Zarządzanie architekturą kontenerową i serverless
Cała moc Kubernetes i Cloud Run, bez ciężaru ich utrzymania
Kontenery dały Twoim aplikacjom elastyczność i przenośność, a Kubernetes stał się standardem ich uruchamiania. Ale ta moc ma cenę: utrzymanie klastrów w produkcji to upgrade'y, skalowanie, bezpieczeństwo, naprawy i ciągła czujność, czyli złożoność, która przerasta większość zespołów. Prowadzimy Twoją warstwę kontenerową (GKE) i serverless (Cloud Run) na Google Cloud jako usługę: dobieramy właściwy runtime, utrzymujemy go bezpiecznie i wydajnie, i zdejmujemy z Ciebie ciężar zarządzania.
GKE i Cloud Run
kontenery i serverless pod opieką
auto-skalowanie
skala pod popyt
bezpieczeństwo
kontener pod kontrolą
dobór runtime
właściwy do zadania
Postawiłeś na kontenery, ale utrzymanie Kubernetes w produkcji okazało się trudniejsze, niż zakładałeś
Przejście na kontenery i Kubernetes daje realne korzyści, ale przynosi też nową, poważną złożoność operacyjną. Klaster, który działa na demo, to coś innego niż klaster utrzymywany w produkcji przez lata: z aktualizacjami, skalowaniem, bezpieczeństwem i awariami. Bez odpowiednich kompetencji i ciągłości ta złożoność zamienia się w ryzyko.
Pewnie znasz przynajmniej jedną z tych sytuacji:
-
Utrzymanie klastrów Kubernetes przerasta Twój zespół
GKE w trybie pełnej kontroli wymaga rozumienia konfiguracji węzłów, zarządzania klastrem, plików YAML i dziesiątek decyzji. To wiedza rzadka i trudna do utrzymania, a bez niej klaster działa nieoptymalnie albo niebezpiecznie. -
Aktualizacje i patche Kubernetes Cię stresują
Kubernetes rozwija się szybko, wersje trzeba aktualizować, węzły patchować. Każda aktualizacja niesie ryzyko, że coś przestanie działać, więc bywa odkładana, a wtedy rośnie dług i luki bezpieczeństwa. -
Nie wiesz, czy Twoje kontenery są bezpieczne
Obrazy z nieznanych źródeł, nadmiarowe uprawnienia, brak kontroli, co właściwie działa w klastrze. Bezpieczeństwo kontenerów to osobna dziedzina, której łatwo nie dopilnować, dopóki coś się nie wydarzy. -
Koszty klastrów rosną, a wykorzystanie jest niskie
Węzły działają nadmiarowo, zasoby są źle dobrane, nic nie skaluje się w dół, gdy popyt spada. Płacisz za moc, której nie używasz, bo skalowanie nie jest właściwie skonfigurowane. -
Nie wiesz, czy wybrałeś właściwy runtime
Wszystko wrzucasz na pełny Kubernetes, choć część usług świetnie działałaby na prostszym, tańszym serverless. Albo odwrotnie. Bez doboru runtime do zadania komplikujesz sobie życie lub przepłacasz.
Dobieramy runtime, utrzymujemy go bezpiecznie i skalujemy pod popyt
Dobre operacje cloud native zaczynają się od właściwego doboru: nie wszystko musi działać na pełnym Kubernetes. Potem to ciągła praca: aktualizacje, skalowanie, bezpieczeństwo, obserwowalność. Prowadzimy ją na Google Cloud, na GKE i Cloud Run, zdejmując z Twojego zespołu złożoność, a zostawiając mu korzyści: elastyczność, skalowalność i szybkość.
Prowadzimy operacje kontenerowe i serverless w pięciu obszarach:
Dobór runtime (GKE czy Cloud Run)
Dla każdej aplikacji dobieramy właściwe środowisko: Cloud Run dla prostych, bezstanowych usług, które mają się skalować do zera i rozliczać za użycie, GKE dla złożonych, stanowych aplikacji wymagających pełnej kontroli. Właściwy dobór to mniejsza złożoność i niższe koszty.
Utrzymanie klastrów i aktualizacje
Prowadzimy klastry GKE w produkcji: aktualizacje Kubernetes i węzłów, automatyczne naprawy, kanały wydań. Aktualizacje wykonujemy w kontrolowany sposób, żeby klaster był aktualny i bezpieczny, bez ryzyka, że coś niespodziewanie przestanie działać.
