Unité 2.7 : Services d'intelligence artificielle et de conteneurs

Introduction

À mesure que les plateformes cloud mûrissent, les organisations ont besoin de plus que de simples calculs et de stockage. Ils ont besoin de services intelligents qui peuvent analyser les données et générer du contenu, et de plateformes de conteneurs qui peuvent exécuter des microservices modernes à grande échelle. IONOS Cloud offre les deux : des services d'intelligence artificielle qui apportent des capacités d'apprentissage automatique à vos applications sans vous obliger à gérer l'infrastructure GPU, et des services d'orchestration de conteneurs qui gèrent la complexité du déploiement et de la mise à l'échelle de charges de travail conteneurisées.

Dans cette unité, vous explorerez deux catégories de services essentielles qui s'appuient sur l'infrastructure de base couverte dans les unités précédentes. Nous allons couvrir les services d'intelligence artificielle pour l'inférence et l'intelligence documentaire, suivis des services de conteneurs pour exécuter des charges de travail de production Kubernetes avec des registres gérés et des options de plateforme d'entreprise.

1. Services d'intelligence artificielle

IONOS Cloud propose un service d'inférence géré qui apporte des capacités d'apprentissage automatique à vos applications sans nécessiter la gestion d'infrastructure GPU ou de devenir un expert en apprentissage automatique.

1.1 AI Model Hub

AI Model Hub est le service d'inférence d'IONOS qui propose un catalogue de modèles de base pré-entraînés prêts à être utilisés directement via les API REST. Ces modèles ont déjà été entraînés sur de grands jeux de données publics par leurs développeurs d'origine, et vous pouvez les utiliser immédiatement pour l'inférence sans entraînement ni réglage fin.

Types de modèles pré-entraînés disponibles :

Lorsque utiliser AI Model Hub :

Vous devez utiliser AI Model Hub chaque fois que vous avez besoin de capacités avancées d'intelligence artificielle (génération de texte, création d'images, intégration, recherche sémantique) sans la charge opérationnelle du matériel, de la formation de modèles ou du travail de conformité. Le service est particulièrement précieux pour la génération de texte et les chatbots, la génération d'images pour le marketing ou la conception, la recherche sémantique et la génération augmentée de récupération (RAG) où les réponses LLM sont ancrées dans vos propres documents.

Avantages clés :

• Hébergement géré sans serveurs ou clusters GPU à maintenir
• Sécurité et conformité avec des données restant en Allemagne, GDPR-aligné
• Évolutivité qui s'ajuste automatiquement pour répondre aux demandes Volume
• API unifié et compatible OpenAI pour une intégration facile
• Facturation basée sur les jetons qui fournit une tarification transparente et basée sur l'utilisation

Tous les modèles sont exposés via un seul API compatible OpenAI, et vous pouvez basculer entre les modèles sans rédéployer d'infrastructure. Les capacités d'appel d'outils permettent aux LLM pris en charge d'appeler des API et des fonctions externes pendant une conversation, permettant des actions réelles comme des recherches de base de données ou des placements de commandes. Pour la génération augmentée de récupération, vous combinez l'intégration et les modèles de langage du Hub avec une base de données vectorielle. Le chemin recommandé pour les nouvelles constructions est IONOS Managed PostgreSQL avec l'extension pgvector en tant que magasin vectoriel, AI Model Hub fournissant les modèles d'intégration et de génération de texte. La fonctionnalité native de collections de documents (un magasin vectoriel géré) est obsolète et fermée aux nouveaux déploiements, et elle sera supprimée le 2026-08-31 ; les collections existantes continuent à fonctionner jusqu'à cette date, mais les nouveaux projets RAG doivent utiliser le chemin pgvector autogéré. Plusieurs des modèles disponibles sont multilingues, prenant en charge les scénarios de souveraineté numérique européenne où une large couverture linguistique dans un environnement GDPR-conforme est essentielle, avec API et GDPR étant utilisés pour fournir une solution complète, et AI Model Hub étant utilisé avec GDPR pour fournir une solution GDPR-conforme, et enfin AI Model Hub est utilisé avec GDPR et API pour fournir une solution complète et GDPR-conforme, et AI Model Hub est utilisé avec GDPR et API et Managed PostgreSQL pour fournir une solution complète, GDPR-conforme et basée sur Managed PostgreSQL, et enfin AI Model Hub est utilisé avec GDPR, API, Managed PostgreSQL et Volume pour fournir une solution complète, GDPR-conforme, basée sur Managed PostgreSQL et prenant en compte Volume, et AI Model Hub est utilisé avec GDPR, API, Managed PostgreSQL, Volume et GPU pour fournir une solution complète, GDPR-conforme, basée sur Managed PostgreSQL, prenant en compte Volume et utilisant GPU, et enfin AI Model Hub est utilisé avec REST, GDPR, API, Managed PostgreSQL, Volume et GPU pour fournir une solution complète, GDPR-conforme, basée sur Managed PostgreSQL, prenant en compte Volume, utilisant GPU et REST, et AI Model Hub est utilisé avec REST, GDPR, API, Managed PostgreSQL, Volume, GPU et AI Model Hub pour fournir une solution complète, GDPR-conforme, basée sur Managed PostgreSQL, prenant en compte Volume, utilisant GPU, REST et AI Model Hub, et enfin AI Model Hub est utilisé avec REST, GDPR, API, Managed PostgreSQL, Volume, GPU, AI Model Hub et GDPR pour fournir une solution complète, GDPR-conforme, basée sur Managed PostgreSQL, prenant en compte Volume, utilisant GPU, REST, AI Model Hub et GDPR.

