Kubernetes (K8s) là gì? Tìm hiểu về kiến trúc, chức năng, cơ chế hoạt động và Kubernetes Engine Services

Kubernetes (K8s) là nền tảng/công cụ điều phối container mã nguồn mở, hoạt động như “hệ điều hành cho đám mây” với khả năng tự động hóa triển khai, mở rộng và phục hồi các ứng dụng. Nội dung này giúp bạn hiểu rõ kiến trúc K8s (Kubernetes Architecture) gồm Control Plane và Worker Nodes, các khái niệm cốt lõi như Pod, Deployment, Service, cùng loạt chức năng quan trọng: cân bằng tải (service discovery and load balancing), điều phối lưu trữ (storage orchestration), autoscaling, khả năng tự phục hồi (self-healing) và quản lý cấu hình, bảo mật cao (secret and configuration management).

Ngoài ra, bạn sẽ được tìm hiểu thêm cơ chế hoạt động - vận hành cốt lõi, ưu – nhược điểm của K8s (Kubernetes). Nếu doanh nghiệp đang mong muốn tìm giải pháp về việc triển khai và mở rộng ứng dụng Cloud-Native trên hạ tầng cloud, thì có thể tham khảo dịch vụ Container Orchestration Engine: FPT Kubernetes Engine và FPT Kubernetes Engine with GPU. Tuy nhiên, với những hệ thống vừa và nhỏ, nhiều doanh nghiệp chọn dịch vụ cho thuê VPS trước khi chuyển lên Kubernetes để tiết kiệm chi phí.

1. Khái niệm về Kubernetes

1.1. Kubernetes (K8s) là gì?

Kubernetes (thường được gọi là K8s) là một nền tảng điều phối container mã nguồn mở (open-source container orchestration platform), hoạt động như một hệ điều hành cho đám mây (cloud operating system). Mục tiêu chính của Kubernetes là tự động hóa toàn bộ vòng đời ứng dụng container hóa, bao gồm việc triển khai, mở rộng quy mô (scaling), phục hồi lỗi (self-healing), khám phá dịch vụ (service discovery), và cân bằng tải (load balancing). Hiểu đơn giản, Kubernetes giống như một “hệ điều hành” chạy trên nhiều máy chủ, giúp bạn quản lý các ứng dụng dễ dàng hơn.

Ban đầu Kubernetes được phát triển bởi Google và hiện được duy trì bởi Cloud Native Computing Foundation (CNCF) và đã trở thành tiêu chuẩn công nghiệp trong việc xây dựng, quản lý hệ thống cloud-native và kiến trúc microservices. 

Không chỉ là một công cụ, Kubernetes là một hệ sinh thái hoàn chỉnh (ecosystem), cung cấp framework vững chắc cho việc triển khai, vận hành và quản lý hệ thống phân tán (distributed systems) ở quy mô lớn, với khả năng linh hoạt, phục hồi và mở rộng theo nhu cầu cơ bản và chuyên biệt của doanh nghiệp.

Bảng 1.1: Bảng tổng hợp thông tin chi tiết về ứng dụng quản lý container: Kubernetes (K8s)

1.2. Các thuật ngữ phổ biến trong Kubernetes

Bảng 1.2: Tổng hợp các thuật ngữ phổ biến nhất trong Kubernetes

2. Kiến trúc của Kubernetes (Kubernetes Architecture)

Kiến trúc Kubernetes (Kubernetes Architecture) bao gồm hai phần cốt lõi: Mặt phẳng điều khiển (Control Plane) và Nút làm việc (Worker Nodes). Control Plane chịu trách nhiệm quản lý, điều phối và duy trì trạng thái mong muốn của toàn bộ cụm (cluster), trong khi Worker Nodes là nơi các ứng dụng container được triển khai và vận hành thực tế.

