Trong vài năm qua, Kubernetes đã trở thành nền tảng tiêu chuẩn cho việc triển khai container, giúp các doanh nghiệp hiện đại hóa ứng dụng và hạ tầng. Tuy nhiên, một trong những thách thức quan trọng nhất mà các tổ chức phải đối mặt khi vận hành Kubernetes ở quy mô lớn chính là quản lý lưu trữ (storage).
Các workloads truyền thống như cơ sở dữ liệu, hệ thống ERP, hay các ứng dụng giao dịch đã yêu cầu khả năng lưu trữ ổn định, hiệu năng cao và dễ quản lý. Trong khi đó, các workloads mới nổi như AI/ML lại có đặc thù riêng, đòi hỏi lưu trữ có khả năng mở rộng linh hoạt, hỗ trợ khối lượng dữ liệu khổng lồ và cung cấp băng thông cao cho quá trình huấn luyện cũng như suy luận.
Bài viết này tập trung vào việc làm rõ vai trò của Kubernetes storage solutions và cách chúng đáp ứng nhu cầu đa dạng, từ workloads truyền thống cho đến các use case hiện đại như AI/ML.
Vì sao Kubernetes cần storage hiện đại?
Ban đầu, Kubernetes được thiết kế chủ yếu cho stateless applications (ứng dụng không trạng thái). Nhưng thực tế, các doanh nghiệp sớm nhận ra rằng để khai thác hết tiềm năng của Kubernetes, họ phải chạy cả stateful applications (ứng dụng có trạng thái) trên nền tảng này – ví dụ: cơ sở dữ liệu, hệ thống message queue, phân tích dữ liệu, và gần đây nhất là AI/ML pipelines.
Điều này dẫn đến sự cần thiết của các giải pháp storage hỗ trợ:
- Persistency: dữ liệu cần tồn tại ngay cả khi pods bị xóa hoặc restart.
- Scalability: khả năng mở rộng theo nhu cầu của workload.
- Performance: tốc độ truy cập dữ liệu ổn định, từ low latency cho giao dịch đến throughput cao cho AI training.
- Flexibility: tương thích với nhiều môi trường cloud, on-premises hoặc hybrid.
Các mô hình storage trong Kubernetes
- Block Storage
- Cung cấp lưu trữ ở mức khối (block level).
- Phù hợp cho cơ sở dữ liệu hoặc workloads yêu cầu IOPS cao.
- Ví dụ: Amazon EBS, Google Persistent Disk, Ceph RBD.
- File Storage
- Hỗ trợ chia sẻ dữ liệu giữa nhiều pods.
- Thường được sử dụng cho ứng dụng cần nhiều node cùng truy cập.
- Ví dụ: NFS, Amazon EFS.
- Object Storage
- Lưu trữ dữ liệu phi cấu trúc (unstructured data) với khả năng mở rộng gần như vô hạn.
- Là lựa chọn hàng đầu cho AI/ML, big data, hoặc backup.
- Ví dụ: MinIO, Amazon S3.
Trong đó, Object Storage đang dần trở thành trọng tâm khi doanh nghiệp triển khai workloads AI/ML do khả năng xử lý dữ liệu quy mô petabyte với chi phí hợp lý và độ tin cậy cao.
Kubernetes và AI/ML workloads
Các workloads AI/ML tạo ra một tập hợp nhu cầu hoàn toàn khác biệt so với workloads truyền thống:
- Dữ liệu khổng lồ: từ hình ảnh, video, log cho đến dữ liệu cảm biến IoT.
- Truy cập song song: huấn luyện AI thường yêu cầu hàng trăm GPU đọc dữ liệu cùng lúc.
- Khả năng tích hợp: pipelines ML (MLOps) cần liên kết giữa data lakes, feature stores và model training.
Object Storage như MinIO đã nổi lên như giải pháp phù hợp nhất cho AI/ML workloads chạy trên Kubernetes nhờ:
- Khả năng mở rộng linh hoạt: dễ dàng scale từ vài node đến hàng nghìn node.
- Hiệu năng cao: hỗ trợ song song hóa truy cập dữ liệu cho quá trình huấn luyện AI.
- Tương thích S3 API: dễ dàng tích hợp với các framework AI phổ biến như TensorFlow, PyTorch, Kubeflow.
- Triển khai đa môi trường: từ on-premises đến hybrid cloud, đảm bảo tính linh hoạt trong quản trị dữ liệu.
Lợi ích của giải pháp lưu trữ đúng đắn cho Kubernetes
- Tối ưu hóa chi phí: lựa chọn storage phù hợp giúp tránh tình trạng “overprovisioning” và tiết kiệm tài nguyên.
- Đảm bảo hiệu năng ổn định: dù workload là OLTP, analytics hay AI training.
- Đơn giản hóa quản trị: giảm bớt gánh nặng cho đội ngũ vận hành.
- Khả năng đáp ứng nhu cầu tương lai: hỗ trợ mở rộng dễ dàng khi workloads AI/ML tăng trưởng mạnh.
Kết luận
Khi Kubernetes trở thành nền tảng cốt lõi cho hạ tầng ứng dụng hiện đại, storage đóng vai trò then chốt trong việc quyết định hiệu quả vận hành. Việc lựa chọn giải pháp storage phù hợp – từ block, file đến object – không chỉ giúp vận hành ổn định các ứng dụng truyền thống mà còn mở ra tiềm năng cho workloads AI/ML trong tương lai.
Object Storage, với sự linh hoạt và khả năng mở rộng vượt trội, đang khẳng định vị thế là trụ cột cho AI/ML workloads trên Kubernetes.
Thông tin hãng cung cấp giải pháp:
Unitas là nhà phân phối ủy quyền tại Việt Nam của các hãng công nghệ lớn của thế giới: Commvault, ExaGrid, VergeIO, Nexsan, DDN, Tintri, MinIO, LogicMonitor, Netgain, Kela, UltraRed, Sling, Quokka, Safous, Hackuity, Cyabra, Cymetrics, ThreatDown, F-Secure, OutSystems, Micas Networks ….
Liên hệ Unitas ngay hôm nay để được tư vấn chi tiết!