Bezpieczeństwo kontenerów
Dbamy o bezpieczeństwo warstwy kontenerowej: tożsamość obciążeń powiązana z dostępem (Workload Identity), kontrola pochodzenia obrazów (podpisywanie i autoryzacja), polityki sieciowe, skanowanie. Bezpieczeństwo wbudowane w operacje, nie doklejone.
Autoskalowanie i optymalizacja
Konfigurujemy wielowymiarowe skalowanie: liczby podów, zasobów na pod i węzłów, żeby klaster rósł pod popyt i kurczył się, gdy popyt spada. To wydajność i koszty pod kontrolą, zamiast nadmiarowych, bezczynnych zasobów.
Observability i operacje 24/7
Monitorujemy klastry i usługi (na poziomie podów i przestrzeni nazw), reagujemy na incydenty, prowadzimy operacje w trybie ciągłym. Wykorzystujemy natywną observability GCP, żeby widzieć, co dzieje się w środowisku, i reagować, zanim problem dotknie użytkowników.
Utrzymanie Kubernetes przerasta Twój zespół, a koszty klastrów rosną?
Przeanalizujemy Twoje środowisko kontenerowe: dobór runtime, stan klastrów, bezpieczeństwo, skalowanie i koszty. Pokażemy, co warto uprościć, gdzie są ryzyka i ile da się odzyskać przez właściwe operacje.
GKE i Cloud Run: dwa runtime, dobierane do zadania
Google Cloud daje kilka sposobów uruchamiania kontenerów, a klucz to dobrać właściwy do konkretnej aplikacji. Najczęściej w jednej firmie sensowne jest jedno i drugie.
Cloud Run: prostota i skalowanie do zera
W pełni zarządzana platforma serverless dla bezstanowych kontenerów. Pakujesz aplikację w kontener, uruchamiasz jedną komendą, a Google zarządza całą resztą: konfiguracją serwerów, skalowaniem, monitoringiem. Skaluje się automatycznie pod ruch, aż do zera, gdy nikt nie korzysta, więc płacisz za użycie. Idealny dla lekkich API, usług zdarzeniowych i aplikacji, które mają być proste i tanie w utrzymaniu.
GKE: kontrola i złożone obciążenia
Zarządzany Kubernetes dla aplikacji wymagających pełnej kontroli: stanowych, złożonych, z architekturą mikrousług i siatką usług, działających w wielu klastrach. Daje kontrolę nad konfiguracją węzłów i klastrów, ale wymaga rozumienia Kubernetes. Idealny tam, gdzie potrzebujesz elastyczności i kontroli, których serverless nie da.
GKE Standard i Autopilot
GKE ma dwa tryby. Standard daje pełną kontrolę nad węzłami, ale wymaga ich konfigurowania i zarządzania. Autopilot przejmuje zarządzanie węzłami, upraszczając operacje, ale wprowadza ograniczenia (na przykład dla narzędzi bezpieczeństwa wymagających głębokiego dostępu). Wybór między nimi ma realne konsekwencje, trudne do cofnięcia później, więc pomagamy go podjąć świadomie od początku.
Dobór jako pierwszy krok
Najczęstszy błąd to wrzucanie wszystkiego na pełny Kubernetes, choć część usług świetnie działałaby na prostszym Cloud Run, albo odwrotnie. Dobieramy runtime do charakteru aplikacji i wzorca ruchu, bo właściwy wybór upraszcza operacje i obniża koszty, zanim jeszcze zaczniemy cokolwiek utrzymywać.
Day-2: co naprawdę znaczy utrzymanie Kubernetes w produkcji
Postawienie klastra to dzień pierwszy. Prawdziwa praca to dzień drugi i wszystkie kolejne: utrzymanie klastra żywym, aktualnym, bezpiecznym i wydajnym przez lata. To tu większość zespołów się potyka.
01
Aktualizacje i naprawy
Kubernetes rozwija się szybko, więc klastry trzeba aktualizować, a węzły patchować. Prowadzimy to w sposób kontrolowany: automatyczne aktualizacje węzłów utrzymują je załatane, kanały wydań pozwalają zarządzać tempem zmian, a automatyczne naprawy reagują na awarie węzłów. Klaster pozostaje aktualny i zdrowy, bez ręcznego, ryzykownego łatania.
