La scorsa settimana si è conclusa a Hyderabad la KubeCon + CloudNativeCon India 2025, che ha riunito migliaia di sviluppatori, ingegneri di piattaforma e professionisti del cloud native per due giorni di intenso apprendimento e collaborazione. La seconda edizione annuale in India ha mostrato non solo l'evoluzione tecnica di Kubernetes, ma anche il cambiamento fondamentale nel modo in cui le aziende pensano all'esperienza degli sviluppatori, all'ingegneria della piattaforma e ai carichi di lavoro AI in ambienti cloud, data center ed edge.
Akamai ha partecipato all'evento in qualità di gold sponsor, dimostrando le funzionalità dei prodotti progettati per semplificare le operazioni Kubernetes e supportare i carichi di lavoro AI su scala.
Di seguito, vi illustrerò alcuni dei punti chiave e delle tecnologie emerse dalla conferenza, tra cui K8s come sistema operativo per i carichi di lavoro Gen AI, che darà forma alle strategie cloud native nel prossimo anno.
AI e Kubernetes: Dalla sperimentazione alla scala di produzione
La convergenza dei carichi di lavoro AI/ML con Kubernetes è passata in modo decisivo da una prova di concetto a una realtà di produzione. Il keynote di Intuitha sottolineato questo aspetto evidenziando la sua piattaforma AI-nativa, che ha aumentato la velocità di 8 volte per 8.000 sviluppatori. Un keynote di Janakiram MSV ha mostrato perché Kubernetes dovrebbe essere il sistema operativo per la Gen AI.
Durante la conferenza, il messaggio è stato chiaro: Kubernetes è diventato il livello di orchestrazione di fatto per i carichi di lavoro AI.
Tra i principali sviluppi si segnalano:
- Orchestrazione del carico di lavoro GenAI
Invece di affidarsi a strumenti personalizzati, i team utilizzano sempre più spesso primitive native di Kubernetes come CustomResourceDefinitions e StatefulSets. Ciò significa che le pipeline AI/ML possono essere espresse nello stesso linguaggio che gli sviluppatori già utilizzano per altri carichi di lavoro. - Ottimizzazione dello schedulingGPU
L'addestramento e l'inferenza di modelli linguistici di grandi dimensioni (LLM) richiedono un'allocazione efficiente GPU . I nuovi progressi consentono agli schedulatori Kubernetes di abbinare meglio i carichi di lavoro alle risorse GPU . - Coordinamento distribuito di agenti di IA
Molte applicazioni di intelligenza artificiale sono costituite da un insieme di agenti che cooperano tra loro. Il livello di orchestrazione Kubernetes viene ora sfruttato per gestire questi sistemi distribuiti, assicurando che scalino e comunichino in modo affidabile. - Inferenza dell'intelligenza artificiale in tempo reale sull'edge
Invece di inviare sempre i dati al cloud, l'inferenza può essere eseguita localmente sull'edge. In questo modo si evita la potenziale latenza del cloud e si affrontano le prestazioni senza compromessi in termini di privacy.
Per le organizzazioni che eseguono carichi di lavoro AI, le piattaforme gestite come Linode Kubernetes Engine (LKE) forniscono la base necessaria per queste applicazioni esigenti. LKE supporta istanzeGPU , autoscaling e integrazioni di framework ML, aiutando gli sviluppatori a distribuire servizi di inferenza senza la complessità della gestione dell'infrastruttura sottostante.
Kubernetes at the Edge: risolvere le sfide del mondo reale
L'edge computing è emerso come tema principale, con diverse sessioni che hanno dimostrato come le distribuzioni Kubernetes leggere stiano consentendo un calcolo più vicino alle fonti di dati. Queste sessioni hanno anche affrontato le sfide dell'edge computing, sottolineando che la scalabilità non riguarda solo l'esecuzione di Kubernetes su dispositivi più piccoli, ma anche la gestione efficiente di centinaia o migliaia di cluster distribuiti.
La scala è un aspetto che Kubernetes è in grado di risolvere, in quanto fornisce un'orchestrazione coerente tra gli ambienti. Se abbinato a carichi di lavoro AI, l'edge computing è particolarmente potente. I relatori di soluzioni open source come K0s hanno dimostrato come l'inferenza in tempo reale sull'edge possa eliminare la latenza del cloud rispettando i requisiti di sovranità e privacy dei dati.
