Wprowadzenie
Kubernetes (w skrócie K8s) to otwartoźródłowa platforma do automatycznej orkiestracji kontenerów. Została stworzona przez Google i jest obecnie standardem de facto w świecie chmury natywnej (Cloud Native). Umożliwia łatwe wdrażanie, skalowanie i zarządzanie aplikacjami konteneryzowanymi.
Jak działa Kubernetes?
Kubernetes działa w architekturze master-worker. Głównymi komponentami są:
- Control Plane – mózg klastra (API Server, Scheduler, Controller Manager, etcd)
- Worker Nodes – maszyny wykonawcze z kubelet
- Pods – najmniejsza jednostka wdrożeniowa (jeden lub więcej kontenerów)
- Services, Deployments, StatefulSets, DaemonSets, Jobs – obiekty deklaratywne
Zastosowania Kubernetes w AI/ML
- Wdrażanie i skalowanie modeli AI (model serving)
- Kubeflow – platforma do MLOps na Kubernetes
- Trening rozproszony dużych modeli (LLM)
- Zarządzanie środowiskami eksperymentalnymi i produkcyjnymi
- Auto-scaling inference endpoints
- CI/CD dla projektów ML
Zalety i wady
- Zalety: wysoka skalowalność, automatyzacja, samo-naprawa, deklaratywna konfiguracja, ogromna ekosystem
- Wady: stroma krzywa uczenia, złożoność zarządzania, wyższe zużycie zasobów niż proste kontenery
Najlepsze praktyki (2026)
- GitOps jako standard (ArgoCD, Flux)
- Service Mesh (Istio, Linkerd)
- Observability: Prometheus + Grafana + Loki
- Bezpieczeństwo: Pod Security Standards, Kyverno, Falco
- Multi-cluster i hybrid cloud strategie
- Kubeflow + KServe do produkcji modeli AI
Powiązane pojęcia
Docker • Containerization • Kubeflow • Helm • ArgoCD • Istio • Prometheus • MLOps • Cloud Native • Microservices