02
Bezpieczeństwo kontenerów
Bezpieczeństwo warstwy kontenerowej to osobna dziedzina. Łączymy tożsamość obciążeń z dostępem do zasobów chmury (Workload Identity, koniec ręcznego zarządzania tokenami), kontrolujemy pochodzenie obrazów (wymóg podpisywania, autoryzacja, co może trafić na klaster), egzekwujemy polityki sieciowe w kernelu i skanujemy obrazy. To znaczy, że wiesz, co działa w klastrze i że jest temu wolno.
03
Wielowymiarowe skalowanie
GKE potrafi skalować na kilka sposobów naraz: liczbę podów (pod obciążenie), zasoby przydzielone podom i liczbę węzłów (provisionując i zwalniając maszyny pod popyt). Konfigurujemy to tak, żeby klaster rósł, gdy trzeba, i kurczył się, gdy popyt spada, co bezpośrednio przekłada się na koszty: płacisz za to, czego używasz, nie za nadmiar.
04
Observability
Prowadzimy monitoring na poziomie podów i przestrzeni nazw, z natywną obserwowalnością GCP (logowanie i monitoring działają od razu). To pozwala widzieć, co dzieje się w środowisku, diagnozować problemy i reagować, zanim dotkną użytkowników. Bez observability klaster jest czarną skrzynką, a problemy wychodzą na jaw za późno.
05
Multi-cluster i hybryda
Gdy klastrów jest więcej (w różnych regionach, zespołach czy środowiskach), zarządzanie nimi pojedynczo przestaje się skalować. Wykorzystujemy narzędzia do zarządzania flotą klastrów i scenariuszy hybrydowych, prowadząc wiele klastrów spójnie, z jednego miejsca.
Kontenery jako fundament dla AI, przenośność i dlaczego warto powierzyć to nam
Warstwa kontenerowa to nie tylko klasyczne aplikacje. To dziś także fundament dla AI i element strategii przenośności, a jej utrzymanie wymaga kompetencji, których warto nie budować od zera.
Kontenery jako runtime dla AI
GKE stał się jednym z głównych środowisk uruchamiania obciążeń AI: z dostępem do GPU i TPU oraz optymalizacjami pod serwowanie modeli, które obniżają koszty i opóźnienia inference. Jeśli prowadzisz AI w produkcji, warstwa kontenerowa jest często tym, na czym ono działa. Prowadzimy ją spójnie z operacjami AI.
Przenośność i unikanie uzależnienia
Kubernetes opiera się na otwartym standardzie, więc Twoje aplikacje kontenerowe są przenośne: ten sam kontener może działać na innej chmurze lub on-premise. Uzależnienie bierze się nie z samego Kubernetes, ale z głębokich integracji z usługami konkretnej chmury. Pomagamy świadomie zarządzać tym kompromisem między wygodą integracji a przenośnością.
Związek z platformą i golden paths
Operacje kontenerowe łączą się z szerszą platformą developerską: golden paths często prowadzą właśnie do wdrożeń na Kubernetes czy Cloud Run. Prowadzimy runtime spójnie z platformą, więc developerzy dostają sprawne, bezpieczne środowisko, a Ty kontrolę nad tym, co i jak na nim działa.
Dlaczego warto powierzyć operacje cloud native
Utrzymanie Kubernetes w produkcji wymaga rzadkich, drogich kompetencji i ciągłości (aktualizacje, bezpieczeństwo, skalowanie, reakcja na incydenty). Budowanie i utrzymanie własnego zespołu z tymi umiejętnościami jest dla wielu firm nieefektywne. Powierzając operacje nam, dostajesz dostęp do tych kompetencji i ciągłej opieki, a Twój zespół skupia się na aplikacjach, nie na utrzymaniu klastrów.
Dlaczego warto powierzyć operacje kontenerowe 7Technology
Zdejmujemy złożoność, zostawiamy korzyści
Kontenery i Kubernetes dają elastyczność, ale ich utrzymanie to ciężar. Bierzemy ten ciężar na siebie: aktualizacje, bezpieczeństwo, skalowanie, reakcję na incydenty, żeby Twój zespół korzystał z zalet, nie zmagał się ze złożonością.
Dobieramy runtime, nie wrzucamy wszystkiego na Kubernetes
Cloud Run czy GKE, a często jedno i drugie: dobieramy do charakteru aplikacji. Właściwy wybór upraszcza operacje i obniża koszty, zanim jeszcze zaczniemy cokolwiek utrzymywać.
