Le organizzazioni che utilizzano Kubernetes stanno affrontando una realtà scomoda: nonostante le promesse di efficienza e riduzione dei costi, la gestione dei container orchestrati si sta rivelando sempre più onerosa.
Un recente studio condotto da Spectro Cloud rivela infatti che l'88% delle aziende ha registrato un incremento del costo totale di proprietà nell'ultimo anno, spingendo il 92% di esse a investire in strumenti di ottimizzazione basati sull'intelligenza artificiale.
La tendenza al sovradimensionamento rappresenta uno dei principali fattori di crescita dei costi. Come spiega Yasmin Rajabi di CloudBolt Software, gli sviluppatori preferiscono configurare risorse abbondanti piuttosto che rischiare chiamate notturne per problemi di performance. Questa mentalità, comprensibile dal punto di vista operativo, genera sprechi significativi quando moltiplicata per migliaia di workload.
Jeremy Oakey di Spectro Cloud evidenzia come la previsione dei requisiti di risorse Kubernetes rimanga una sfida complessa. Gli sviluppatori tendono a impostare parametri di configurazione generosi "per ogni evenienza", comportamento che a scala enterprise porta a una proliferazione incontrollata di cluster sovradimensionati.
Quando la flessibilità diventa un boomerang economico
Steve Morris, CEO di NEWMEDIA.com, ha documentato un aumento del 18% delle spese K8s, scoprendo che il 31% dei workload utilizzava meno del 25% della CPU per il 95% del tempo. Questa inefficienza deriva spesso dalla gestione decentralizzata, dove ogni team gestisce i propri cluster definendo regole di autoscaling conservative.
"Quando i team di rilascio gestiscono i propri cluster, finiscono per bloccare il sovraprovisionamento nei file di configurazione", osserva Morris. La riluttanza degli ingegneri ad aggiustare le risorse verso il basso nasce dalla paura di causare incidenti o compromettere gli SLA.
Oltre ai costi diretti dell'infrastruttura, ci sono anche quelli umani da considerare: gli stipendi dei platform engineer possono raggiungere i 200.000 dollari annui, mentre due ingegneri possono dedicare metà della loro settimana alla messa a punto della capacità e alla gestione degli alert. Come sottolinea Morris, l'overhead operativo cresce con ogni nuovo servizio, non solo con l'aumento del traffico.
Yashin Manraj di Pvotal Technologies identifica nel trattare Kubernetes come macchine virtuali statiche uno degli errori più comuni. Questo approccio lascia numerosi asset orfani e dimostra una mancanza di comprensione delle reali potenzialità dell'orchestrazione.
L'intelligenza artificiale come possibile soluzione
La complessità matematica dell'allocazione delle risorse sta spingendo il settore verso soluzioni basate su AI e machine learning. Rajabi osserva che "l'allocazione delle risorse è un problema matematico complesso e multidimensionale", ideale per l'applicazione di algoritmi intelligenti che possano monitorare continuamente l'utilizzo dei pod e apprendere dai pattern storici.
I fornitori stanno convergendo da due domini: da un lato gli specialisti della gestione Kubernetes, dall'altro i vendor FinOps che integrano capacità AI per il controllo proattivo dei costi. Questa convergenza sta creando un approccio più sofisticato che combina controllo operativo e responsabilità finanziaria.
Nonostante le sfide, esistono strategie concrete per contenere l'escalation dei costi. Oakey raccomanda di valutare regolarmente la dismissione di cluster inutilizzati, ridimensionare le risorse, impostare soglie di autoscaling appropriate e rivedere politiche come la retention dei log e la configurazione dello storage.
Tuttavia, è fondamentale distinguere tra costi e investimenti, specialmente nell'era dell'AI. "Distribuire cluster Kubernetes per supportare applicazioni trasformative che generano ricavi non è solo una spesa, ma un investimento in innovazione e vantaggio competitivo", conclude Oakey. La domanda centrale diventa quindi se l'infrastruttura Kubernetes viene operata per fornire il massimo valore in termini di velocità, scelta e flessibilità per i team applicativi.