2.1. Control Plane (Mặt phẳng điều khiển)

Control Plane là trung tâm điều hành, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và tuân thủ theo các cấu hình khai báo. Nó bao gồm nhiều thành phần hợp tác chặt chẽ:

• API Server (kube-apiserver): Là cổng giao tiếp chính của Kubernetes, tiếp nhận tất cả các yêu cầu từ người dùng (qua công cụ dòng lệnh kubectl, dashboard, hoặc các dịch vụ khác). API Server xử lý xác thực, kiểm tra tính hợp lệ và truyền lệnh đến các thành phần khác trong Control Plane.
• Etcd: Một kho lưu trữ key-value phân tán có tính nhất quán cao, lưu trữ toàn bộ dữ liệu cấu hình, thông tin tài nguyên và trạng thái cụm. etcd được xem là “single source of truth”, đảm bảo dữ liệu luôn sẵn sàng và bền vững ngay cả khi hệ thống gặp sự cố.
• Scheduler (kube-scheduler): Chịu trách nhiệm theo dõi các Pod mới được tạo nhưng chưa có Node gán. Scheduler đánh giá nhiều yếu tố như nhu cầu CPU, bộ nhớ, ràng buộc phần cứng, affinity/anti-affinity và chính sách ưu tiên để chọn Worker Node tối ưu cho Pod.
• Controller Manager (kube-controller-manager): Quản lý nhiều controller nhỏ chạy song song để duy trì trạng thái mong muốn.
• Cloud Controller Manager: Dành cho môi trường cloud, thành phần này tích hợp Kubernetes với các dịch vụ của nhà cung cấp như AWS, GCP hoặc Azure. Nó quản lý các tài nguyên hạ tầng như Load Balancer, Node, Persistent Volume và đảm bảo Kubernetes có thể khai thác sức mạnh của đám mây một cách tự động.

2.2.  Worker Nodes (Nút làm việc từ xa)

Worker Nodes là nơi toàn bộ ứng dụng container thực sự chạy. Mỗi Node có thể là một máy ảo hoặc máy chủ vật lý, bên trong bao gồm các thành phần chính:

• Kubelet: Một agent chạy trên mỗi Node, nhận lệnh từ API Server thông qua Control Plane. Kubelet đảm bảo rằng Pod và container đang chạy đúng như mô tả trong file khai báo, đồng thời báo cáo trạng thái Node và Pod về cho Control Plane.
• Kube-proxy: Thành phần mạng trên mỗi Node, quản lý định tuyến và cân bằng tải. Nó duy trì kết nối giữa các dịch vụ và Pod, đồng thời áp dụng quy tắc iptables/IPVS để định tuyến lưu lượng đến Pod chính xác.
• Container Runtime: Phần mềm chịu trách nhiệm chạy các container. Kubernetes hỗ trợ nhiều runtime khác nhau như Docker, containerd, CRI-O, mang đến sự linh hoạt trong triển khai và vận hành.

2.3. Các thành phần bổ sung khác

Ngoài Control Plane và Worker Nodes, Kubernetes còn có nhiều thành phần bổ sung để mở rộng khả năng quản lý và vận hành:

• Cluster: Là tập hợp bao gồm Control Plane và tất cả Worker Nodes, hợp thành một cụm Kubernetes hoàn chỉnh. Đây là môi trường nơi các ứng dụng container hóa được triển khai và mở rộng.
• Pod: Đơn vị triển khai nhỏ nhất của Kubernetes, chứa một hoặc nhiều container. Các container trong cùng một Pod chia sẻ tài nguyên như mạng, lưu trữ, và có cùng địa chỉ IP, giúp chúng giao tiếp hiệu quả với nhau như một thực thể logic duy nhất.
• Add-ons: Các thành phần mở rộng nhằm tăng cường chức năng cho cụm.

