Google apuesta por la consolidación de Kubernetes en la era de la inteligencia artificial

A medida que Kubernetes celebra su décimo aniversario, Google refuerza su compromiso con la consolidación de esta plataforma en un entorno impulsado por la inteligencia artificial.

Con Kubernetes y la comunidad cloud native celebrando su décimo aniversario, Jago Macleod, director de ingeniería de GKE y Kubernetes en Google, se presentó en KubeCon + CloudNativeCon Europa en Londres para reflexionar sobre la evolución y el futuro de esta tecnología. En su presentación, Macleod destacó que el viaje de Kubernetes ha pasado por diferentes fases: desde la disrupción inicial (2014-2017), que marcó la entrada de Google en el mercado de la nube pública, hasta la expansión del ecosistema durante 2018-2022, cuando surgieron numerosos proyectos relevantes como Istio, OPA Gatekeeper, Argo y Knative.

Sin embargo, ahora el enfoque se dirige hacia la consolidación. Macleod mencionó que, tras la explosión de proyectos en el ecosistema, la comunidad ha solicitado una mayor simplicidad y estabilidad. "Con todos esos proyectos, debemos ofrecer opiniones, no solo opciones. Necesitamos proporcionar una plataforma completa," afirmó.

Un nuevo elemento que ha influido en el rumbo de Kubernetes es la creciente adopción de la inteligencia artificial. Macleod señaló que la demanda de Kubernetes ha superado significativamente la oferta, con empresas buscando soluciones en contenedores y microservicios al tiempo que se enfrenta a la disrupción provocada por AI. "Estamos viendo curvas de adopción que se superponen de manera interesante," comentó.

Para abordar esta creciente demanda, Google ha establecido una visión clara: convertir a Kubernetes en la base del modelo hourglass de consumo de infraestructura. "El modelo hourglass es una analogía que hemos estado aplicando y que busca hacer de Kubernetes el núcleo que impulsará un ecosistema diverso," explicó Macleod. Los objetivos propuestos son mantener Kubernetes, extenderlo como el estándar para la infraestructura y expandirlo, especialmente para cargas de trabajo de AI y ML.

Además, Google busca diferenciar su servicio de Kubernetes a través del rendimiento, ofreciendo distintas opciones de precios basadas en la calidad del servicio. "Es fundamental que, aunque seamos de código abierto, nuestro objetivo es diferenciarnos en rendimiento, lo que nos da oportunidades comerciales en términos de opciones de precio y rendimiento," resaltó Macleod.

Con una perspectiva optimista hacia el futuro, Macleod expresó su confianza en que Kubernetes está bien posicionado para satisfacer las demandas de las nuevas cargas de trabajo, gracias a su naturaleza declarativa, extensible y modular. "Estamos invirtiendo mucho más en Kubernetes que hace uno o dos años. Creemos que hay una ventana de oportunidad para evolucionar y no quedarnos atrás frente a nuevas tecnologías," concluyó.