Traktujemy bezpieczeństwo kontenerów poważnie
Tożsamość obciążeń, kontrola pochodzenia obrazów, polityki sieciowe, skanowanie. Bezpieczeństwo warstwy kontenerowej to osobna dziedzina, którą prowadzimy jako stały element operacji, nie dodatek wykrywany po incydencie.
Skalujemy pod popyt, żeby nie przepłacać
Konfigurujemy wielowymiarowe skalowanie, żeby klaster rósł i kurczył się z popytem. Płacisz za to, czego używasz, a nie za nadmiarowe, bezczynne zasoby.
Łączymy runtime z AI, platformą i hybrydą
Warstwa kontenerowa łączy się z AI (jako runtime), z platformą developerską (golden paths) i z hybrydą. Prowadzimy ją spójnie z resztą Twojego środowiska na GCP, nie jako wyspę.
Co mówią o nas klienci
"Migracja produkcyjnego SAP była dla nas projektem o najwyższym ryzyku. 7Technology przeprowadziło nas przez nią bez ani jednego nieplanowanego przestoju."
Lucyna Michniewicz
CIO @ VOX
"Szukaliśmy partnera, który weźmie odpowiedzialność za całość, a nie odeśle nas do kolejnego podwykonawcy. Po kilku latach współpracy wiem, że trafiliśmy dobrze."
Edyta Sapijaszko
CIO @ Herbapol
"Automatyzacja procesów na WEBCON BPS zdjęła z naszych zespołów dziesiątki godzin pracy ręcznej miesięcznie. Wdrożenie poszło sprawnie i zgodnie z planem."
Magdalena Obidowska
Project Manager @ Oceanic
Projekty, za które wzięliśmy odpowiedzialność
Środowisko IT dealera Mercedes-Benz w Google Cloud
Migracja kluczowych systemów biznesowych do chmury, a następnie przejęcie i integracja środowiska IT nowego salonu w Sosnowcu - bez przerwy w pracy sprzedaży i serwisu.
System:
Środowisko IT - ok. 55 systemów (m.in. ERP, DMS, systemy kadrowo-płacowe i księgowe, SAP)
Technologia:
Google Cloud Platform, Terraform, SAP
Kluczowe osiągnięcia:
Jedno środowisko dla 5 lokalizacji; przejęcie salonu bez przestoju
Automatyzacja sortowania półtusz w chłodni
Decyzję o przydziale półtuszy do zamówienia zamiast operatora podejmuje algorytm, a rozjazdy na torach przestawiają się same - na podstawie sześciu parametrów każdej sztuki.
System:
System MES 7Technology + dedykowany moduł automatyzacji chłodni
Technologia:
RFID w hakach, sterowniki PLC, integracja z wagami i klasyfikacją mięsności
Kluczowe osiągnięcia:
Kilku pracowników na zmianę → 1 operator; reakcja na zmianę zamówienia w kilka sekund
Od papierowych kart do pełnej identyfikowalności z 7MES
Wdrożenie objęło cały zakład - od rampy przyjęć, przez rozbiór i produkcję, po kontrolę załadunku pod dokiem - z pełną genealogią każdej partii.
System:
7MES (autorski system klasy MES 7Technology)
Technologia:
Comarch ERP XL, wagi hakowe / najazdowe / stanowiskowe / laboratoryjne, skanery i terminale dotykowe
Kluczowe osiągnięcia:
Kompletacja krótsza o 4–5 godzin; genealogia partii od ręki zamiast w dni
Cztery lata cyfryzacji na WEBCON BPS, SAP i AI
Kilkanaście procesów w WEBCON zintegrowanych z SAP, a najnowszy etap zamienił ponad 40 000 dokumentów surowcowych w przeszukiwalną bazę wiedzy dla działu badań.