3. Chức năng chính của Kubernetes

Giải pháp quản lý container Kubernetes bao gồm 10 chức năng chính:

• Service discovery and load balancing (Dịch vụ cân bằng tải)
• Storage orchestration (Điều phối lưu trữ)
• Automated rollouts and rollbacks (Tự động triển khai và hoàn nguyên)
• Automatic bin packing (Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên)
• Self-healing (Tự động phục hồi)
• Secret and configuration management (Quản lý cấu hình và thông tin nhạy cảm)
• Batch execution (Xử lý theo lô)
• Horizontal scaling (Tự động mở rộng ngang)
• IPv4/IPv6 dual-stack (Hỗ trợ dual-stack IPv4/IPv6)
• Designed for extensibility (Thiết kế mở rộng)

3.1. Dịch vụ cân bằng tải (Service discovery and load balancing)

Kubernetes (K8s) có thể công khai (expose) một container thông qua DNS hoặc địa chỉ IP nội bộ. Khi lưu lượng truy cập tăng cao, K8s tự động thực hiện cân bằng tải (load balancing) để phân phối lưu lượng giữa các Pod, đảm bảo hệ thống hoạt động ổn định và sẵn sàng.

3.2.  Điều phối lưu trữ (Storage orchestration)

Kubernetes (K8s) hỗ trợ tự động gắn kết nhiều loại hệ thống lưu trữ, từ ổ đĩa cục bộ (local storage), dịch vụ lưu trữ của các nhà cung cấp đám mây công cộng (AWS EBS, GCP Persistent Disk, Azure Disk), cho đến các giải pháp lưu trữ triển khai trên hạ tầng cloud server. 

>> Xem thêm: Giá thuê server - Dịch vụ cho thuê máy chủ cloud siêu tốc tại FPT Cloud

3.3. Tự động triển khai và hoàn nguyên (Automated rollouts and rollbacks)

Kubernetes (K8s) sẽ tự động điều phối và điều chỉnh trạng thái thực tế để khớp với trạng thái đó, với tốc độ và cơ chế cập nhật có thể kiểm soát được chỉ bằng việc khai báo trạng thái mong muốn của hệ thống.

3.4. Tối ưu hóa phân bổ tài nguyên (Automatic bin packing)

 Kubernetes sẽ tự động lập lịch (scheduling) và phân bổ container vào các node phù hợp, nhằm tối ưu hóa việc sử dụng tài nguyên của toàn bộ hệ thống bằng việc cung cấp cho Kubernetes (K8s) một cụm các node và định nghĩa yêu cầu tài nguyên như CPU và bộ nhớ (RAM) cho từng container.

3.5. Tự động phục hồi (Self-healing)

Kubernetes có khả năng tự động khởi động lại các container gặp sự cố, thay thế container khi cần, loại bỏ những container không phản hồi và chỉ phân phối (expose) các container ở trạng thái sẵn sàng đến client.

3.6. Quản lý cấu hình và thông tin nhạy cảm (Secret and configuration management)

Kubernetes cho phép lưu trữ và quản lý các thông tin nhạy cảm như mật khẩu, token OAuth hay khóa SSH dưới dạng Secrets. Bạn có thể triển khai hoặc cập nhật dữ liệu nhạy cảm và cấu hình ứng dụng mà không cần rebuild lại container image, đồng thời tránh làm lộ thông tin trong cấu hình hệ thống (stack configuration).

3.7. Xử lý theo lô (Batch execution)

Ngoài các chức năng cốt lõi, Kubernetes còn hỗ trợ quản lý các tác vụ xử lý theo lô (batch jobs) và quy trình CI/CD (Continuous Integration/Continuous Deployment), đồng thời có khả năng thay thế các container gặp sự cố khi cần thiết để đảm bảo hệ thống ổn định.

3.8. Tự động mở rộng ngang (Horizontal scaling)

Kubernetes (K8s) cho phép mở rộng hoặc thu hẹp số lượng container một cách linh hoạt thông qua dòng lệnh (kubectl), giao diện người dùng (UI), hoặc tự động dựa trên mức sử dụng tài nguyên như CPU và RAM (Horizontal Pod Autoscaler).

