Kubernetes

Genellikle K8s olarak kısaltılan Kubernetes, konteynerleştirilmiş uygulamaların dağıtımını, ölçeklendirilmesini ve yönetimini otomatikleştiren açık kaynaklı bir konteyner orkestrasyon platformudur. Başlangıçta Google tarafından geliştirilen ve şu anda Cloud Native Computing Foundation (CNCF) tarafından sürdürülen Kubernetes, dayanıklı, dağıtık sistemler çalıştırmak için sağlam bir çerçeve sağlar. Yapay Zeka (AI) ve Makine Öğrenimi (ML) bağlamında, ML modellerinin eğitimden üretim ortamlarında dağıtıma kadar tüm yaşam döngüsünü yönetmek için temel bir araç haline gelmiştir.

Kubernetes Nasıl Çalışır

Kubernetes, şirket içi veya bulutta, fiziksel sunucular veya sanal makineler olabilen bir makine kümesi üzerinde çalışır. Ana bileşenleri şunlardır:

• Küme (Cluster): Konteynerize edilmiş uygulamaları çalıştıran bir dizi düğüm (işçi makineleri).
• Node (Düğüm): Bir Kubernetes kümesindeki bir çalışan makine. Her düğüm, düğümü yönetmek ve kontrol düzlemiyle iletişim kurmak için bir aracı olan bir Kubelet çalıştırır.
• Pod: Kubernetes nesne modelindeki en küçük ve en basit birimdir. Bir Pod, bir kümede çalışan bir sürecin tek bir örneğini temsil eder ve Docker konteynerleri gibi bir veya daha fazla konteyner içerebilir.
• Dağıtım: Belirli sayıda replika Pod'u yönetir ve bunların her zaman çalışır durumda olmasını sağlar. Güncellemeleri ve geri almaları otomatik olarak gerçekleştirir.

Kubernetes, altyapı donanımını soyutlayarak geliştiricilerin ve MLOps mühendislerinin uygulamalarının istenen durumunu tanımlamasına olanak tanır ve hataları giderip ölçekleme ihtiyaçlarını otomatik olarak yöneterek bu durumu korumaya çalışır. Daha fazla bilgiyi resmi Kubernetes dokümanlarından edinebilirsiniz.

Yapay Zeka ve Makine Öğreniminde Kubernetes

Kubernetes, özellikle Makine Öğrenimi Operasyonları (MLOps) için güçlüdür, çünkü yapay zeka sistemlerini ölçekte oluşturma ve dağıtma ile ilgili birçok zorluğun üstesinden gelir. Kaynakları verimli bir şekilde yönetme yeteneği, model eğitimi gibi kaynak yoğun görevler için idealdir. Kubernetes, eğitim işlerini birden fazla GPU ve düğüm arasında ölçeklendirerek eğitim süresini önemli ölçüde azaltabilir.

Çıkarım için Kubernetes, yüksek kullanılabilirlik ve ölçeklenebilirlik sağlar. İşte gerçek dünyadan birkaç örnek:

1. Ölçeklenebilir Nesne Algılama Hizmeti: Bir şirket, gerçek zamanlı nesne algılama için bir Ultralytics YOLO11 modelini bir web hizmeti olarak dağıtır. Model bir konteynere paketlenir. Kubernetes'i kullanarak, gelen trafiğe bağlı olarak çıkarım podlarının sayısını otomatik olarak artırabilir veya azaltabilirler. Bir düğüm arızalanırsa, Kubernetes, hizmetin manuel müdahale olmadan kullanılabilir kalmasını sağlayarak podları otomatik olarak sağlıklı düğümlere yeniden zamanlar. Bu, modelleri akıllı gözetim sistemlerinde dağıtmak için yaygın bir modeldir.
2. Mikro hizmetler olarak Karmaşık NLP İşlem Hattı: Bir ekip, metin ön işleme, duygu analizi ve adlandırılmış varlık tanıma gibi birden çok adım içeren bir Doğal Dil İşleme (NLP) uygulaması oluşturur. Her bileşen, bağımsız olarak kapsayıcılaştırılmış ayrı bir mikro hizmettir. Kubernetes, bu hizmetleri düzenler, ağlarını yönetir ve her parçanın bağımsız olarak güncellenmesine ve ölçeklenmesine olanak tanır. Bu mimari, karmaşık Yapay Zeka odaklı uygulamalar için esneklik ve dayanıklılık sağlar.

Kubernetes ve İlgili Teknolojiler

• Kubernetes ve Docker Karşılaştırması: Docker, bireysel konteynerler oluşturmak ve çalıştırmak için bir araçtır. Kubernetes ise konteynerler için bir orkestratördür ve binlercesini birçok makinede yönetir. Bunlar rakip değil, işbirlikçidir; Docker ile konteyner imajları oluşturur ve ardından bunları Kubernetes ile yönetirsiniz. Docker Hızlı Başlangıç kılavuzunu izleyerek temel bilgilere başlayabilirsiniz.
• Kubernetes ve Sunucusuz Hesaplama Karşılaştırması: AWS Lambda gibi sunucusuz platformlar tüm sunucu yönetimini soyutlar. Buna karşılık Kubernetes, altyapı üzerinde daha fazla kontrol sunarak uzun süreli veya durum bilgisi olan uygulamalar için daha uygun hale getirir. Sunucusuz, olay odaklı fonksiyonlar için daha basit olsa da, sunucusuz çerçeveler Knative gibi araçlar kullanılarak Kubernetes üzerinde çalıştırılabilir.

Araçlar ve Ekosistem

Kubernetes ekosistemi geniştir ve işlevselliğini genişletmek için birçok araç içerir:

• Helm: Genellikle Kubernetes için paket yöneticisi olarak adlandırılan Helm, Kubernetes uygulamalarını yönetmenize yardımcı olur.
• Prometheus & Grafana: Kubernetes kümelerini ve uygulamalarını izlemek için popüler bir kombinasyon.
• Bulut Sağlayıcı Entegrasyonları: Büyük bulut sağlayıcıları, küme kurulumunu ve bakımını basitleştiren Google Kubernetes Engine (GKE), Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) ve Azure Kubernetes Service (AKS) gibi yönetilen Kubernetes hizmetleri sunar.
• ML Platformları: Kubeflow gibi araçlar, işlem hatları, eğitim ve dağıtım için ML'ye özgü iş akışları sağlamak üzere Kubernetes üzerine inşa edilmiştir. Ultralytics HUB gibi platformlar, MLOps hattını kolaylaştırır ve genellikle daha kolay model dağıtımı için Kubernetes karmaşıklıklarını soyutlar.