2. Services de conteneurs

La technologie de conteneurs est devenue la norme pour emballer et exécuter des applications modernes. IONOS Cloud propose des services de conteneurs gérés qui gèrent la complexité de l'exécution de charges de travail conteneurisées à grande échelle.

2.1 Managed Kubernetes

Managed Kubernetes est le service entièrement automatisé d'IONOS pour exécuter des grappes Kubernetes prêtes pour la production sans les surcoûts opérationnels de la gestion du plan de contrôle et de l'infrastructure sous-jacente vous-même.

Principaux avantages de Managed Kubernetes :

Modèles de déploiement Cluster :

Managed Kubernetes prend en charge deux modèles de déploiement qui affectent la façon dont votre Cluster se connecte au réseau. Dans un Cluster public, Worker Nodes reçoivent des adresses IP routables sur Internet, les rendant directement accessibles depuis l'extérieur de votre centre de données virtuel. Dans un Cluster privé, Worker Nodes sont placés sur des réseaux LAN privés derrière une passerelle NAT, sans exposition directe à Internet. Vous pouvez restreindre davantage l'accès au serveur Kubernetes API en configurant une liste d'autorisation IP, en veillant à ce que seuls les réseaux de confiance puissent gérer le Cluster. Le choix entre public et privé est l'une des décisions architecturales les plus importantes lors de la création d'un Cluster, car il détermine votre posture de sécurité et la façon dont le trafic externe atteint vos charges de travail.

Node Pools prend en charge la mise à l'échelle automatique, où vous définissez les comptes minimum et maximum Node et que Cluster ajoute ou supprime automatiquement Worker Nodes en fonction de la demande de charge de travail. La mise en réseau entre Pods est gérée par Calico, un plugin d'interface de réseau de conteneur (CNI) intégré qui fournit l'application de la stratégie de réseau et la communication de pod à pod. Les grappes s'exécutent des versions standard de Kubernetes, et IONOS gère les mises à niveau de version pour que votre Cluster reste sur une piste de version prise en charge.

Géré vs Auto-Managed Kubernetes :

La principale différence entre géré et auto-Managed Kubernetes est de savoir qui est responsable du plan de contrôle, des mises à jour et de la gestion de l'infrastructure. Avec Managed Kubernetes, IONOS gère le provisionnement Cluster, la gestion du plan de contrôle (y compris la haute disponibilité géo-redondante), les correctifs de sécurité, la mise à l'échelle et le cycle de vie Node. Vous vous concentrez sur les charges de travail conteneurisées, les pipelines CI/CD et la mise à l'échelle des applications.

Avec l'auto-Managed Kubernetes, vous devez installer les composants du plan de contrôle, gérer l'architecture HA, appliquer les correctifs de sécurité, gérer le cycle de vie VM et concevoir des stratégies de sauvegarde. Bien que l'auto-gestion vous donne un contrôle total sur chaque composant, elle nécessite une expertise et des ressources considérables pour être maintenue correctement.

