Как контейнеризация уже давно стала стандартом для развертывания и управления приложениями, так и Kubernetes в настоящее время продолжает оставаться безусловным лидером контейнеризации. Рассмотрим, что в 2025 г. российские платформы Kubernetes могут предложить бизнесу.
Настоящее время и прогноз на будущее
Уже не первый год в условиях импортозамещения отечественные платформы становятся весомой альтернативой заграничным решениям, предлагая высокий уровень автоматизации и интеграции. В России активно развиваются отечественные платформы управления Kubernetes, учитывающие специфические требования и законодательные нормы, а также предлагающие интеграцию с российскими сервисами. Согласно исследованию, проведенному компанией dBrain, в 2024 г. доля пользователей Kubernetes в России составила 54,4%.
В 2025 г. важнейшими трендами Kubernetes, как считают эксперты, станут упрощение установки и управления, интеграция с существующими системами, а также автоматизация процессов. Отдельно следует упомянуть технологии искусственного интеллекта и машинного обучения, которые дадут серьезное конкурентное преимущество.
Рейтинг платформ Kubernetes 2025
Подробнее: обзор российских платформ Kubernetes 2025
Среди прогнозов на 2025 г. также следует назвать повышение скорости разработки ПО с помощью генеративного ИИ. Скачок роста производительности станет причиной обращения все более значительного числа команд разработчиков приложений к внутренним платформам для разработчиков IDP (англ. Identity Provider — сервис, управляющий идентификационной информацией, а также предоставляет службы аутентификации другим сервисам) и платформам для корпоративных приложений EAP (англ. Extensible Authentication Protocol — фреймворк аутентификации, который часто используется в беспроводных сетях и соединениях «точка-точка»). Таким образом, наступившее время ПО, управляемого ИИ, приведет к росту значимости Kubernetes и контейнеризации в целом.
Аналогичное следствие для Kubernetes будет иметь неизбежное внедрение бизнесом агентов ИИ во всех подразделениях.
Также для повышения эффективности компании будут интегрировать стеки генеративного ИИ в системы учета. Вне зависимости от облачной работы с ПО или использования собственных серверов компании, стекам все сильнее будет требоваться опора на Kubernetes и контейнеры, необходимые для оркестровки рабочих нагрузок генеративного ИИ и обеспечения гибкости и масштабируемости.
В ходе усиления работ по модернизации, компании будут предпочитать облачные стратегии, современные стеки приложений и гибкие платформы оркестровки, такие как Kubernetes. Особый акцент будет сделан на бессерверные технологии.
Искусственный интеллект и машинное обучение при работе с Kubernetes
Продолжая тему применения ИИ для Kubernetes, следует подчеркнуть, что сегодня активное развитие машинного обучения и интеграция ИИ с аппаратным обеспечением, таким как CPU и GPU, открывает новые возможности для платформ. Специальные драйверы и модули, позволяющие обучать нейронные сети на базе платформы, это современный тренд, дающий значительное преимущество. Для использования потенциала платформ, они должны адаптироваться для работы с нейронными сетями и машинным обучением.
Инструменты искусственного интеллекта вполне органично вписываются в работу разработчиков и благодаря ChatGPT начинают появляться и проекты для операторов Kubernetes. Перечислим некоторые наиболее популярные из них.
В сфере устранения неисправностей в Kubernetes с помощью ИИ можно назвать инструмент для сканирования кластеров Kubernetes, диагностики и сортировки проблем k8sgpt; а также бот по устранению неисправностей в Kubernetes посредством интеграции ИИ с оповещениями, выводящимися в Slack, Kubernetes ChatGPT.
В сфере плагинов ИИ для Kubectl (инструмент командной строки для управления кластерами Kubernetes) можно назвать плагин Kubectl для OpenAI GPT kubectl-ai и плагин kubectl для генерирования команд kubectl из формулировок на естественном языке с помощью модели GPT kubectl-gpt.
Из комплексных инструментов AIOps (англ. Artificial Intelligence for IT Operations — краткая форма искусственного интеллекта для ИТ-операций, подразумевающая использование BigData, возможностей расширенной аналитики и машинного обучения для улучшения операционных и функциональных рабочих процессов ИТ-команд) для Kubernetes можно назвать три разработки.
