Dimensionar CPU, memória e storage é essencial para garantir performance e estabilidade em inferência de IA com KServe. Cada framework de IA tem perfil de consumo distinto, e o uso de MinIO, cotas Kubernetes e autoscaling impacta diretamente o planejamento.
A escolha correta do formato do modelo e do pipeline de inferência é decisiva para performance, portabilidade e segurança em produção. KServe suporta diversos formatos, mas cada um impõe limitações e exige decisões técnicas conscientes.
O KServe depende de Istio para roteamento avançado de tráfego, de Knative para escalabilidade automática e utiliza sidecars para logging e storage. Essas integrações permitem deploys de modelos de IA com alta disponibilidade, observabilidade e controle de rede em ambientes Kubernetes.
O KServe estrutura o deploy de modelos IA em Kubernetes com três pilares: Controller, Webhook e InferenceService. Cada um tem papel definido na reconciliação, validação e ciclo de vida dos modelos, garantindo automação, segurança e escalabilidade.
KServe é a evolução do KFServing, trazendo padronização e automação para o serving de modelos IA em Kubernetes. Ele se diferencia de soluções como Seldon pelo foco em APIs homogêneas, extensibilidade e licença Apache 2.0, facilitando o uso corporativo e a integração em stacks modernos de MLOps.
Servir modelos de IA em produção exige mais do que simplesmente expor um container. O ciclo de vida, versionamento, rollback, performance e latência de modelos trazem desafios que não existem em microserviços tradicionais.
Você automatiza o deploy e a escalabilidade de modelos de IA abertos em clusters Kubernetes. O curso vai dos conceitos de serving até a operação segura e monitorada com KServe. O que você vai fazer Planejar recursos de CPU, memória…
Kubernetes evolui além do orquestrador de containers: serverless nativo, service mesh e extensões via CRDs e Operators estão redefinindo padrões de arquitetura. Entenda o porquê dessas tendências, quando adotar e os riscos envolvidos.
Quando um único cluster não basta, é preciso pensar em federation, multicloud e edge. Esta lição mostra o que muda, os desafios e as práticas para operar Kubernetes em ambientes distribuídos, conectando clusters de forma resiliente.
Alta disponibilidade em Kubernetes exige decisões técnicas e operacionais bem fundamentadas. Nem toda topologia ou recurso entrega a resiliência prometida: entenda o que realmente funciona em produção e onde estão os principais gargalos.
Migrar aplicações legadas para Kubernetes exige mapear dependências, refatorar componentes e adotar estratégias de migração gradual. O sucesso depende de planejamento detalhado, testes e observabilidade contínua.
Manifests Kubernetes mal organizados dificultam a colaboração, a auditoria e a manutenção. Esta lição mostra como estruturar, versionar e documentar recursos Kubernetes para times e auditoria, usando padrões abertos e ferramentas livres.
Manter e atualizar clusters Kubernetes exige planejamento rigoroso para evitar indisponibilidade e perda de dados. Esta lição mostra como executar upgrades seguros, fazer backup e restore do etcd, lidar com breaking changes e validar o ambiente após cada atualização.