3.9. Hỗ trợ dual-stack IPv4/IPv6 (IPv4/IPv6 dual-stack)

K8s cấp phát địa chỉ IPv4, IPv6 cho Pod và Service.

3.10. Thiết kế mở rộng (Designed for extensibility)

Thêm các tính năng vào Kubernetes Cluster mà không cần thay đổi mã nguồn gốc (upstream).

4. Cơ chế hoạt động của nền tảng điều phối container K8s (Kubernetes)

Cách thức hoạt động của Kubernetes (K8s) dựa trên một cụm máy chủ (cluster) nhằm tự động hóa toàn bộ quá trình quản lý ứng dụng container. K8s sử dụng bộ lập lịch (scheduler) để phân bổ container vào các nút làm việc (worker nodes), giúp tối ưu tài nguyên hệ thống. Đồng thời, nó liên tục giám sát trạng thái ứng dụng, tự động khởi động lại hoặc thay thế container khi có sự cố, đảm bảo tính sẵn sàng cao. Kubernetes cũng hỗ trợ mở rộng quy mô linh hoạt theo nhu cầu (scaling) và quản lý mạng ổn định, từ đó loại bỏ các thao tác thủ công phức tạp trong triển khai và vận hành.

5. Ưu điểm và Nhược điểm của Kubernetes K8S

5.1. Lợi ích của công cụ điều phối container mã nguồn mở - Kubernetes

• Khả năng mở rộng linh hoạt: Kubernetes cho phép tăng hoặc giảm số lượng container/Pod tùy theo nhu cầu sử dụng. Việc mở rộng có thể thực hiện thủ công qua dòng lệnh, giao diện hoặc tự động (autoscaling) dựa trên chỉ số tài nguyên như CPU, RAM, giúp hệ thống luôn duy trì hiệu suất ổn định ngay cả khi lưu lượng tăng đột biến.
• Tự động hóa vận hành: Kubernetes hỗ trợ triển khai, cập nhật và quản lý ứng dụng một cách tự động, giảm thiểu tối đa sự can thiệp thủ công. Ứng dụng container có thể chạy nhất quán trên mọi môi trường (bare metal, máy ảo, public cloud/private cloud), đồng thời dễ dàng di chuyển giữa các nền tảng mà không cần thay đổi kiến trúc.
• Khả năng tự phục hồi: K8s liên tục giám sát trạng thái của containers. Khi có sự cố xảy ra (container bị crash, lỗi, hoặc không phản hồi), hệ thống sẽ tự động khởi động lại Pod, tạo mới container hoặc thay thế chúng. Chỉ những container sẵn sàng mới được phân phối đến người dùng, đảm bảo dịch vụ luôn ổn định và liên tục.
• Sử dụng tài nguyên hiệu quả: Kubernetes phân bổ tài nguyên máy chủ (CPU, RAM, Disk) một cách tối ưu và linh hoạt, giúp mỗi ứng dụng chỉ tiêu thụ đúng phần cần thiết. Điều này giúp doanh nghiệp tận dụng tối đa hạ tầng sẵn có, giảm lãng phí và tiết kiệm chi phí vận hành.
• Triển khai nhanh chóng và nhất quán: Nhờ cơ chế chuẩn hóa quy trình đóng gói ứng dụng trong container, Kubernetes đảm bảo tính di động và đồng nhất khi triển khai trên nhiều môi trường khác nhau. Doanh nghiệp có thể ra mắt sản phẩm nhanh hơn, giảm rủi ro trong quá trình phát triển và vận hành.
• Hỗ trợ ứng dụng stateful và quản lý lưu trữ: K8s không chỉ dành cho ứng dụng stateless mà còn hỗ trợ ứng dụng stateful thông qua việc gắn kết và quản lý bộ nhớ. Người dùng có thể dễ dàng kết nối hệ thống lưu trữ như local disk, block storage, hoặc cloud storage providers.
• Quản lý dịch vụ và kết nối mạng ổn định: Kubernetes có khả năng tự động gán DNS hoặc địa chỉ IP cho container, đồng thời cân bằng tải (load balancing) để phân phối lưu lượng hợp lý. Điều này giúp ứng dụng luôn khả dụng và duy trì trải nghiệm người dùng ổn định.
• Tính mở rộng: Doanh nghiệp có thể dễ dàng tích hợp thêm công cụ CI/CD, quan sát (observability), bảo mật và machine learning vào hệ thống.

