O Kubernetes é uma plataforma para a criação de plataformas. No entanto, as iniciativas de engenharia da plataforma Kubernetes nem sempre são uma garantia de sucesso. Além disso, há uma boa chance de exceder os orçamentos iniciais. Por quê? Porque criar plataformas baseadas no Kubernetes não é uma tarefa fácil!
A engenharia de plataforma envolve uma ampla gama de ferramentas e tecnologias que podem ser muito pesadas e demoradas para configurar e manter. Muitas vezes, isso faz com que as equipes de plataforma se concentrem principalmente nos aspectos tecnológicos da plataforma, perdendo de vista o valor que a plataforma deveria oferecer (reduzindo a carga cognitiva dos desenvolvedores e evitando a criação de plataformas paralelas).
E se você pudesse pular a fase de design (dia 0), a fase de construção (dia 1) e até mesmo reduzir o tempo gasto na manutenção (dia 2) de uma plataforma baseada em Kubernetes - e, em vez disso, fornecer uma plataforma pronta para uso em 20 minutos? A disrupção está aqui. Com a Akamai App Platform no GA, você pode provisionar um cluster LKE com a Akamai App Platform e começar a criar, implantar, proteger, observar e gerenciar aplicações em contêineres em 20 minutos. Não há custos adicionais envolvidos!
O que é a Akamai App Platform?
A Akamai App Platform é uma pilha altamente integrada e pré-configurada de projetos Kubernetes de código aberto que pode ser ativada com o clique de um botão, combinada com a facilidade de autoatendimento do desenvolvedor para as tarefas mais comuns ao usar o Kubernetes.
Vamos nos aprofundar um pouco mais nesses dois aspectos.
Uma pilha integrada e pré-configurada de projetos Kubernetes de código aberto
O Kubernetes sozinho é como um data center vazio. Se ao menos fosse tão simples quanto criar um cluster do Kubernetes e executar um comando kubectl apply para implantar todos os seus aplicativos. Não, são necessários vários recursos adicionais: observabilidade, criptografia de rede, aplicação de políticas, armazenamento, políticas de rede, gateways de rede, gerenciamento de segredos, GitOps, automação e talvez até mesmo a criação de seus próprios operadores.
Selecionar as ferramentas certas para o trabalho, aprender essas ferramentas e configurá-las para que façam seu trabalho é uma tarefa que consome tempo. E isso se torna ainda mais complicado quando essas ferramentas têm dependências e precisam trabalhar juntas. É por isso que vemos empresas gastando pelo menos 6 meses para criar uma configuração inicial.
Para a Akamai App Platform, selecionamos ferramentas (software de código aberto) para quase todos os recursos necessários de uma plataforma Kubernetes e as combinamos usando uma estrutura de integração. As ferramentas adicionadas à estrutura podem ser combinadas com outras ferramentas. As ferramentas encadeadas fornecem um pipeline de entrega contínua, tempo de execução do K8s personalizado e padrão de implantação do GitOps. Cada ferramenta é pré-configurada para oferecer suporte aos casos de uso mais comuns e proporcionar uma experiência de usuário tranquila. As ferramentas usadas são quase todas graduadas pelo CNCF e projetos em incubação considerados estáveis e usados com sucesso em ambientes de produção. As ferramentas mais conhecidas usadas na Akamai App Platform são Harbor (para fornecer um serviço de registro de contêineres), Argo CD e Gitea (para GitOps), Prometheus (para métricas) e Kyverno (para políticas de segurança).
Autoatendimento fácil para desenvolvedores
Com todos os recursos necessários configurados, o administrador da plataforma pode criar o que chamamos de "Equipe" na Akamai App Platform. Uma equipe é um locatário isolado na plataforma. Os membros de uma equipe terão acesso ao portal de autoatendimento que lhes permite registrar seus repositórios de código-fonte, criar imagens de contêineres, implantar essas imagens, criar segredos, expor aplicações publicamente, criar políticas de rede e obter acesso a recursos compartilhados da plataforma para ver logs, métricas e rastreamentos. Os formulários de autoatendimento oferecem um nível de entrada baixo para começar a usar o Kubernetes, mesmo para desenvolvedores menos experientes em engenharia de plataforma.
Mas talvez um dos recursos mais poderosos do portal de autoatendimento seja o catálogo. O catálogo é uma coleção de modelos do Golden Path que os desenvolvedores podem usar para implantar seus aplicativos. Durante a instalação inicial da App Platform, o catálogo é pré-preenchido com um conjunto de modelos de introdução para criar uma implantação. Você pode implantar um cluster Redis, um cluster PostgreSQL e um cluster RabbitMQ. Os modelos pré-preenchidos também podem ser personalizados ou até mesmo substituídos por modelos específicos da organização. Isso permite o compartilhamento de práticas recomendadas e padroniza a forma como os aplicativos são implantados.
