Kubernetes è oggi lo standard di riferimento per l’orchestrazione di container e la gestione moderna delle applicazioni Cloud Native. Sempre più aziende si chiedono però come semplificare la sua adozione. Se anche tu stai valutando soluzioni cloud gestite per ridurre i rischi e liberare il tuo team sei nel posto giusto.
In questa guida su Kubernetes as a Service (KaaS) trovi tutto quello che ti serve: dai vantaggi concreti, alle best practice per la sicurezza e la gestione, fino agli scenari DevOps e AI. Senza tralasciare i limiti e i consigli pratici per un’adozione davvero efficace, anche grazie all’esperienza di SparkFabrik.
Kubernetes as a Service (KaaS) è una soluzione cloud gestita che mette a disposizione cluster Kubernetes già pronti all’uso, come Google GKE, AWS EKS o Azure AKS. La caratteristica principale di KaaS è il cosiddetto Control Plane gestito: tutto ciò che serve per coordinare e “orchestrare” il funzionamento del cluster viene gestito direttamente dal provider, così il team IT può concentrarsi solo sulle proprie applicazioni.
Una piccola nota prima di proseguire: per comprendere al meglio KaaS, è utile avere qualche nozione sulle componenti base di Kubernetes. Se vuoi approfondire Control Plane, Worker Nodes e altri elementi chiave di questa tecnologia, dai un’occhiata alla nostra guida sull’architettura Kubernetes.
Vediamo più da vicino come funziona questa piattaforma. In un cluster tradizionale, i team devono occuparsi di installare, configurare e aggiornare gli elementi centrali di Kubernetes. Con il Control Plane gestito di KaaS, invece, tutte queste responsabilità sono in mano al provider: API server, etcd, controller-manager e scheduler vengono replicati e aggiornati automaticamente dal servizio stesso. Il vantaggio? Alta disponibilità, resilienza e sicurezza garantite, senza sforzi extra per il team interno.
Un aspetto chiave riguarda anche la configurazione dei servizi interni al cluster. KaaS ti permette di impostare facilmente le diverse tipologie di servizio Kubernetes, come ClusterIP per la comunicazione interna, NodePort per l’esposizione verso l’esterno, LoadBalancer per bilanciare il traffico cloud e ExternalName per collegarsi a DNS esterni. Inoltre, l’Ingress controller (spesso NGINX o Traefik) semplifica l’entrata del traffico HTTP/S nell’infrastruttura, indirizzando correttamente le richieste e gestendo in automatico la sicurezza TLS, evitando la necessità di configurare manualmente un LoadBalancer per ogni servizio.
Per riassumere: rispetto alla gestione manuale di Kubernetes, KaaS elimina la complessità dell’installazione e della manutenzione quotidiana del cluster, automatizza patch e aggiornamenti, riduce rischi ed errori e velocizza il deployment (parliamo di passare da settimane a poche ore). In questo modo i team aziendali possono evitare i tipici errori che si commettono con Kubernetes. Ma soprattutto, possono concentrarsi sulle proprie applicazioni, con un notevole risparmio di tempo e risorse.
Adottare una soluzione Kubernetes as a Service porta numerosi vantaggi concreti: innanzitutto il deployment e lo scaling diventano operazioni immediate e affidabili grazie all’integrazione nativa di features come il Horizontal Pod Autoscaler (HPA) e il Cluster Autoscaler. Questi regolano automaticamente il numero di pod o nodi in base alla domanda reale, evitando sprechi o sovraccarichi e riducendo i tempi di provisioning da ore a minuti.
In secondo luogo, la gestione automatizzata dei cluster è completamente delegata al provider (inclusi aggiornamenti, patch di sicurezza, backup e recovery), con strumenti come Azure AKS o GKE che offrono SLA e tool di restore integrati, alleggerendo il team DevOps da queste responsabilità.
Un altro beneficio importante è l’accesso ad altre funzionalità avanzate, che in un contesto DIY richiederebbero setup manuali complessi. Oltre ai più comuni HPA e Cluster Autoscaler, infatti, si possono sfruttare facilmente anche:
Il risultato di tutto ciò? Un risparmio sui costi dovuto a un utilizzo più efficiente delle risorse: basti pensare a servizi 24/7 con carichi variabili che nelle ore di punta scalano e poi riducono totalmente i costi sulla base del consumo reale. Ad esempio, aziende che adottano KaaS in produzione registrano riduzioni dei costi dell’infrastruttura del 20‑30%, semplicemente abilitando autoscaling e backup gestiti.