System:
WEBCON BPS + SAP (moduły FI i MM)
Technologia:
WEBCON BPS, SAP Gateway (OData, REST API), Google Cloud (Gemini, BigQuery, Looker Studio), OCR, KSeF, Autenti
Kluczowe osiągnięcia:
Wyszukiwanie surowca z 2–4 godzin do poniżej 30 sekund
Powiązane technologie i usługi
Technologie:
Usługi
Konsultacje:
Często zadawane pytania o operacje Kubernetes i serverless na GCP
To dwa sposoby uruchamiania kontenerów na Google Cloud. Cloud Run to w pełni zarządzana platforma serverless dla bezstanowych kontenerów: pakujesz aplikację, uruchamiasz jedną komendą, a Google zarządza resztą, skalując do zera i rozliczając za użycie. GKE to zarządzany Kubernetes dla złożonych, stanowych aplikacji wymagających pełnej kontroli nad konfiguracją. Cloud Run wybiera się dla prostoty, GKE dla kontroli i złożonych obciążeń. Często w jednej firmie sensowne jest jedno i drugie, dobierane per aplikacja.
GKE Standard daje pełną kontrolę nad węzłami, ale wymaga ich konfigurowania i zarządzania. Autopilot przejmuje zarządzanie węzłami, upraszczając operacje, ale wprowadza ograniczenia, na przykład dla narzędzi bezpieczeństwa wymagających głębokiego dostępu do systemu. Wybór ma realne konsekwencje, które trudno cofnąć później, więc pomagamy podjąć go świadomie od początku, dopasowując tryb do Twoich potrzeb (zwłaszcza w kwestii bezpieczeństwa i specyficznych obciążeń).
Bo to nie jednorazowe ustawienie, tylko ciągła praca. Kubernetes rozwija się szybko, więc klastry trzeba aktualizować, a węzły patchować, każda aktualizacja niesie ryzyko. Dochodzi bezpieczeństwo kontenerów (osobna dziedzina), właściwe skalowanie, reakcja na awarie, observability. To wymaga rzadkich kompetencji i ciągłości. Klaster działający na demo to coś zupełnie innego niż klaster utrzymywany bezpiecznie w produkcji przez lata, i właśnie to drugie sprawia trudność.
Na kilku poziomach. Łączymy tożsamość obciążeń z dostępem do zasobów chmury (Workload Identity, co eliminuje ręczne zarządzanie tokenami), kontrolujemy pochodzenie obrazów (wymóg podpisywania i autoryzacja tego, co może trafić na klaster), egzekwujemy polityki sieciowe i skanujemy obrazy pod kątem podatności. Chodzi o to, żebyś wiedział, co działa w klastrze, że ma do tego prawo i że nie wprowadza znanych luk. Bezpieczeństwo kontenerów prowadzimy jako stały element operacji.
Może, jeśli jest dobrze skonfigurowany, zwłaszcza skalowanie. GKE potrafi skalować na kilka sposobów naraz: liczbę podów, zasoby na pod i liczbę węzłów, dostosowując się do popytu. Bez właściwej konfiguracji klastry często działają nadmiarowo, marnując zasoby. Konfigurujemy skalowanie tak, żeby środowisko rosło i kurczyło się z obciążeniem, a Cloud Run dodatkowo skaluje do zera. Dobór właściwego runtime i konfiguracja skalowania to realne dźwignie kosztowe.
Niekoniecznie. GKE opiera się na otwartym standardzie Kubernetes, więc Twoje aplikacje kontenerowe są przenośne: ten sam kontener może działać na innej chmurze lub on-premise. Uzależnienie bierze się nie z samego Kubernetes, ale z głębokich integracji z usługami konkretnej chmury. Pomagamy świadomie zarządzać tym kompromisem, decydując, gdzie integracja daje wartość wartą ewentualnego uzależnienia, a gdzie warto zachować przenośność.
Tak. GKE stał się jednym z głównych środowisk uruchamiania AI, z dostępem do GPU i TPU oraz optymalizacjami pod serwowanie modeli. Jeśli prowadzisz AI w produkcji, warstwa kontenerowa jest często tym, na czym ono działa. Prowadzimy ją spójnie z naszymi operacjami AI i ML, więc runtime i operacje modeli grają razem, a nie osobno.
Platform Engineering to szersza warstwa: platforma developerska, golden paths, governance, która udostępnia developerom różne zasoby (w tym kontenery) w sposób self-service. Ta usługa to operacje konkretnej warstwy runtime: prowadzenie klastrów GKE i usług Cloud Run w produkcji (utrzymanie, bezpieczeństwo, skalowanie). Golden paths z platformy często prowadzą do wdrożeń na tym runtime. Te usługi się uzupełniają: jedna udostępnia, druga utrzymuje to, co działa pod spodem.