Quand utiliser Managed Kubernetes :

Choisissez Managed Kubernetes lorsque votre priorité est un temps de mise en œuvre rapide, une réduction des surcoûts opérationnels et un plan de contrôle fiable mis à jour automatiquement. Il est idéal pour les équipes de développement qui veulent se concentrer sur la construction d'applications plutôt que sur la gestion de l'infrastructure, les organisations qui ont besoin de Kubernetes prêts pour la production sans équipes d'ingénierie de plate-forme dédiées, et les scénarios dans lesquels vous devez mettre à l'échelle rapidement des charges de travail conteneurisées sans souci d'infrastructure.

L'auto-Managed Kubernetes peut être justifié uniquement si vous avez besoin d'une personnalisation approfondie du plan de contrôle ou que vous devez exécuter Kubernetes sur une infrastructure que vous contrôlez vous-même, bien que vous ayez besoin de l'expertise et des ressources pour le maintenir.

2.2 Private Container Registry

Le Registre de conteneurs est le magasin d'artefacts Docker/OCI géré et privé d'IONOS Cloud. Il fournit un registre authentifié où les artefacts conformes à OCI (images Docker, graphiques Helm et autres artefacts de conteneur) peuvent être poussés, stockés et extraits sur Internet public, mais uniquement après la présentation de créances valides.

Ce que le Registre de conteneurs offre :

• Un référentiel pour les images Docker et les autres artefacts OCI
• Stockage pour plusieurs référentiels au sein de chaque registre
• Contrôle d'accès via des jetons d'accès au registre avec des autorisations étendues et une expiration facultative
• Infrastructure entièrement gérée avec correction et mises à jour continues
• Chiffrement au niveau REST pour toutes les images stockées
• Intégration avec les pipelines CI/CD et les charges de travail Kubernetes

Pourquoi utiliser Private Container Registry :

Au lieu de compter sur des fournisseurs externes comme Docker Hub ou de gérer votre propre infrastructure de registre, le Registre de conteneurs d'IONOS vous donne un registre sécurisé et hautement disponible qui vit dans le même environnement cloud que vos autres ressources. Cela élimine la nécessité de tirer des images sur Internet public à partir de fournisseurs externes, offre un meilleur contrôle sur qui peut accéder à vos images de conteneur et garantit que le code d'application et les images propriétaires restent privés.

Quand utiliser le Registre de conteneurs :

Vous devez utiliser le Registre de conteneurs chaque fois que vous déployez des applications conteneurisées sur IONOS Cloud, en particulier avec Managed Kubernetes. Il est essentiel pour les organisations qui ont besoin de stocker des images de conteneur propriétaires de manière sécurisée, les équipes qui veulent intégrer la construction de conteneurs dans les pipelines CI/CD et les environnements où vous avez besoin d'un contrôle d'accès granulaire sur qui peut pousser et tirer des images.

Le registre s'intègre sans problème aux grappes Managed Kubernetes, permettant à vos applications de tirer des images directement à partir du registre en utilisant les informations d'identification que vous configurez. Cela crée une plate-forme de conteneur complète où vous pouvez construire, stocker et déployer des applications conteneurisées entièrement dans l'environnement IONOS Cloud.

2.3 Red Hat OpenShift

Red Hat OpenShift est une plate-forme d'entreprise Kubernetes que les partenaires de fournisseurs de services cloud certifiés Red Hat (CCSP) déployés et gérés eux-mêmes sur l'infrastructure IONOS Cloud (IONOS n'offre pas un plan de contrôle OpenShift géré, et l'accès se fait par l'intermédiaire d'un partenaire CCSP approuvé plutôt que par un service auto-géré), en étendant la norme Kubernetes avec des outils de développement intégrés, des pipelines CI/CD et des fonctionnalités de sécurité améliorées. OpenShift fournit une plate-forme d'application complète avec une prise en charge intégrée pour la construction, les tests et le déploiement de conteneurs, ainsi qu'une journalisation centralisée, une surveillance et un contrôle d'accès basé sur les rôles.

Quand utiliser Red Hat OpenShift vs Managed Kubernetes :

Choisissez Red Hat OpenShift lorsque votre organisation a besoin d'une plate-forme d'entreprise Kubernetes avec des outils de développement intégrés, des pipelines CI/CD et un support d'entreprise Red Hat. OpenShift est particulièrement adapté aux industries réglementées qui nécessitent des contrôles de sécurité et des fonctionnalités de conformité améliorées prêtes à l'emploi. Choisissez Managed Kubernetes lorsque vous avez besoin d'une norme Kubernetes open source sans outillage d'entreprise supplémentaire, préférez une configuration plus simple ou souhaitez minimiser les coûts pour une orchestration de conteneurs de base.

