité à gérer efficacement les ressources le rend idéal pour les tâches gourmandes en ressources comme l'entraînement de modèles. Kubernetes peut mettre à l'échelle les tâches d'entraînement sur plusieurs GPU et nœuds, réduisant considérablement le temps d'entraînement.

Pour l'inférence, Kubernetes assure une haute disponibilité et une grande évolutivité. Voici quelques exemples concrets :

1. Service de détection d'objets scalable : Une entreprise déploie un modèle Ultralytics YOLO11 pour la détection d'objets en temps réel en tant que service web. Le modèle est intégré dans un conteneur. En utilisant Kubernetes, ils peuvent automatiquement augmenter ou diminuer le nombre de pods d'inférence en fonction du trafic entrant. Si un nœud tombe en panne, Kubernetes replanifie automatiquement les pods sur des nœuds sains, garantissant ainsi que le service reste disponible sans intervention manuelle. Il s'agit d'un modèle courant pour le déploiement de modèles dans les systèmes de surveillance intelligente.
2. Pipeline NLP complexe en tant que microservices : Une équipe crée une application de traitement du langage naturel (NLP) qui implique plusieurs étapes : prétraitement du texte, analyse des sentiments et reconnaissance des entités nommées. Chaque composant est un microservice distinct, conteneurisé indépendamment. Kubernetes orchestre ces services, gérant leur mise en réseau et permettant à chaque partie d'être mise à jour et mise à l'échelle indépendamment. Cette architecture offre flexibilité et résilience pour les applications basées sur l'IA complexes.

Kubernetes vs. Technologies connexes

• Kubernetes vs. Docker : Docker est un outil de création et d'exécution de conteneurs individuels. Kubernetes est un orchestrateur pour les conteneurs, gérant des milliers d'entre eux sur de nombreuses machines. Ils ne sont pas concurrents, mais collaborateurs ; vous créez des images de conteneurs avec Docker, puis vous les gérez avec Kubernetes. Vous pouvez commencer par les bases en suivant le guide de démarrage rapide de Docker.
• Kubernetes vs. Serverless Computing : Les plateformes serverless comme AWS Lambda font abstraction de toute la gestion des serveurs. En revanche, Kubernetes offre plus de contrôle sur l'infrastructure, ce qui le rend plus adapté aux applications de longue durée ou avec état. Bien que le serverless soit plus simple pour les fonctions événementielles, les frameworks serverless peuvent s'exécuter sur Kubernetes à l'aide d'outils comme Knative.

Outils et écosystème

L'écosystème Kubernetes est vaste et comprend de nombreux outils pour étendre ses fonctionnalités :

• Helm : Souvent appelé le gestionnaire de paquets pour Kubernetes, Helm vous aide à gérer les applications Kubernetes.
• Prometheus & Grafana : Une combinaison populaire pour la surveillance des clusters et des applications Kubernetes.
• Intégrations de fournisseurs de services infonuagiques : Les principaux fournisseurs de services infonuagiques offrent des services Kubernetes gérés, tels que Google Kubernetes Engine (GKE), Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) et Azure Kubernetes Service (AKS), qui simplifient la configuration et la maintenance des clusters.
• Plateformes ML : Des outils comme Kubeflow sont construits sur Kubernetes pour fournir des flux de travail spécifiques au ML pour les pipelines, la formation et le déploiement. Les plateformes telles que Ultralytics HUB rationalisent le pipeline MLOps, en faisant souvent abstraction des complexités de Kubernetes pour faciliter le déploiement des modèles.