Kubernetes

Kubernetes, spesso abbreviato in K8s, è una piattaforma open-source di orchestrazione di container che automatizza la distribuzione, il dimensionamento e la gestione di applicazioni containerizzate. Originariamente sviluppato da Google e ora gestito dalla Cloud Native Computing Foundation (CNCF), Kubernetes fornisce un framework robusto per l'esecuzione di sistemi distribuiti e resilienti. Nel contesto dell'Intelligenza Artificiale (AI) e del Machine Learning (ML), è diventato uno strumento essenziale per la gestione dell'intero ciclo di vita dei modelli di ML, dal training 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-premise 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 la gestione del nodo e la comunicazione con il piano di controllo.
• Pod: L'unità più piccola e semplice nel 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 container, come i container Docker.
• Deployment: Gestisce un insieme di Pod replica, assicurando che un numero specificato di essi sia sempre in esecuzione. Gestisce automaticamente aggiornamenti e rollback.

Astraendo l'hardware sottostante, Kubernetes consente agli sviluppatori e agli ingegneri MLOps di definire lo stato desiderato della loro applicazione e si adopera per mantenere tale stato, gestendo automaticamente i guasti e le esigenze di scalabilità. Puoi saperne di più dalla documentazione ufficiale di Kubernetes.

Kubernetes nell'IA e nel Machine Learning

Kubernetes è particolarmente efficace per le operazioni di Machine Learning (MLOps) perché affronta molte sfide associate alla creazione e alla distribuzione di sistemi di intelligenza artificiale su larga scala. La sua capacità di gestire le risorse in modo efficiente lo rende ideale per attività che richiedono molte risorse come il training dei modelli. Kubernetes può scalare i lavori di training su più GPU e nodi, riducendo significativamente i tempi di training.

Per l'inference, Kubernetes garantisce elevata disponibilità e scalabilità. Ecco un paio di esempi reali:

1. Servizio di object detection scalabile: Un'azienda implementa un modello Ultralytics YOLO11 per l'object detection in tempo reale come servizio web. Il modello è incluso in un container. Utilizzando Kubernetes, possono scalare automaticamente il numero di pod di inferenza in base al traffico in entrata. Se un nodo fallisce, Kubernetes ripianifica automaticamente i pod su nodi integri, garantendo che il servizio rimanga disponibile senza intervento manuale. Questo è un modello comune per la distribuzione di modelli nei sistemi di videosorveglianza intelligente.
2. Pipeline NLP complessa come microservizi: Un team crea un'applicazione di elaborazione del linguaggio naturale (NLP) che prevede più passaggi: pre-elaborazione del testo, analisi del sentiment e riconoscimento di entità nominate. Ogni componente è un microservizio separato, containerizzato in modo indipendente. Kubernetes orchestra questi servizi, gestendo la loro rete e consentendo a ciascuna parte di essere aggiornata e scalata in modo indipendente. Questa architettura offre flessibilità e resilienza per complesse applicazioni basate sull'intelligenza artificiale.

Kubernetes vs. Tecnologie correlate

• Kubernetes vs. Docker: Docker è uno strumento per la creazione e l'esecuzione di singoli container. Kubernetes è un orchestratore per container, che ne gestisce migliaia su molte macchine. Non sono concorrenti ma collaboratori; si creano immagini container con Docker e poi le si gestisce con Kubernetes. Puoi iniziare con le basi seguendo la guida rapida di Docker.
• Kubernetes vs. Serverless Computing: Le piattaforme serverless come AWS Lambda astraggono tutta la gestione del server. Al contrario, Kubernetes offre un maggiore controllo sull'infrastruttura, rendendolo più adatto per applicazioni a esecuzione prolungata o stateful. Mentre il serverless è più semplice per le funzioni event-driven, i framework serverless possono essere eseguiti su Kubernetes utilizzando strumenti come Knative.

Strumenti ed Ecosistema

L'ecosistema Kubernetes è vasto e include molti strumenti per estenderne le funzionalità:

• Helm: Spesso definito il gestore di pacchetti per Kubernetes, Helm ti aiuta a gestire le applicazioni Kubernetes.
• Prometheus & Grafana: Una combinazione popolare per il monitoraggio di cluster e applicazioni Kubernetes.
• Integrazioni con provider cloud: I principali provider di servizi cloud 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 del cluster.
• Piattaforme ML: Strumenti come Kubeflow sono costruiti su Kubernetes per fornire flussi di lavoro specifici per ML per pipeline, addestramento e distribuzione. Piattaforme come Ultralytics HUB semplificano la pipeline MLOps, spesso astraendo le complessità di Kubernetes per una più facile distribuzione del modello.