Kubernetes

Kubernetes, spesso abbreviato in K8s, è una piattaforma di orchestrazione di container open-source che automatizza la distribuzione, la scalabilità e la gestione di applicazioni containerizzate. Sviluppato originariamente da Google e ora mantenuto dalla Cloud Native Computing Foundation (CNCF), Kubernetes fornisce un solido framework per l'esecuzione di sistemi distribuiti e resilienti. Nel contesto dell'Intelligenza Artificiale (AI) e dell'Apprendimento Automatico (ML), è diventato uno strumento essenziale per gestire l'intero ciclo di vita dei modelli di ML, dall'addestramento alla distribuzione in ambienti di produzione.

Come funziona Kubernetes

Kubernetes opera su un cluster di macchine, che possono essere server fisici o macchine virtuali, on-premises o nel cloud. I componenti principali includono:

• Cluster: Un insieme di nodi (macchine worker) che eseguono applicazioni containerizzate.
• Nodo: Una macchina worker in un cluster Kubernetes. Ogni nodo esegue un Kubelet, che è un agente per gestire il nodo e comunicare con il piano di controllo.
• Pod: L'unità più piccola e semplice del modello a oggetti di Kubernetes. Un Pod rappresenta una singola istanza di un processo in esecuzione in un cluster e può contenere uno o più contenitori, come i contenitori Docker.
• Distribuzione: Gestisce un insieme di Pod di replica, assicurando che un numero specifico di essi sia sempre in esecuzione. Gestisce automaticamente gli aggiornamenti e i rollback.

Astraendo l'hardware sottostante, Kubernetes consente agli sviluppatori e agli ingegneri MLOps di definire lo stato desiderato della loro applicazione e lavora per mantenerlo, gestendo automaticamente i guasti e le esigenze di scalabilità. Per saperne di più, consultare la documentazione ufficiale di Kubernetes.

Kubernetes in AI e apprendimento automatico

Kubernetes è particolarmente potente per le Machine Learning Operations (MLOps) perché affronta molte sfide associate alla creazione e alla distribuzione di sistemi di intelligenza artificiale su scala. La sua capacità di gestire le risorse in modo efficiente lo rende ideale per le attività ad alta intensità di risorse come la formazione dei modelli. Kubernetes può scalare i lavori di formazione su più GPU e nodi, riducendo in modo significativo i tempi di formazione.

Per quanto riguarda l'inferenza, Kubernetes garantisce alta disponibilità e scalabilità. Ecco un paio di esempi reali:

1. Servizio scalabile di rilevamento degli oggetti: Un'azienda distribuisce un modello Ultralytics YOLO11 per il rilevamento di oggetti in tempo reale come servizio web. Il modello è confezionato in un container. Utilizzando Kubernetes, è possibile scalare automaticamente il numero di pod di inferenza in base al traffico in entrata. Se un nodo si guasta, Kubernetes riprogramma automaticamente i pod su nodi sani, assicurando che il servizio rimanga disponibile senza interventi manuali. Si tratta di un modello comune per l'implementazione di modelli nei sistemi di sorveglianza intelligenti.
2. Pipeline NLP complesse come microservizi: Un team costruisce un'applicazione di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che prevede diverse fasi: preelaborazione del testo, analisi del sentiment e riconoscimento di entità denominate. Ogni componente è un microservizio separato, containerizzato in modo indipendente. Kubernetes orchestra questi servizi, gestendo il loro collegamento in rete e consentendo a ogni parte di essere aggiornata e scalata in modo indipendente. Questa architettura offre flessibilità e resilienza per applicazioni complesse basate sull'intelligenza artificiale.

Kubernetes vs. tecnologie correlate

• Kubernetes vs. Docker: Docker è uno strumento per costruire ed eseguire singoli container. Kubernetes è un orchestratore di container che ne gestisce migliaia su molte macchine. Non sono concorrenti, ma collaboratori; si costruiscono immagini di container con Docker e poi si gestiscono con Kubernetes. È possibile iniziare con le basi seguendo la guida Docker Quickstart.
• Kubernetes vs. Serverless Computing: Le piattaforme serverless come AWS Lambda eliminano la gestione dei server. Al contrario, Kubernetes offre un maggiore controllo sull'infrastruttura, il che lo rende migliore per le applicazioni di lunga durata o con stato. Mentre serverless è più semplice per le funzioni guidate dagli eventi, i framework serverless possono essere eseguiti su Kubernetes utilizzando strumenti come Knative.

Strumenti ed ecosistema

L'ecosistema Kubernetes è vasto e comprende molti strumenti per estendere le sue funzionalità:

• Helm: Spesso chiamato il gestore di pacchetti per Kubernetes, Helm aiuta a gestire le applicazioni Kubernetes.
• Prometheus e Grafana: Una combinazione popolare per il monitoraggio di cluster e applicazioni Kubernetes.
• Integrazioni con i fornitori di cloud: I principali cloud provider offrono servizi Kubernetes gestiti, come Google Kubernetes Engine (GKE), Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) e Azure Kubernetes Service (AKS), che semplificano la configurazione e la manutenzione dei cluster.
• Piattaforme ML: Strumenti come Kubeflow sono costruiti su Kubernetes per fornire flussi di lavoro specifici per il ML per pipeline, formazione e distribuzione. Piattaforme come Ultralytics HUB semplificano la pipeline MLOps, spesso astraendo dalle complessità di Kubernetes per facilitare la distribuzione dei modelli.