Soluções de Networking for Kubernetes

Ingress para Kubernetes

À medida que as organizações padronizam o uso do Kubernetes para aplicações em produção, elas precisam de uma solução de ingress comprovada, segura e pronta para ambientes de produção. A F5 oferece ingress de nível empresarial por meio do F5 NGINX Ingress Controller e do BIG-IP Container Ingress Services, combinando a flexibilidade do código aberto com suporte comercial e estabilidade de longo prazo.

As equipes protegem aplicações, APIs e IAs no ingresso com proteção WAF nativa do Kubernetes, permitindo a aplicação consistente de políticas em toda a empresa. Os usuários do BIG-IP podem estender facilmente o gerenciamento de tráfego e a segurança existentes ao Kubernetes, preservando os modelos operacionais e viabilizando a modernização nativa da nuvem.

API de Gateway

As plataformas Kubernetes modernas exigem um único gateway para disponibilizar aplicações, APIs e cargas de trabalho de IA, eliminando a proliferação de ferramentas e a complexidade. O NGINX Gateway Fabric implementa uma solução em conformidade com a Gateway API para oferecer um modelo de conectividade consistente e extensível, baseado em APIs e CRDs nativos do Kubernetes.

Habilite roteamento avançado, divisão de tráfego, balanceamento de carga ponderado e governança orientada por políticas, mantendo uma separação clara entre as responsabilidades da equipe de plataforma e as dos desenvolvedores. O mesmo gateway gerencia o tráfego de APIs, aplicações e inferência de IA com visibilidade e controle.

Balanceamento de carga da fábrica de IA

Escalar cargas de trabalho de inferência e treinamento de IA exige mais do que o balanceamento de carga tradicional. Prompts que fazem uso intensivo de GPUs consomem memória e recursos computacionais de forma imprevisível, gerando contenção, pressão sobre o cache e utilização desigual entre os clusters.

A F5 oferece gerenciamento de tráfego L4–L7 de alto desempenho, desenvolvido especificamente para ambientes de IA baseados em Kubernetes, incluindo GPUaaS e implantações locais. Ao avaliar continuamente a disponibilidade de memória, a pressão sobre o cache KV, a profundidade da fila de solicitações e a integridade do backend, a F5 direciona o tráfego de forma inteligente para equilibrar a carga das GPUs, reduzir a latência, melhorar a estabilidade e maximizar a eficiência da infraestrutura.

Múltiplos clusters e multilocação

À medida que o Kubernetes se expande para implantações multicluster, híbridas e multicloud, as equipes precisam de uma camada consistente de conectividade de aplicações para entrada de tráfego, segurança e observabilidade. Sem ela, a proliferação de soluções de ingress leva a desvios de políticas, configurações de TLS inconsistentes, ferramentas duplicadas e baixa visibilidade.

Uma camada de tráfego e segurança de nível empresarial, integrada à automação do Kubernetes, resolve esse problema. Com CRDs declarativos e eventos de orquestração, as equipes podem automatizar o roteamento, o balanceamento de carga, o TLS, o direcionamento de DNS e as políticas por cluster, garantindo isolamento entre locatários, alta disponibilidade e recuperação de desastres (HA/DR), além de telemetria de ponta a ponta, sem criar novos silos.

Egresso para Kubernetes

As cargas de trabalho de IA geralmente exigem clusters Kubernetes multilocatários para maximizar os investimentos em GPUs e o retorno sobre o investimento em infraestrutura. À medida que os aplicativos de IA integram dados confidenciais, o acesso seguro se torna essencial.

Embora os namespaces do Kubernetes forneçam separação lógica dentro de um cluster, a verdadeira segurança de confiança zero exige que essa separação seja mantida também na segmentação da rede fora dele.

As organizações precisam de uma solução compatível com Kubernetes que mapeie namespaces e políticas para controles no nível da rede, garantindo o isolamento, protegendo os dados e mantendo os ambientes de IA seguros de ponta a ponta.

Observabilidade para Kubernetes

As cargas de trabalho do Kubernetes são dinâmicas e efêmeras, o que dificulta ter visibilidade consistente do desempenho das aplicações.

A telemetria costuma ficar fragmentada entre logs, métricas e rastreamentos, o que torna mais lenta a solução de problemas em clusters híbridos e multicloud.

Uma estratégia moderna de observabilidade usa o OpenTelemetry para padronizar pipelines de dados e a telemetria baseada em eBPF para fornecer insights no nível do kernel com baixa sobrecarga — sem alterações nos aplicativos. Combinadas à automação, essas tecnologias oferecem às equipes visibilidade em tempo real sobre tráfego, latência, erros e dependências, permitindo o gerenciamento proativo de desempenho e políticas em escala.