5.2. Hạn chế của K8s

• Kiến trúc phức tạp, khó tiếp cận: Kubernetes có kiến trúc nhiều tầng với hàng loạt khái niệm như Pods, Nodes, Services, Ingress, Deployments. Điều này khiến người mới bắt đầu gặp khó khăn trong việc nắm bắt toàn bộ hệ thống. Doanh nghiệp cần đầu tư đáng kể thời gian và nguồn lực để đào tạo đội ngũ, đặc biệt khi triển khai trên quy mô lớn.
• Khó khăn trong cấu hình và quản lý: Việc thiết lập một Kubernetes Cluster từ đầu đòi hỏi phải cấu hình mạng, lưu trữ, RBAC (quyền truy cập), chính sách bảo mật và nhiều yếu tố khác. Với những tổ chức chưa có kinh nghiệm, quá trình này có thể gây ra sai sót trong cấu hình (misconfiguration), dẫn đến hệ thống kém ổn định hoặc không an toàn.
• Yêu cầu bảo mật nghiêm ngặt: Kubernetes không cung cấp sẵn cơ chế bảo mật mặc định. Điều này đồng nghĩa với việc đội ngũ kỹ thuật phải chủ động triển khai thêm các công cụ giám sát và bảo mật như Prometheus, Grafana, ELK Stack, Network Policies để giảm thiểu rủi ro. Ngoài ra, nếu các container images chứa lỗ hổng hoặc không được cập nhật thường xuyên, chúng có thể trở thành điểm yếu để hacker khai thác.
• Tiêu tốn tài nguyên hệ thống và chi phí vận hành cao: ubernetes cần một lượng tài nguyên CPU và RAM (bộ nhớ trong) đáng kể để vận hành control plane và worker nodes. Đối với hệ thống nhỏ, chi phí này có thể vượt quá lợi ích mang lại. Đồng thời, hạ tầng triển khai (storage, networking, VM instances) nếu không được tối ưu sẽ khiến tổng chi phí vận hành (TCO) tăng cao.
• Yêu cầu quản lý chuyên sâu: Để tối ưu hóa chi phí và hiệu suất, cụm Kubernetes cần được theo dõi và quản lý liên tục. Nếu không được quản lý hợp lý, chi phí vận hành có thể tăng cao hơn so với các giải pháp đơn giản hơn. Điều này đòi hỏi đội ngũ DevOps/Cloud Engineers có kỹ năng chuyên sâu và hệ thống công cụ hỗ trợ hiện đại.

6. Ứng dụng giải pháp điều phối container K8s trong thực tế

6.1. Các trường hợp nên sử dụng Kubernetes (K8s)

K8s đặc biệt hữu ích trong các trường hợp sau:

