Kubernetes è responsabile dell’orchestrazione di oltre tre quarti di tutte le applicazioni containerizzate e le aziende devono capirne il valore per affrontare le sfide. La piattaforma infatti può fornire l’automazione e gli insight sui dati di cui un business ha oggi bisogno per poter avere successo. I dati sono tra gli asset più importanti presenti nell’arsenale di risorse di un’azienda.
Il valore di Kubernetes per affrontare al meglio le sfide
Però il loro valore si deprezza rapidamente se non possono essere gestiti e analizzati in maniera efficace. I requisiti legati all’analisi dei dati non fanno che aumentare, mentre i clienti implementano e gestiscono applicazioni moderne in ambienti composti da molteplici cloud e cluster. Un’architettura così variegata innalza il livello di complessità nella gestione delle applicazioni e, ovviamente, dei dati che esse contengono.
Ottenere insight business-critical
Tutti vogliono rendere più rapido il time-to-insight a fronte delle crescenti richieste di nuove funzionalità e caratteristiche, velocizzazione dell’analisi dei dati e compressione dei tempi di deployment del software. Ecco allora che le aziende dovrebbero adottare Kubernetes come perno intorno al quale rendere possibile l’implementazione di questi workload e la relativa gestione, oltre che per ricavare il valore insito nei dati.
Migliorare la collaborazione
Per poter iniziare a ricavare questi insight, le aziende necessitano di una strategia dedicata che comprenda gestione e protezione dei dati e data service. È qui che Kubernetes entra in gioco come piattaforma di data management. Implementare Kubernetes può anche migliorare la collaborazione e lasciare spazio ai team DevOps affinché possano concentrarsi sull’innovazione anziché sulla routine quotidiana di manutenzione e gestione.
Il valore di Kubernetes e le sfide
Perché mai un’azienda dovrebbe far ciò? Mettendo a disposizione una piattaforma sulla quale poter eseguire con facilità applicazioni cloud-native, Kubernetes consente di ricavare rapidamente dai dati insight business-critical. Questo si traduce in una maggior velocità sia nello sviluppo che nella produzione e nel time-to-insight. Da qui un impulso alla creatività e alla produttività all’interno delle aziende. Dal pagamento delle bollette alla collaborazione con i colleghi, tutti dipendiamo dalle cosiddette modern application a casa come al lavoro.
La gestione delle tipologie
Non sorprende che le aziende stiano dando la priorità allo sviluppo e all’attivazione di app di questo tipo. Composte da decine o anche centinaia di microservizi, le modern application sono spesso supportate da uno o più data service come database, streaming e code di messaggi, ricerche, pipeline AI/ML e altri ancora.
Gestire così tante tipologie di data service è cosa complessa, ma la difficoltà è accentuata dal numero di istanze di database create per poter assicurare la gestione e la scalabilità all’interno di ambienti di vario genere. Una piattaforma che permette di gestire i servizi dati su Kubernetes aiuta a semplificare le operazioni di tutti i giorni automatizzando le attività ripetitive di routine
Implementare Kubernetes per innovare
Velocità, scalabilità, agilità e affidabilità non sono mai state tanto importanti per il successo di un’azienda. Riconducendo i loro normali container sotto l’ombrello di Kubernetes, le aziende possono creare una piattaforma in cui una gestione uniforme e semplificata facilita la collaborazione tra sviluppatori e operations. Una gestione dei dati valida, completa e agile può velocizzare il processo decisionale. In caso contrario può rallentare drasticamente il lavoro di un team.
Il futuro di Kubernetes
Introducendo l’automazione affiancata a una gestione self-service semplice ed efficace, le aziende possono lasciare che i loro team DevOps si concentrino sull’innovazione e sulla soluzione delle esigenze dell’intera organizzazione. Il futuro di Kubernetes promette la disponibilità di un ambiente di data management trasparente che aumenti l’efficienza, promuova l’agilità e velocizzi l’insight ricavato dai dati.