Ingegneria della piattaforma: La risposta alla complessità di Kubernetes
L'ingegneria della piattaforma è passata da parola d'ordine a disciplina critica. La conferenza ha chiarito che Kubernetes grezzo è troppo complesso da gestire e mantenere per la maggior parte degli sviluppatori. Hanno bisogno di astrazioni che forniscano potenza senza dolore.
Diversi relatori hanno dimostrato come le esperienze unificate degli sviluppatori possano mettere ordine nel caos e ridurre i tempi di onboarding da settimane a giorni.
Akamai App Platform esemplifica questi principi di ingegneria della piattaforma rendendo Kubernetes pronto per la produzione. Elimina la complessità della distribuzione e della gestione delle applicazioni Kubernetes fornendo uno stack preconfigurato di strumenti per le pipeline CI/CD, le policy di rete, lo storage e l'osservabilità, oltre a modelli di percorsi d'oro per consentire agli sviluppatori di ottenere la potenza di Kubernetes senza i costi operativi.
eBPF e WebAssembly: Tecnologie pronte per la produzione
Due tecnologie che sono state all'orizzonte per anni hanno finalmente dimostrato di essere pronte per la produzione:
eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) è diventato essenziale per:
- Monitoraggio non invasivo delle prestazioni senza modifiche all'applicazione
- Applicazione della sicurezza di rete a livello di kernel
- Osservabilità zero-overhead per la risoluzione dei problemi
- Analisi e filtraggio del traffico in tempo reale
WebAssembly (Wasm) sta guadagnando terreno in:
- Scenari di edge computing in cui i container sono troppo pesanti
- Funzioni edge e serverless.
- Sistemi di plug-in per estendere le funzionalità della piattaforma
- Portabilità multipiattaforma senza containerizzazione
Queste tecnologie sono particolarmente preziose per le organizzazioni che utilizzano LKE, dove eBPF può fornire una profonda osservabilità del comportamento del cluster e WebAssembly può abilitare carichi di lavoro leggeri sull'edge mantenendo l'integrazione con l'infrastruttura Kubernetes di base. Grazie al nostro partner Fermyon, le funzioni WebAssembly possono essere eseguite su Akamai, mostrando un nuovo approccio per carichi di lavoro serverless veloci e leggeri sull'edge. L'integrazione di Fermyon è perfetta per le architetture event-driven e per i casi d'uso a bassa latenza. Fermyon è anche il creatore dei progetti SPIN e SpinKube della CNCF.
Guardare avanti
Le intuizioni di KubeCon + CloudNativeCon India 2025 si traducono in azioni chiare per le organizzazioni:
- Valutare l'ingegneria della piattaforma come un'iniziativa strategica, non solo tecnica.
- Preparatevi ai carichi di lavoro AI assicurandovi che l'infrastruttura Kubernetes sia in grado di gestire la programmazione GPU e la formazione distribuita.
- Esplorate le implementazioni edge per i casi d'uso che richiedono un'elaborazione locale, una latenza ridotta o la sovranità dei dati.
- Preparatevi a una gestione multi-cluster che diventerà essenziale man mano che le organizzazioni distribuiranno i carichi di lavoro nel cloud, nei data center e nell'edge.
- Capire che l'esperienza dello sviluppatore determina la velocità, poiché ogni punto di attrito nella vostra piattaforma ha un impatto diretto sui risultati di business.
- Considerate soluzioni gestite come Akamai App Platform e LKE quando la semplicità operativa è più importante del controllo granulare.
Come hanno sottolineato diversi relatori, il futuro appartiene alle piattaforme che forniscono la potenza di Kubernetes senza i suoi dolori, consentendo agli sviluppatori di concentrarsi su ciò che conta, ovvero la distribuzione di codice che fornisce valore al business.
Sulla base dello slancio di quest'anno, la KubeCon India del prossimo anno a Mumbai promette di presentare ancora più innovazioni dal fiorente ecosistema cloud native indiano.
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