Kubernetes

Kubernetes, часто сокращенно называемая K8s, - это платформа для оркестровки контейнеров с открытым исходным кодом, которая автоматизирует развертывание, масштабирование и управление контейнерными приложениями. Kubernetes, изначально разработанная компанией Google, а в настоящее время поддерживаемая Cloud Native Computing Foundation (CNCF), представляет собой надежную основу для работы отказоустойчивых распределенных систем. В контексте искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (МЛ) он стал важнейшим инструментом для управления всем жизненным циклом моделей МЛ - от обучения до развертывания в производственных средах.

Как работает Kubernetes

Kubernetes работает на кластере машин, которые могут быть физическими серверами или виртуальными машинами, локальными или облачными. Основные компоненты включают:

• Кластер: Набор узлов (рабочих машин), на которых запускаются контейнерные приложения.
• Узел: Рабочая машина в кластере Kubernetes. На каждом узле работает Kubelet, который является агентом для управления узлом и взаимодействия с плоскостью управления.
• Подборка: самая маленькая и простая единица объектной модели Kubernetes. Подборка представляет собой один экземпляр запущенного процесса в кластере и может содержать один или несколько контейнеров, например контейнеры Docker.
• Развертывание: Управляет набором реплик стручков, обеспечивая постоянную работу определенного количества из них. Автоматически обрабатывает обновления и откаты.

Абстрагируясь от базового оборудования, Kubernetes позволяет разработчикам и инженерам MLOps определять желаемое состояние приложения, а сама система работает над поддержанием этого состояния, автоматически справляясь со сбоями и масштабированием. Более подробную информацию вы можете получить из официальной документации Kubernetes.

Kubernetes в искусственном интеллекте и машинном обучении

Kubernetes особенно эффективен для Machine Learning Operations (MLOps), поскольку решает многие проблемы, связанные с созданием и развертыванием систем ИИ в масштабе. Его способность эффективно управлять ресурсами делает его идеальным для ресурсоемких задач, таких как обучение моделей. Kubernetes может масштабировать задания по обучению на нескольких GPU и узлах, значительно сокращая время обучения.

В случае с выводами Kubernetes обеспечивает высокую доступность и масштабируемость. Вот несколько реальных примеров:

1. Масштабируемая служба обнаружения объектов: Компания развертывает модель Ultralytics YOLO11 для обнаружения объектов в реальном времени в виде веб-сервиса. Модель упакована в контейнер. Используя Kubernetes, компания может автоматически увеличивать или уменьшать количество стручков с выводами в зависимости от входящего трафика. Если один из узлов выходит из строя, Kubernetes автоматически перераспределяет стручки на здоровые узлы, обеспечивая доступность сервиса без ручного вмешательства. Это обычная схема развертывания моделей в интеллектуальных системах наблюдения.
2. Сложный конвейер NLP как микросервис: Команда создает приложение для обработки естественного языка (NLP), которое включает в себя несколько этапов: предварительную обработку текста, анализ настроения и распознавание именованных сущностей. Каждый компонент представляет собой отдельный микросервис, контейнируемый независимо друг от друга. Kubernetes оркеструет эти сервисы, управляя их сетевым взаимодействием и позволяя обновлять и масштабировать каждую часть независимо друг от друга. Такая архитектура обеспечивает гибкость и устойчивость для сложных приложений, управляемых искусственным интеллектом.

Kubernetes в сравнении с другими технологиями

• Kubernetes против Docker: Docker - это инструмент для создания и запуска отдельных контейнеров. Kubernetes - это оркестратор для контейнеров, управляющий тысячами контейнеров на многих машинах. Они не конкурируют, а сотрудничают: вы создаете образы контейнеров с помощью Docker, а затем управляете ими с помощью Kubernetes. Вы можете начать с основ, следуя руководству по быстрому запуску Docker.
• Kubernetes против бессерверных вычислений: Бессерверные платформы, такие как AWS Lambda, абстрагируются от управления серверами. В отличие от них, Kubernetes предлагает больше контроля над инфраструктурой, что делает ее более подходящей для приложений с длительным периодом работы или состоянием. В то время как бессерверные вычисления проще для событийно-управляемых функций, бессерверные фреймворки могут работать на Kubernetes с помощью таких инструментов, как Knative.

Инструменты и экосистема

Экосистема Kubernetes очень обширна и включает в себя множество инструментов для расширения ее функциональности:

• Helm: Helm, который часто называют менеджером пакетов для Kubernetes, помогает управлять приложениями Kubernetes.
• Prometheus и Grafana: Популярная комбинация для мониторинга кластеров Kubernetes и приложений.
• Интеграция с облачными провайдерами: Крупнейшие облачные провайдеры предлагают управляемые сервисы Kubernetes, такие как Google Kubernetes Engine (GKE), Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) и Azure Kubernetes Service (AKS), которые упрощают настройку и обслуживание кластеров.
• Платформы ML: Такие инструменты, как Kubeflow, построены на Kubernetes и обеспечивают специфические для ML рабочие процессы для конвейеров, обучения и развертывания. Платформы, такие как Ultralytics HUB, оптимизируют конвейер MLOps, часто абстрагируясь от сложностей Kubernetes для упрощения развертывания моделей.