Использование возможностей распределенных баз данных в Kubernetes

Узнайте о преимуществах от разработчиков компании DST Global о запуске распределенных баз данных в Kubernetes в эпоху искусственного интеллекта.

Облачные технологии открыли новую эру требований к масштабируемости и устойчивости баз данных. Чтобы удовлетворить этот спрос, предприятия во многих отраслях, от финансов до розничной торговли и здравоохранения, обращаются к распределенным базам данных для безопасного и эффективного хранения данных в нескольких местах.

Распределенные базы данных обеспечивают согласованность между зонами доступности и регионами в облаке, но некоторые предприятия все еще задаются вопросом, следует ли им запускать свою распределенную базу данных в Kubernetes.

Преимущества запуска распределенных баз данных в Kubernetes

Ниже перечислены некоторые ключевые преимущества запуска распределенных баз данных в Kubernetes.

Лучшее использование ресурсов

Одним из преимуществ запуска распределенных баз данных в Kubernetes является лучшее использование ресурсов. Многие компании внедряют микросервисные архитектуры для своих современных приложений. Этот сдвиг имеет тенденцию распространять множество более мелких баз данных. Компании часто имеют ограниченный набор узлов, на которых можно разместить эти базы данных. Таким образом, когда компании решают управлять этими базами данных, они сталкиваются с неоптимальным распределением баз данных по узлам. Работа в Kubernetes позволяет базовой системе определять лучшие места для размещения баз данных, одновременно оптимизируя размещение ресурсов на этих узлах.

Kubernetes лучше всего использовать при запуске большого количества баз данных в мультитенантной среде. В этом сценарии развертывания компании экономят на затратах и требуют меньше узлов для работы с базами данных одного типа. Эти базы данных также имеют разные требования к занимаемой площади, ресурсам ЦП, памяти и диску.

Эластичное динамическое масштабирование ресурсов Pod

Еще одним преимуществом запуска распределенных баз данных в Kubernetes является эластичное динамическое масштабирование ресурсов модулей. Использование Kubernetes позволяет предприятиям более эффективно использовать ресурсы. Платформа оркестрации Kubernetes может динамически изменять размер ресурсов модуля. В частности, чтобы масштабировать базу данных для удовлетворения требовательных рабочих нагрузок, вы можете изменить память, ЦП и диск. Kubernetes упрощает автоматическое масштабирование без простоев благодаря операторам горизонтального автомасштабирования модулей (HPA) и вертикального автомасштабирования модулей (VPA). Это важно для рабочих нагрузок искусственного интеллекта и машинного обучения. Kubernetes позволяет командам масштабировать эти рабочие нагрузки, чтобы они могли без помех выполнять обширную обработку и обучение. Распределенная база данных SQL позволяет легко управлять миграцией данных между модулями, обеспечивая масштабируемое и надежное хранение данных. Однако для VPA стоит отметить, что база данных должна иметь более одного экземпляра, чтобы избежать простоев.

Согласованность и портативность

И последнее преимущество — согласованность и переносимость между облаками, локально и на периферии. Компании хотят последовательно создавать, развертывать и управлять рабочими нагрузками в разных местах. При необходимости они также хотят переместить рабочие нагрузки из одного облака в другое. Однако большинство организаций также имеют большое количество устаревшего кода, который они все еще используют локально, и стремятся перенести эти установки в облако.

Kubernetes позволяет вам единообразным образом развертывать инфраструктуру в виде кода повсюду. Это означает, что вы можете написать небольшой код, описывающий требования к ресурсам, развернутым в движке Kubernetes, и платформа позаботится об этом. Теперь у вас есть тот же уровень контроля в облаке, что и на физических серверах в вашем центре обработки данных или на периферии. Такая гибкость и возможность упростить сложное развертывание имеют решающее значение для предприятий, работающих в распределенных средах. Встроенные функции отказоустойчивости и самовосстановления Kubernetes также поддерживают конвейеры машинного обучения, обеспечивая их бесперебойную работу даже при возникновении технологических сбоев или сбоев.

Ускорение рабочих нагрузок AI/ML с помощью Kubernetes

Kubernetes предлагает предприятиям множество преимуществ, но в сегодняшней среде, управляемой искусственным интеллектом, его способность поддерживать и ускорять рабочие нагрузки искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения (ML) имеет решающее значение.

Распространение искусственного интеллекта привело к изменению бизнес-приоритетов многих компаний. Они хотят использовать ИИ для повышения уровня своих технологий и продуктов, что приведет к повышению производительности, улучшению качества обслуживания клиентов и увеличению доходов.

Однако инвестиции в ИИ означают более высокие ставки. Компании должны обеспечить бесперебойную работу баз данных и рабочих нагрузок, чтобы облегчить внедрение ИИ. Развертывание в Kubernetes может помочь командам гарантировать надежность и масштабируемость своих рабочих нагрузок, что в конечном итоге способствует успешному внедрению ИИ.

Подход Кубернетеса

Kubernetes изменил способы разработки и развертывания приложений предприятиями. Большинство крупных предприятий и облачных компаний в той или иной форме используют Kubernetes, и он стал фактическим выбором для оркестрации контейнеров.

Однако в распределенной среде не существует единой архитектуры базы данных, подходящей для всех приложений. Предприятия должны определить лучший выбор для своих текущих и будущих потребностей. Разработчики DST Global ожидают, что популярность облачных, географически распределенных баз данных будет продолжать расти, поскольку предприятия осознают ценность, которую они предоставляют, и простоту развертывания в Kubernetes.