L’intérêt des entreprises pour le cloud s'accompagne d'une utilisation croissante de Kubernetes pour rendre les applications opérationnelles sur le web.

Une étude de la société de surveillance des big data Pepperdata a examiné à la fois la croissance de l'utilisation de Kubernetes et la façon dont les entreprises l'abordent du point de vue des coûts et des revenus.

Reposant sur les réponses de 800 cadres de niveau C et professionnels DevOps travaillant dans les services financiers, la santé, la technologie et la publicité, son rapport « The state of Kubernetes 2023 » a ainsi constaté qu'en moyenne, les organisations déploient entre trois et dix clusters Kubernetes.

Il révèle également que l'utilisation du système d'orchestration de conteneurs opensource s'étend au nettoyage et à l'analyse de données, aux bases de données, à l'intelligence artificielle et à l'apprentissage automatique.  

PostgreSQL, MongoDB et Redis

Cela signifie donc que Kubernetes a atteint un niveau de maturité suffisant pour être considéré comme une norme industrielle pour l'orchestration de conteneurs : ses cas d’usage s'étendent également au-delà de son application principale en tant que vaisseau mère pour les microservices.

L'étude a révélé notamment que :
  • Un tiers a déclaré avoir trois à cinq déploiements de K8s.
  • 38 % ont déclaré avoir entre six et dix clusters.
  • Près de 15 % ont déclaré avoir entre 11 et 25 clusters.
  • Seuls 4 % indiquent avoir déployé plus de 25 clusters.
En ce qui concerne la manière dont les entreprises déploient Kubernetes pour des workloads spécifiques, Pepperdata a constaté ce qui suit :
  • 61 % des entreprises interrogées utilisent Kubernetes pour déployer l'intégration de données, le nettoyage et l'analyse via des logiciels comme Apache Spark
  • 59 % utilisent Kubernetes pour déployer des bases de données ou des caches de données via des plateformes comme PostgreSQL, MongoDB et Redis
  • La même proportion déclare l’utiliser sur des serveurs web comme NGINX
  • Un peu plus de la moitié (54 %) a déclaré déployer des logiciels d'IA/ML, tels que Python, TensorFlow et PyTorch sur Kubernetes
  • 48 % ont déclaré utiliser Kubernetes pour des langages de programmation tels que Node.js et Java
  • Enfin, 42 % y ont recours pour la journalisation et la surveillance par le biais de programmes tels qu'Elastic et Splunk.
L'étude de Pepperdata suggère que les organisations adopteront Kubernetes en plus grand nombre, étant donné leurs plans de déploiement de microservices comme NGINX. 44 % prévoyaient de le faire cette année, tandis que 36 % ont déclaré qu'elles avaient déjà déployé des microservices et seulement 20 % ont déclaré qu'elles ne prévoyaient pas de le faire.

En outre, la majorité des personnes interrogées ont déclaré que Kubernetes leur fournissait une architecture de base solide pour les microservices et qu'il permettait de déployer les applications plus rapidement et de prendre en charge la cohérence de la plateforme entre les clusters de développement, de test, de staging et de production.

Enfin concernant le coût, ce rapport souligne c’est le principal indicateur pour mesurer le retour sur investissement de Kubernetes, avec des résultats suggérant que près de 44 % des organisations cherchent des moyens de mettre en œuvre la réduction des coûts du cloud.  

Mauvaises surprises

Après le coût, la croissance du chiffre d'affaires (54 %), l'utilisation des ressources (49 %), suivie par la fréquence de déploiement (48 %), la productivité des développeurs (46 %), l'utilisation de l'infrastructure (35 %) et les économies de productivité du personnel informatique (25 %) sont les principales mesures du retour sur investissement.

Les entreprises ont déclaré qu'elles s'attendaient à ce que Kubernetes augmente le ROI en réduisant la charge d'administration et d'exploitation, en accélérant les temps de déploiement et en rendant la gestion des ressources plus efficace. Les surprises en matière de coûts sont un défi majeur pour K8s

Restent les mauvaises surprises comme des dépenses importantes ou inattendues (pour 57 % d’entre eux) en matière de calcul, de stockage, d'infrastructures de réseau et d'IaaS dans le cloud.

Autre frein, la nécessité de former des collaborateurs afin qu'ils puissent se perfectionner en matière d'opérations et de sécurité dans les environnements Kubernetes.