Во-первых, это ИИ-эксперт по Kubernetes с функциями устранения неисправностей и аудита kopilot.
Затем следует назвать ассистента на базе ИИ для разработчиков Kubernetes с похожим названием kopylot, помимо аудита и диагностики, еще и позволяющий задать в чате вопрос на английском языке про конкретное действие, которое будет преобразовано в команду kubectl.
Наконец kube-copilot — это Kubernetes Copilot на основе OpenAI, который помимо устранения неисправностей в Kubernetes, аудита и функции «выполнить любое действие», способен генерировать манифест-файлы (файл, содержащий метаданные для группы сопутствующих файлов, которые являются частью набора или единой системы) по запросу как kubectl-ai.
Экосистема инструментов и расширений Kubernetes
Серьезная экосистема инструментов и расширений Kubernetes дает возможность приспособить его под широкий веер конкретных потребностей. Для их реализации бизнес может использовать множество плагинов и операторов, расширяющих функциональность Kubernetes и делающих проще его интеграцию с другими системами.
Kubernetes, изначально созданный как инструмент оркестрации, позволяет еще сильнее абстрагироваться от уровня контейнеров. Будучи предназначен для автоматизации, Kubernetes может быть использован как платформа для создания CI/CD-контейнеров (англ. Continuous Integration, Continuous Delivery — непрерывная интеграция и доставка — технология автоматизации тестирования и доставки новых модулей разрабатываемого проекта разработчикам, пользователям и т.д.), упрощая выполнение задач по управлению, сборке и тестированию приложения.
Цель таких контейнеров — реализовать регулярное автоматическое обновление ПО по определенному триггеру, например, при внесении изменений разработчиками в код. CI/CD-контейнеры автоматизируют ключевые этапы разработки (сборка, тестирование, анализ безопасности, развертывание, получение обратной связи), что в целом улучшает процесс доставки ПО. Построение рабочего процесса на основе контейнеров ускоряет выпуск приложения за счет прохождения всего кода через последовательный набор шагов. В целом же все это позволяет соблюдать требуемые стандарты.
Политика кибербезопасности для кластеров
Говоря об обеспечении информационной безопасности в контейнеризированных платформах, прежде всего, следует сказать о проверке образов контейнеров на наличие уязвимостей, что позволит заблокировать небезопасные образы до развертывания. Контроль доступа должен происходить с использованием механизмов аутентификации и авторизации.
Нельзя не упомянуть и сетевые политики (Network Policies), которые заслуженно считают еще одной привлекательной функцией Kubernetes. Они дают возможность ограничить взаимодействие между подами (базовые строительные блоки Kubernetes, использующие общие ресурсы и связывающиеся друг с другом через сеть), снижая риск распространения атак внутри кластера. Создание брандмауэров позволяет настроить сетевое взаимодействие между группами подов и других узлов сети. В кластере Kubernetes трафик между подами по умолчанию не ограничен: поды могут беспрепятственно подключаться друг к другу, и внутри кластера отсутствуют брандмауэры, которые могли бы мешать этому. Сетевые политики дают возможность декларативно определять, какие поды к каким могут осуществлять подключение. Настройка сетевых политик позволяет установить детализацию до пространств имен, обозначив порты, для которых будут действовать выбранные политики. Постоянный мониторинг в сочетании с логированием активности контейнеров дают возможность оперативно раскрывать потенциальные угрозы. Компоненты системы периодически обновляются, что вместе с применением патчей безопасности предотвращает атаки на известные уязвимости.
Практики безопасности могут обеспечить высокий уровень защиты контейнеризированных приложений в случае их интеграции во все шаги разработки, в том числе — статический анализа кода и автоматическое сканирование зависимостей. Для снижения рисков при развертывании Kubernetes также рекомендуется внедрение управления доступом на основе ролей RBAC (англ. Role Based Access Control — развитие политики избирательного управления доступом, при этом права доступа субъектов системы на объекты группируются с учетом специфики их применения, образуя роли), что предоставляет разработчикам средства защиты.
Поделиться