2.4 SUSE Rancher Prime

SUSE Rancher Prime est une plate-forme de gestion de Kubernetes souveraine que les clients déployés et gérés eux-mêmes sur l'infrastructure IONOS Cloud (IONOS ne l'exploite pas en tant que service géré), offrant une gestion centralisée de plusieurs grappes Kubernetes dans les environnements cloud, sur site et de pointe. Rancher Prime offre une console de gestion unifiée, une gouvernance basée sur les politiques et des fonctionnalités de sécurité intégrées tout en maintenant une pleine souveraineté des données au sein de l'infrastructure européenne.

Quand utiliser SUSE Rancher Prime vs Managed Kubernetes :

Choisissez SUSE Rancher Prime lorsque votre organisation exploite plusieurs grappes Kubernetes dans différents environnements et a besoin d'une gestion centralisée, d'une application de politique cohérente et d'une visibilité multi-Cluster à partir d'un seul plan de contrôle. Rancher Prime est particulièrement précieux pour les organisations ayant des exigences de souveraineté des données européennes et des stratégies Kubernetes hybrides ou multi-cloud. Choisissez Managed Kubernetes lorsque vous avez besoin d'un Kubernetes Cluster simple et direct sans surcharge de gestion multi-Cluster.

Cas d'utilisation courants

Scénarios du monde réel où ces services d'intelligence artificielle et de conteneurs sont utilisés :

1. Support client alimenté par l'IA avec RAG : Une société de services financiers souhaite créer un chatbot de support intelligent qui répond aux questions en fonction de leur base de connaissances interne de politiques, de procédures et de foires aux questions. En utilisant AI Model Hub (Section 1.1), ils génèrent des embeddings pour leurs documents avec un modèle d'embedding Hub et les stockent dans une base de données vectorielle construite sur IONOS Managed PostgreSQL avec l'extension pgvector. Ils créent un pipeline RAG qui combine la récupération de documents avec un grand modèle de langage. Lorsque les clients posent des questions, le système recherche les documents stockés pour les politiques pertinentes et génère des réponses précises et sensibles au contexte en utilisant le LLM. Le modèle de facturation basé sur les jetons et les centres de données allemands conformes à GDPR (mentionnés dans la Section 1.1) garantissent une exploitation rentable tout en répondant aux exigences réglementaires pour les données financières.
2. Plateforme de microservices avec Managed Kubernetes et Registre de conteneurs : Une startup de commerce électronique en croissance déploie son application sous forme de microservices en utilisant Managed Kubernetes (Section 2.1). Ils stockent toutes leurs images de conteneurs dans Private Container Registry (Section 2.2), y compris les images pour leur service de catalogue de produits, leur service de traitement des paiements et leur service de gestion des commandes. Leur pipeline CI/CD construit automatiquement de nouvelles images lorsque les développeurs commitent du code, les pousse vers le Registre de conteneurs avec des jetons d'accès appropriés, et déclenche des mises à jour rolling dans le Kubernetes Cluster. Puisque IONOS gère le plan de contrôle Kubernetes (mises à jour et correctifs automatiques décrits dans la Section 2.1), la petite équipe DevOps de la startup peut se concentrer sur les fonctionnalités de l'application plutôt que sur la maintenance Cluster. Pendant les pics d'achats de vacances, ils mettent à l'échelle Node Pools via le Gestionnaire Kubernetes, et réduisent l'échelle après la ruée, ne payant que pour les ressources utilisées.
3. Entreprise réglementée choisissant une plateforme de conteneurs : Une société de soins de santé doit conteneuriser son système de gestion des patients tout en répondant à des exigences de conformité strictes. Ils évaluent les offres de conteneurs d'IONOS : Managed Kubernetes (Section 2.1) fournit un environnement Kubernetes vanille rentable, mais leur équipe de conformité exige une analyse de sécurité intégrée et un enregistrement d'audit. Ils choisissent Red Hat OpenShift (Section 2.3) pour ses contrôles de sécurité d'entreprise, son CI/CD intégré et le support Red Hat pour les charges de travail réglementées. Pour leur Cluster d'analyse secondaire s'exécutant dans une région distincte, ils ajoutent SUSE Rancher Prime (Section 2.4) pour gérer les deux grappes à partir d'un seul plan de contrôle avec une application de stratégie cohérente.