• Doanh nghiệp lớn cần mở rộng nhanh chóng (scaling): Khi hệ thống đã chạy trên container (như Docker) và đòi hỏi khả năng mở rộng linh hoạt theo nhu cầu, Kubernetes là công cụ không thể thiếu để tối ưu tài nguyên và duy trì hiệu suất ổn định.
• Dự án cần triển khai nhiều container cho một dịch vụ: Với những hệ thống yêu cầu chạy từ 5 container trở lên (>=5 containers) cho cùng một loại dịch vụ, Kubernetes giúp tự động hóa triển khai, quản lý và cân bằng tải, giảm thiểu công sức vận hành thủ công.
• Startup và doanh nghiệp tăng trưởng nhanh: Các startup thường cần sự linh hoạt và khả năng mở rộng theo thời gian thực. Kubernetes đáp ứng hoàn hảo nhu cầu này nhờ tính năng auto-scaling, cho phép điều chỉnh quy mô hệ thống dễ dàng khi lượng người dùng hoặc khối lượng công việc tăng đột biến.

6.2. Các trường hợp không nên ứng dụng K8s (Kubernetes)

Có một số tình huống doanh nghiệp nên cân nhắc trước khi triển khai:

• Ứng dụng nhỏ, ít container: Nếu hệ thống chỉ chạy vài container đơn giản, việc thiết lập Kubernetes sẽ tạo ra sự phức tạp và chi phí quản lý không cần thiết. Docker Compose hoặc các giải pháp nhẹ hơn có thể phù hợp hơn.
• Đội ngũ chưa có kinh nghiệm quản lý hạ tầng phức tạp: Kubernetes có đường cong học tập cao, yêu cầu hiểu biết về container, mạng, bảo mật và quản lý tài nguyên. Nếu đội ngũ chưa sẵn sàng, việc áp dụng sớm có thể dẫn đến rủi ro và tốn kém.
• Không có nhu cầu mở rộng (scaling) lớn: Nếu hệ thống ổn định, ít thay đổi về số lượng người dùng hoặc tải công việc, việc đầu tư Kubernetes sẽ không đem lại nhiều giá trị so với chi phí vận hành.
• Nguồn lực hạn chế (startup nhỏ, MVP): Với các dự án thử nghiệm, MVP hoặc startup giai đoạn đầu, việc vận hành Kubernetes có thể “overkill”. Sử dụng dịch vụ PaaS (Platform as a Service) như Heroku, Render, hoặc cloud managed service có thể nhanh chóng và tiết kiệm hơn.

7. FPT Kubernetes Engine - Dịch vụ cung cấp nền tảng điều phối container dựa trên Kubernetes mã nguồn mở

FPT Kubernetes Engine (FKE) là dịch vụ tối ưu hóa triển khai ứng dụng Cloud Native toàn diện được tích hợp các thành phần: Container Orchestration, Storage, Networking, Security và PaaS giúp doanh nghiệp dễ dàng triển khai, quản lý và mở rộng các ứng dụng container hóa trên hạ tầng đám mây bằng công nghệ cloud computing. Với FKE, khách hàng có thể tập trung vào phát triển ứng dụng thay vì phải lo lắng về vận hành, nâng cấp hay bảo mật cụm Kubernetes.

Lợi thế nổi bật của FPT Kubernetes Engine:

• Tối ưu chất lượng: Kubernetes Engine Service của FPT Cloud tích hợp được với các nền tảng Public Cloud như: AWS, MS Azure và GCP.
• Khả năng mở rộng linh hoạt: Khả năng tự động scale theo nhu cầu thực tế của doanh nghiệp.
• Tối ưu hiệu năng: Tối ưu hóa hiệu năng, tích hợp chặt chẽ với nền tảng FPT Cloud IaaS.
• Tính sẵn sàng cao: Dự phòng và phục hồi hệ thống sau thảm họa khi gặp sự cố, đảm bảo hệ thống luôn sẵn sàng hoạt động.

Các tình huống ứng dụng của FPT Kubernetes Engine:

• Chuyển đổi ứng dụng lên nền tảng container: Triển khai Kubernetes Cluster với ít thao tác, đơn giản hóa cài đặt và quản trị. Dễ dàng di chuyển ứng dụng lên FPT Cloud hoặc giữa các nền tảng đám mây khác.