Certo, il rovescio della medaglia esiste. Più avanti parleremo dei potenziali svantaggi di KaaS. Mostreremo però anche come un partner tecnologico esperto come SparkFabrik possa mitigare efficacemente questi inconvenienti.
Per adottare efficacemente Kubernetes as a Service bisogna ricorrere a best practice ben precise. Innanzitutto, è fondamentale pianificare aggiornamenti e patch regolari del control plane e dei nodi, preferibilmente abilitando gli aggiornamenti automatici offerti da provider come GKE o AKS, in modo da ridurre la superficie di attacco e beneficiare immediatamente delle ultime patch.
In parallelo, è necessario implementare una strategia efficace di access management. Le best practices prevedono di applicare rigorosamente il Principio del Minimo Privilegio (PoLP), che prevede l’assegnazione a ciascun utente solo dei permessi minimi necessari. Questo può essere applicato in congiunzione al Role-Based Access Control (RBAC), definendo ruoli e binding specifici per utenti, service account e applicazioni, evitando permessi eccessivi come cluster-admin e rivedendo periodicamente le policy.
Le Network Policies diventano essenziali per isolare il traffico tra Pod, riducendo il rischio di movimenti laterali all’interno di una rete in caso di compromissione. In un'architettura a microservizi, infatti, un malintenzionato potrebbe sfruttare la compromissione di un singolo pod (ad esempio il frontend) per raggiungere altri pod (come il backend o un database) che altrimenti sarebbero protetti. Le Network Policies affrontano questo rischio impostando regole precise su quali pod possono comunicare tra loro.
Per garantire disponibilità e scalabilità, è imprescindibile configurare HPA/VPA per regolare automaticamente repliche e risorse basandosi su metriche reali. Allo stesso modo bisogna definire Pod Disruption Budgets per mantenere un numero minimo di Pod attivi durante manutenzioni o aggiornamenti.
Monitoraggio e logging devono passare da strutture centralizzate con Prometheus/Grafana per le metriche, EFK/ELK per i log e Alerting configurato per tracciare errori, risorse anomale e tentativi non autorizzati.
La sicurezza delle immagini container è ovviamente fondamentale per prevenire che vulnerabilità e malware si diffondano nel cluster. Questa va gestita adottando diverse strategie:
Non meno importante è la protezione del datastore etcd, un componente critico di Kubernetes che memorizza la configurazione e lo stato dell’intero cluster. La sua compromissione avrebbe conseguenze gravissime, per questo la sua protezione è di massima importanza. Va criptato in transito e a riposo (proteggendo i dati criptati da intercettazioni o accessi diretti), nonchè isolato con TLS, che assicura una comunicazione sicura. Va inoltre sottoposto a backup frequenti (sia usando strumenti nativi come etcdctl che soluzioni con snapshot in object storage), ma avere i backup non è sufficiente: è essenziale testare regolarmente anche le procedure di restore.
Infine, introdurre Admission Controller (come OPA/Gatekeeper, componenti che intercettano e possono rifiutare le richieste diretta al cluster), impostare resource requests/limits per evitare oversubscription e sovraccarichi, e garantire probes di readiness/liveness (controlli periodici per monitorare lo “stato di salute” di un pod) incrementa sicurezza e resilienza.
Grazie a tutti questi accorgimenti, un cluster KaaS diventa altamente sicuro, performante e pronto a fronteggiare incidenti, fornendo una base solida su cui costruire applicazioni mission-critical.
Se vuoi approfondire la sicurezza in ambito Kubernetes, dai un’occhiata anche all’approfondimento sulla Container Security o più in generale sulla sicurezza nel Cloud.
Come abbiamo visto, Kubernetes as a Service (KaaS) rivoluziona il ciclo di vita delle applicazioni DevOps offrendo una solida astrazione dell’infrastruttura che consente ai team di concentrarsi su codice, automazione e qualità del rilascio. Il supporto nativo per CI/CD emerge in modo evidente: Kubernetes consente di integrare pipeline con strumenti come GitLab CI/CD, Jenkins o Azure DevOps, permettendo build, test e deploy automatici direttamente su cluster, con rollback ed aggiornamenti senza downtime (blue/green, canary).
