Microsoft e Red Hat lanciano il progetto di autoscaling di Kubernetes

Microsoft e Red Hat lanciano il progetto di autoscaling di Kubernetes

Durante il recente evento sul keynote, Microsoft ha presentato con il partner il nuovo progetto contenitore open source

Il servizio cloud pubblico Azure di Microsoft introduce nuovi servizi Kubernetes per gli sviluppatori, tra cui Kubernetes Event-Driven Autoscaling (KEDA), un progetto open source creato con Red Hat. KEDA è in grado di gestire architetture basate su eventi per il ridimensionamento automatico in base alle esigenze di un’organizzazione in qualsiasi cloud pubblico, cloud privato o ambiente locale. La novità è l’integrazione con l’IoT di Azure e i cluster Kubernetes, assieme alla disponibilità generale per i nodi virtuali di Azure Kubernetes Service (AKS) per far fronte a picchi di domanda rapidi. La funzionalità è stata presentata per la prima volta l’anno scorso ed è basata sul progetto open source Virtual Kubelet.

Cosa aspettarsi

Gli spazi di sviluppo di Azure per i team per la creazione e il debug delle app hanno raggiunto la disponibilità generale dopo l’anteprima in estate. Il sistema Kubernetes per la gestione di app e servizi containerizzati è stato rilasciato per la prima volta da Google nel 2014 ed è ora gestito da Cloud Native Computing Foundation (CNCF). Con le iniziative introdotte alla conferenza annuale Build a Seattle, Microsoft continua a sostenere i progetti open source con partner di rilievo.

Il motivo? Sostenere le organizzazioni che stanno adottando l’intelligenza artificiale e hanno bisogno di flessibilità per distribuire o eseguire applicazioni nelle varie declinazioni di cloud. Del resto, un sondaggio del 2018 su oltre 5 mila organizzazioni ha rilevato che il 58% attualmente utilizza Kubernetes e i servizi containerizzati ECS di Amazon, Docker Swarm, con una crescita in adozione importante. La notizia fa seguito all’introduzione di quattro nuovi servizi IA basati su Kubernetes la scorsa settimana, oltre agli Azure Cognitive Services e Azure Machine Learning, che si affiancano al progetto open source ONNX per l’interoperabilità di framework e hardware IA.

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