A KubeCon + CloudNativeCon India 2025 foi encerrada em Hyderabad na semana passada, reunindo milhares de desenvolvedores, engenheiros de plataforma e profissionais nativos da nuvem para dois dias de aprendizado e colaboração intensivos. A segunda edição anual da Índia apresentou não apenas a evolução técnica do Kubernetes, mas a mudança fundamental na forma como as organizações pensam sobre a experiência do desenvolvedor, a engenharia de plataforma e as cargas de trabalho de IA em ambientes de nuvem, data centers e borda.
A Akamai participou do evento como patrocinadora ouro, demonstrando recursos de produtos projetados para simplificar as operações do Kubernetes e oferecer suporte a cargas de trabalho de IA em escala.
A seguir, examinarei algumas das principais conclusões e tecnologias que surgiram na conferência, incluindo o K8s como um sistema operacional para cargas de trabalho de IA de geração que moldarão as estratégias nativas da nuvem no próximo ano.
IA e Kubernetes: Da experimentação à escala de produção
A convergência de cargas de trabalho de IA/ML com o Kubernetes progrediu decisivamente de uma prova de conceito para uma realidade de produção. A palestra da Intuitlevou isso para casa, destacando sua plataforma nativa de IA, que aumentou a velocidade em 8x para 8.000 desenvolvedores. Uma palestra de Janakiram MSV mostrou por que o Kubernetes deve ser o sistema operacional da IA de geração.
Durante toda a conferência, a mensagem foi clara: o Kubernetes se tornou a camada de orquestração de fato para cargas de trabalho de IA.
Os principais desenvolvimentos incluíram:
- Orquestração de carga de trabalho GenAI
Em vez de depender de ferramentas personalizadas, as equipes estão usando cada vez mais primitivos nativos do Kubernetes, como CustomResourceDefinitions e StatefulSets. Isso significa que os pipelines de IA/ML podem ser expressos na mesma linguagem que os desenvolvedores já usam para outras cargas de trabalho. - Otimização de agendamento deGPU
O treinamento e a inferência de modelos de linguagem grandes (LLMs) exigem alocação eficiente GPU . Novos avanços permitem que os agendadores do Kubernetes combinem melhor as cargas de trabalho com os recursos GPU . - Coordenação distribuída de agentes de IA
Muitos aplicativos de IA são uma coleção de agentes cooperativos. A camada de orquestração do Kubernetes agora está sendo aproveitada para gerenciar esses sistemas distribuídos, garantindo que eles sejam dimensionados e se comuniquem de forma confiável. - Inferência de IA em tempo real na borda
Em vez de sempre enviar dados de volta para a nuvem, a inferência pode ser executada localmente na borda. Isso evita a possível latência da nuvem e aborda o desempenho sem compensações de privacidade.
Para organizações que executam cargas de trabalho de IA, plataformas gerenciadas como o Linode Kubernetes Engine (LKE) fornecem a base necessária para esses aplicativos exigentes. O LKE oferece suporte a instânciasGPU , dimensionamento automático e integrações de estruturas de ML, ajudando os desenvolvedores a implantar serviços de inferência sem a complexidade de gerenciar a infraestrutura subjacente.
Kubernetes na borda: resolvendo desafios do mundo real
A computação de borda surgiu como um tema importante, com várias sessões demonstrando como as distribuições leves do Kubernetes estão permitindo a computação mais próxima das fontes de dados. Essas sessões também abordaram os desafios da computação de borda, enfatizando que a escala não se trata apenas de executar o Kubernetes em dispositivos menores, mas de gerenciar centenas ou milhares de clusters distribuídos com eficiência.
A escala é algo que o Kubernetes é bom em resolver, pois fornece orquestração consistente entre ambientes. Quando combinada com cargas de trabalho de IA, a computação de borda é particularmente poderosa. Os palestrantes de soluções de código aberto, como o K0s, demonstraram como a inferência em tempo real na borda pode eliminar a latência da nuvem e, ao mesmo tempo, respeitar a soberania dos dados e os requisitos de privacidade.
Engenharia de plataforma: A resposta para a complexidade do Kubernetes
A engenharia de plataforma passou de palavra da moda a disciplina essencial. A conferência deixou claro que o Kubernetes bruto é complexo demais para ser gerenciado e mantido pela maioria dos desenvolvedores. Eles precisam de abstrações que forneçam potência sem dor.
Vários palestrantes demonstraram como as experiências unificadas do desenvolvedor podem colocar ordem no caos e reduzir o tempo de integração de semanas para dias.
Plataforma de aplicações da Akamai exemplifica esses princípios de engenharia de plataforma, tornando o Kubernetes pronto para produção. Ela elimina a complexidade da implantação e do gerenciamento de aplicações Kubernetes, fornecendo uma pilha pré-configurada de ferramentas para pipelines de CI/CD, políticas de rede, armazenamento e observabilidade, bem como modelos de golden path para que os desenvolvedores possam obter o poder do Kubernetes sem a sobrecarga operacional.
eBPF e WebAssembly: Tecnologias prontas para produção
Duas tecnologias que estavam no horizonte há anos finalmente demonstraram que estão prontas para a produção:
O eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) tornou-se essencial para:
- Monitoramento de desempenho não invasivo sem alterações no aplicativo
- Aplicação de segurança de rede no nível do kernel
- Observabilidade zero overhead para solução de problemas
- Análise e filtragem de tráfego em tempo real
O WebAssembly (Wasm) está ganhando força:
- Cenários de computação de borda em que os contêineres são muito pesados
- Funções de borda e sem servidor.
- Sistemas de plug-in para ampliar os recursos da plataforma
- Portabilidade entre plataformas sem conteinerização
Essas tecnologias são particularmente valiosas para organizações que usam o LKE, em que o eBPF pode fornecer uma observação profunda do comportamento do cluster e o WebAssembly pode permitir cargas de trabalho leves na borda, mantendo a integração com a infraestrutura principal do Kubernetes. Por meio de nosso parceiro Fermyon, as funções do WebAssembly podem ser executadas na Akamai, mostrando uma nova abordagem para cargas de trabalho sem servidor rápidas e leves na borda. A integração da Fermyon é perfeita para arquiteturas orientadas por eventos e casos de uso de baixa latência. A Fermyon também é a criadora dos projetos CNCF SPIN e SpinKube.
Olhando para o futuro
Os insights da KubeCon + CloudNativeCon India 2025 se traduzem em ações claras para as organizações:
- Avaliar a engenharia de plataforma como uma iniciativa estratégica, não apenas técnica
- Prepare-se para cargas de trabalho de IA, garantindo que sua infraestrutura Kubernetes possa lidar com agendamento de GPU e treinamento distribuído
- Explore as implementações de borda para casos de uso que exigem processamento local, latência reduzida ou soberania de dados
- Prepare-se para que o gerenciamento de vários clusters se torne essencial à medida que as organizações distribuem cargas de trabalho na nuvem, nos data centers e na borda
- Entenda que a experiência do desenvolvedor determina a velocidade, pois cada ponto de atrito em sua plataforma afeta diretamente os resultados comerciais
- Considere soluções gerenciadas como a Akamai App Platform e a LKE quando a simplicidade operacional for mais importante do que o controle granular
Conforme enfatizado por vários palestrantes, o futuro pertence às plataformas que fornecem o poder do Kubernetes sem o incômodo, permitindo que os desenvolvedores se concentrem no que importa, ou seja, no código de envio que oferece valor comercial.
Com base no impulso deste ano, a KubeCon India do próximo ano, em Mumbai, promete apresentar ainda mais inovações do próspero ecossistema nativo da nuvem da Índia.
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