La containerizzazione assicura consistenza tra ambienti e previene i classici problemi “works‑on‑my‑machine”, migliorando la produttività e la predicibilità ed accelerando il time‑to‑market. Grazie alla scalabilità automatica (HPA, VPA, cluster autoscaler, KEDA), le pipeline possono adeguare dinamicamente risorse in base al carico, garantendo efficienza e costi ottimizzati.
Kubernetes mantiene il “desired state” sostituendo automaticamente pod down e sostenendo la resilienza end‑to‑end, liberando i DevOps dall’overhead di gestione dell’infrastruttura standard. L’astrazione dell’infrastruttura che caratterizza KaaS significa che i team DevOps non devono più preoccuparsi di provisioning di VM o networking: possono operare in un ambiente dichiarativo GitOps, dove ogni modifica è tracciabile, versionata e deployabile via commit.
Inoltre, si riduce drasticamente l’impatto operativo: i team DevOps possono far partire runner on-demand per CI, testare in namespace isolati, poi distruggerli al termine, eliminando costi legati a server attivati ad-hoc. KaaS dunque permette di realizzare pipeline CI/CD e IaC robuste, resilienti e agili, con un focus totale sul valore applicativo, non sull'infrastruttura sottostante.
Abbiamo citato tanti concetti che meriterebbero di essere approfonditi, per farlo puoi esplorare le risorse che abbiamo creato su Infrastructure as Code, GitOps e Continous Integration e Delivery.
Infine, è d’obbligo citare il contesto dell’Artificial Intelligence. Infatti, Kubernetes as a Service si sta rivelando una piattaforma strategica per il deployment e lo scaling di applicazioni AI/ML, grazie all’astrazione dell’infrastruttura e a features built-in come HPA, VPA e Cluster Autoscaler.
Strumenti come quelli appena citati consentono di allocare dinamicamente risorse in funzione del carico e dei requisiti di GPU o CPU, mentre il Cluster Autoscaler estende la scalabilità fino al livello dei nodi, evitando sprechi e garantendo performance ottimali per training e inferenza. Inoltre, servizi come Azure AKS offrono integrazione nativa con GPU e nodi spot per ridurre i costi di training, mentre le Node Pool separate permettono workload differenziati (ad esempio training vs inferenza).
A ciò si aggiungono soluzioni di auto-scaling basate su AI predittiva, capaci di anticipare i picchi di traffico e allocare risorse proattivamente, riducendo lag negli spike e abbattendo i costi fino al 40–50 %. Risultati confermati anche da casi reali, come quello di Alibaba CS con AHPA (Adaptive HPA), che ha aumentato il CPU usage del 10 % (riducendo la capacità della CPU sprecata o in idle) e ridotto complessivamente i costi del 20 % grazie all’uso più efficiente delle risorse cloud.
Inoltre, KaaS supporta ecosistemi AI/ML completi attraverso piattaforme come Kubeflow, che offrono notebook interattivi (scrittura ed esecuzione di codice per sperimentare con i modelli), pipeline di training (automazione dell’addestramento e preparazione dei dati di test), operator per framework (che permettono di eseguire direttamente su K8S alcuni framework di ML popolari come TensorFlow e PyTorch) e serving tramite KServe (per rendere il modello utilizzabile in produzione tramite API). Insomma, si tratta di piattaforme complete con una suite di strumenti specializzati che fornisce tutto il necessario a data scientists ed ingegneri ML per orchestrare l’intero ciclo di vita del modello on Kubernetes, dall’esperimento iniziale al deployment in produzione, senza doversi preoccupare dell’infrastruttura sottostante.
Sul fronte operativo, invece, esistono plugin e operator intelligenti (es. KubeAI, kgateway, Kubectl‑AI) potenziati dall’AI che semplificano la gestione operativa di Kubernetes, ad esempio generando manifest YAML o fornendo introspezione automatizzata sul cluster.
Altre soluzioni come kubernetes-sigs/lws (LeaderWorkerSet API) sono pensate per semplificare il deployment e lo scaling di modelli AI complessi, in particolare quelli multi-host e multi-node, permettendo di trattare un gruppo di pod come un'unica unità di replicazione.