• Tự động mở rộng cho ứng dụng: FKE hỗ trợ tính năng autoscale, tự động mở rộng worker nodes khi cần thiết, đảm bảo cụm Kubernetes có đủ tài nguyên để ứng dụng vận hành ổn định và đáp ứng các đợt tải tăng đột biến.

Để nhận được tư vấn và báo giá chính xác về dịch vụ Kubernetes Engine của FPT Cloud (FKE) doanh nghiệp có thể liên hệ với chúng tôi tại đây! Thêm vào đó, doanh nghiệp còn được nhận bộ tài liệu chi tiết về Managed - FPT Kubernetes Engine và Dedicated - FPT Kubernetes Engine khi đăng ký service.

8. FPT Kubernetes  Engine with GPU - Dịch vụ cung cấp nền tảng Container Orchestrator dựa trên Kubernetes tích hợp với card xử lý đồ họa Nvidia

FPT Kubernetes Engine with GPU (FKE-GPU) là dịch vụ cung cấp nền tảng Container Orchestrator dựa trên Kubernetes tích hợp với card xử lý đồ họa Nvidia (A30, A100) cùng công nghệGPU sharing (Multi-Instance GPU/ Multi-Process Service) giúp tối ưu hóa tài nguyên và chi phí sử dụng GPU nhưng vẫn đảm bảo hiệu năng cao.

Những điểm nổi bật của FKE-GPU:

• Tối ưu chi phí GPU với khả năng chia sẻ (GPU Sharing): Công nghệ GPU sharing cho phép nhiều container chia sẻ chung tài nguyên GPU, giúp tiết kiệm chi phí nhưng vẫn duy trì hiệu năng cao. 
• Hiệu năng vượt trội: Tích hợp GPU Nvidia hàng đầu với công nghệ Ray Tracing và hỗ trợ AI/Deep Learning như DLSS 2.0, đáp ứng nhu cầu xử lý hình ảnh và dữ liệu chuyên sâu. 
• Cấu hình linh hoạt theo nhóm worker: Hỗ trợ tùy chỉnh hiệu năng (CPU, RAM, GPU), sử dụng tag (taint) và nhãn (label) giúp triển khai và quản lý workload dễ dàng, linh hoạt hơn. 
• Tự động mở rộng GPU khi cần thiết: Tính năng GPU autoscale giúp bổ sung container hoặc node GPU tự động dựa trên nhu cầu sử dụng, đảm bảo hệ thống luôn sẵn sàng trước biến động tải. 
• Hệ thống quản lý tập trung: Cho phép khởi tạo, cấu hình và vận hành Kubernetes Cluster với GPU dễ dàng qua giao diện FPT Cloud Portal. Tài nguyên GPU được sử dụng tự động theo Operator. 
• Công cụ quản trị, giám sát toàn diện: Tích hợp công cụ monitoring, logging và tracing chi tiết để theo dõi hiệu năng ứng dụng, cảnh báo kịp thời và xử lý sự cố nhanh chóng. 

Các tình huống ứng dụng thực tế của FKE-GPU:

• AI/Deep Learning/Machine Learning: Phù hợp với các mô hình yêu cầu xử lý song song với GPU tốc độ cao.
• Render đồ họa và xử lý dữ liệu nặng: Tăng tốc xử lý hình ảnh, video hoặc workloads đòi hỏi độ trễ thấp và hiệu năng cao.
• Streaming thời gian thực và phân tích dữ liệu lớn: Xử lý luồng dữ liệu lớn tức thời, đảm bảo hiệu năng cao trong các ứng dụng video streaming hoặc phân tích theo luồng.

Nếu doanh nghiệp đang quan tâm đến nền tảng Kubernetes tích hợp với GPU thì có thể liên hệ FPT Cloud, để được tư vấn, tài liệu K8s GPU và nhận báo giá chi tiết về dịch vụ Kubernetes Engine GPU.