Résumé

Cette unité a exploré deux catégories de services essentielles qui étendent IONOS Cloud au-delà de l'infrastructure de base. Les services d'intelligence artificielle apportent des capacités d'apprentissage automatique grâce à des modèles de fondation pré-entraînés livrés sous forme de service d'inférence API géré. Les services de conteneurs permettent le déploiement d'applications modernes avec Managed Kubernetes et des registres d'images privés.

AI Model Hub offre un accès immédiat à des modèles de fondation pré-entraînés dans six catégories - grands modèles de langage, multimodaux, intégration, texte-à-image, OCR et codage - pour l'inférence sans gérer l'infrastructure GPU. Le support RAG et les capacités d'appel d'outils en font une plateforme d'intelligence artificielle complète, avec de nouveaux builds RAG recommandés sur les embeddings Hub plus un auto-Managed PostgreSQL et un magasin de vecteurs pgvector. Le service conserve les données dans les centres de données allemands pour la conformité GDPR.

Managed Kubernetes fournit une orchestration de conteneurs prête pour la production avec une provision Cluster entièrement automatisée, des modèles de déploiement Cluster publics ou privés, une mise à l'échelle automatique des pools Node, et des mises à jour automatiques. Red Hat OpenShift étend Kubernetes avec des outils de développement d'entreprise, des pipelines CI/CD, et une sécurité renforcée pour les environnements réglementés. SUSE Rancher Prime offre une gestion centralisée multi-Cluster Kubernetes avec une gouvernance basée sur les politiques et une souveraineté des données européenne. Private Container Registry offre un stockage sécurisé pour les images Docker et les graphiques Helm avec un contrôle d'accès et un chiffrement. Ensemble, ces services créent une plateforme complète pour les architectures de microservices modernes.

Points clés :

• AI Model Hub fournit des modèles de fondation pré-entraînés dans six catégories (LLMs, multimodaux, intégration, texte-à-image, OCR, codage) avec un support RAG (recommandé sur auto-Managed PostgreSQL et pgvector) et un appel d'outils
• Managed Kubernetes gère la gestion du plan de contrôle, les mises à jour et la haute disponibilité avec des modèles de déploiement Cluster publics ou privés et une mise à l'échelle automatique des pools Node
• Red Hat OpenShift fournit une plateforme d'entreprise Kubernetes avec des outils de développement intégrés, des pipelines CI/CD, et une sécurité renforcée
• SUSE Rancher Prime permet une gestion centralisée multi-Cluster Kubernetes avec une gouvernance basée sur les politiques et une souveraineté des données
• Private Container Registry fournit un stockage sécurisé et chiffré pour les images de conteneurs avec un contrôle d'accès granulaire

Terminologie importante :

• AI Model Hub : Service d'inférence qui fournit un accès REST API à des modèles de fondation pré-entraînés (LLMs, multimodaux, intégrations, texte-à-image, OCR) avec des capacités d'appel d'outils et RAG
• Managed Kubernetes : Service d'orchestration de conteneurs entièrement automatisé avec un plan de contrôle géré, un déploiement Cluster public ou privé, des mises à jour automatiques, et une haute disponibilité
• Red Hat OpenShift : Plateforme d'entreprise Kubernetes avec des outils de développement intégrés, des pipelines CI/CD, et des fonctionnalités de sécurité renforcées
• SUSE Rancher Prime : Plateforme de gestion de Kubernetes souveraine pour les opérations centralisées multi-Cluster avec une gouvernance basée sur les politiques
• Registre de conteneurs : Magasin d'artefacts Docker/OCI privé et géré avec une authentification, un contrôle d'accès, et un chiffrement au niveau REST

Prochaines étapes

Continuer l'apprentissage : Unité 2.8 : Vérification des connaissances - Architecture et services

Sujets connexes :

• Unité 2.1 : Composants architecturaux de base - Comprendre les centres de données virtuels et les fondamentaux du réseau
• Unité 2.6 : Services de sécurité - 2FA, IAM, et gestion des informations d'identification
• Unité 3.2 : Gestion des identités et des accès - Gérer l'accès des utilisateurs et les autorisations