Per servire concretamente e facilmente gli LLM su Kubernetes vi è infine vLLM, strumento che permette di eseguire modelli LLM in modo distribuito e scalabile, supporta il deployment sia su CPU che GPU, ottimizza l’uso delle risorse su più nodi e garantisce alta disponibilità e resilienza nell’inference. I nostri Cloud Native Engineers approfondiscono questi aspetti nel talk “Deploy, scale, serve: gestire motori di Inference AI su Kubernetes”.
In sintesi, KaaS per AI/ML offre una base scalabile, prevedibile, sicura ed economicamente efficiente per gestire workflow complessi, con in più funzionalità predittive integrate per ottimizzare costi e performance, un vantaggio competitivo che sempre più team stanno adottando.
Dopo esserci dilungati nei benefici, è giunta l’ora di parlare di quelli che sono i limiti della soluzione KaaS. Infatti, sebbene Kubernetes as a Service (KaaS) offra numerosi vantaggi in termini di semplificazione e automazione, è fondamentale approcciare questa tecnologia con una piena consapevolezza delle potenziali sfide a cui si va incontro.
Vediamo allora quali sono le principali problematiche e come l'approccio consulenziale e i servizi specializzati di SparkFabrik possono aiutare a mitigarle.
Con KaaS, la sicurezza dell'infrastruttura Kubernetes è inevitabilmente condivisa tra il provider e il cliente. Comprendere appieno dove finiscono le responsabilità del provider e dove iniziano quelle dell'utente è fondamentale, ma non sempre immediato.
L'approccio SparkFabrik: Per evitare che questo rischio si trasformi in una minaccia, affianchiamo i nostri clienti per definire chiaramente i perimetri di responsabilità. Attraverso una Consulenza su Kubernetes personalizzata e il percorso strutturato del Cloud Native Journey, guidiamo i team nell'implementazione delle best practice di sicurezza che competono all’azienda (e non al provider). Questo include l'adozione del Principio del Minimo Privilegio (PoLP) con RBAC, la configurazione di network policies stringenti, la gestione sicura delle immagini container, il monitoraggio continuo e molto altro ancora.
Affidarsi a un unico provider KaaS, ahimè, può generare una forte dipendenza tecnologica, rendendo complesse e costose future migrazioni verso altri provider o verso soluzioni on-premise.
L'approccio SparkFabrik: In SparkFabrik, privilegiamo soluzioni basate su standard aperti e tecnologie Open Source, proprio per garantire la massima portabilità e flessibilità. Il nostro obiettivo è trasferire conoscenze e strumenti per rendere il team autonomo, evitando di creare dipendenze tecnologiche o contrattuali (no lock-in). Quindi la nostra consulenza è volta a progettare architetture che, pur sfruttando i benefici del KaaS, minimizzino il rischio di lock-in, ad esempio attraverso l'uso di configurazioni Kubernetes standard e l'adozione di pratiche DevOps che facilitano la gestione ibrida o multi-cloud.
Il KaaS, offrendo un "Control Plane Gestito", astrae gran parte della complessità infrastrutturale. Questo comporta, per sua natura, un minor controllo diretto sull'hardware sottostante e su alcune configurazioni di rete avanzate rispetto a una gestione Kubernetes self-managed.
L'approccio SparkFabrik: Ogni organizzazione ha esigenze di controllo differenti, lo sappiamo bene. Per questo ti supportiamo nel selezionare il provider KaaS e il livello di servizio più in linea con le necessità specifiche di governance e personalizzazione. Lavoriamo per ottimizzare le configurazioni disponibili sulla piattaforma scelta, massimizzando il tuo controllo entro i limiti del servizio. Qualora un controllo più granulare fosse un requisito imprescindibile, niente paura. Abbiamo tutta l’esperienza necessaria per guidarti nell'implementazione e gestione di cluster Kubernetes dedicati o soluzioni ibride, bilanciando i vantaggi dell'astrazione con le necessità di flessibilità e controllo diretto.
Per concludere, possiamo dire che affrontare queste sfide richiede competenze, esperienza e metodo. Esattamente quello che possiamo offrirti per trasformare le potenziali criticità di KaaS in opportunità di crescita e ottimizzazione.