A arquitetura
A Akamai App Platform é baseada em uma combinação de princípios do GitOps e da configuração como código (CaC). O GitOps usa repositórios Git como uma única fonte de verdade para implantações de infraestrutura e aplicações, permitindo a entrega e a implantação contínuas. A CaC, por outro lado, é uma prática em que as configurações de aplicativos e ambientes são definidas como código e armazenadas no controle de versão. O coração da plataforma é a API da plataforma. A API gerencia o CaC armazenado em um repositório Git. Um operador do Kubernetes busca periodicamente as alterações no repositório do Git, compila todos os arquivos em um bloco de dados, renderiza os manifestos do aplicativo Argo CD e, em seguida, implanta-os no cluster do Kubernetes. O aplicativo Argo CD atualizado é coletado pelo controlador do Argo CD e implementa o gráfico Helm solicitado com os valores correspondentes.
O repositório Git do Configuration as Code contém a configuração da infraestrutura (implantada no cluster) e de configurações específicas de aplicativos de plataforma. As alterações na configuração dos aplicativos de plataforma, como Keycloak (para gerenciamento de identidade e acesso), Harbor (o serviço de registro de contêineres auto-hospedado) e Gitea (o serviço Git auto-hospedado), são implantadas por operadores Kubernetes personalizados que aproveitam as APIs dos aplicativos.
Vamos dar uma olhada em um exemplo: O administrador da plataforma usa o portal de autoatendimento para habilitar o Harbor porque as equipes da plataforma gostariam de usar registros de contêineres privados. A API da plataforma fará primeiro as alterações necessárias no repositório Git do CaC. Como o Harbor está habilitado, novos manifestos do aplicativo Argo CD são renderizados e implantados para instalar o Harbor, os bancos de dados PostgreSQL (CloudNativePG) e o operador do Harbor da plataforma. Quando o operador da plataforma Harbor estiver em execução, ele obterá as instruções de configuração para configurar o Harbor. Nesse caso, o operador criará projetos para todas as equipes na plataforma, configurará o OIDC, criará contas de robô e criará segredos de push e pull nos namespaces das equipes. Depois de apenas alguns minutos, todas as equipes terão acesso aos seus projetos no Harbor e poderão usar o portal de autoatendimento para criar imagens de contêineres que são automaticamente armazenadas no Harbor.
Para quem é a Akamai App Platform?
Vamos ser honestos. O exemplo acima mostra como a Akamai App Platform permite que você obtenha um serviço de registro de contêiner totalmente automatizado em apenas alguns minutos. Fazer isso manualmente seria uma tarefa enorme. Se a sua organização está mais focada em entregar valor ao cliente em vez de criar uma plataforma interna, então a Akamai App Platform é definitivamente para você. Para sermos mais concretos, achamos que a Akamai App Platform é mais interessante para empresas de software de rápida evolução, como pequenas e médias empresas de SaaS.
Por que usar a Akamai App Platform?
A Akamai App Platform oferece todos os recursos que uma plataforma Kubernetes exigiria. E tudo é oferecido de forma pré-configurada e totalmente automatizada. Isso torna a App Platform uma plataforma ideal para criar, implantar, monitorar e proteger arquiteturas de microsserviços em contêineres na produção.
Mas a Akamai App Platform pode ser usada para muito mais do que isso. Como a plataforma pode ser instalada automaticamente no LKE, você pode começar a usar a plataforma em cerca de 10 minutos. E como a plataforma vem com um conjunto abrangente de projetos graduados e em incubação do CNCF, a Akamai App Platform é ideal para fins educacionais.
Um assunto pouco abordado sobre o qual não falamos é a multilocação. Use o recurso Teams (Equipes) da plataforma para integrar um número ilimitado de locatários (sem levar em consideração os recursos necessários do cluster) no mesmo cluster. Cada equipe obtém seu próprio espaço isolado na plataforma e é automaticamente integrada a aplicativos compartilhados (como o Harbor no exemplo que dei anteriormente).
Se seus desenvolvedores estão ansiosos para começar a usar o Kubernetes, mas você não sabe por onde começar, basta dar uma olhada na Akamai App Platform. Ative os recursos que você deseja experimentar e crie equipes para desenvolvedores individuais, projetos ou equipes completas de desenvolvedores. Talvez, em alguns casos, a Akamai App Platform possa não ser sua plataforma ideal. Mas, nesse caso, ela poderia definitivamente ser usada como uma arquitetura de referência.
O que vem a seguir?
Agora que a Akamai App Platform é GA, isso não significa que terminamos. Não apenas a tecnologia em torno do Kubernetes se move na velocidade da luz, mas também ainda vemos muitas melhorias que gostaríamos de oferecer para uma experiência de usuário ainda melhor. Nos próximos sprints, lançaremos algumas atualizações para mostrar que estamos falando sério, começando com algumas atualizações no portal de autoatendimento. Se você já tiver a Akamai App Platform em execução, as atualizações serão anunciadas automaticamente no painel da plataforma no portal.
Outra coisa interessante em que estamos trabalhando é a integração de alguns recursos essenciais de IA, como AI Inferencing e Retrieval-Augmented Generation (RAG). Esses recursos também serão usados para potencializar os recursos de autoatendimento de IA, como a execução de modelos de linguagem grandes (LLMs), fornecer acesso às equipes para consumir LLMs implantados na plataforma, implantar um banco de dados de vetores e criar bases de conhecimento (RAG) por meio da criação de embeddings no banco de dados de vetores com base em uma coleção de documentos, dados e outras informações que podem ser usadas por um modelo de linguagem grande (LLM) para aprimorar suas respostas.
Pronto para começar a usar a App Platform? Leia nossa documentação.
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