Introdução

À medida que workloads de Inteligência Artificial evoluem, um único cluster Kubernetes deixa de ser suficiente.

Treinamento, inferência, experimentação e produção passam a competir por recursos críticos como GPU, rede e armazenamento. Além disso, requisitos de disponibilidade, isolamento e compliance tornam a operação ainda mais complexa.

É nesse cenário que surge o AKS multi-cluster como padrão arquitetural para IA em escala. Em vez de concentrar tudo em um único cluster, você distribui responsabilidades, reduz blast radius e ganha flexibilidade operacional.

Neste artigo você vai aprender:

• Por que adotar AKS multi-cluster para IA
• Padrões arquiteturais mais comuns
• Estratégias para treinamento, inferência e experimentação
• Comunicação entre clusters
• Observabilidade, segurança e governança em ambientes multi-cluster

1. Por que single-cluster não escala para IA

Em workloads tradicionais, um cluster grande pode funcionar bem. Em IA, isso muda rapidamente.

Problemas comuns em single-cluster:

• disputa entre pods CPU e GPU
• dificuldade de isolamento entre times e workloads
• upgrades arriscados
• limitação de blast radius
• gargalos de rede e armazenamento
• políticas de escalabilidade conflitantes

Para IA, onde falhas e variações de carga são normais, isolar responsabilidades é fundamental.

2. Quando usar AKS multi-cluster

Você deve considerar multi-cluster quando:

• há múltiplos modelos em produção
• treino e inferência coexistem
• há ambientes dev, staging e prod bem definidos
• é necessário escalar GPUs de forma independente
• a organização opera em múltiplas regiões
• existe necessidade de DR ativo ou passivo

Regra prática.

Se a falha de um cluster não pode derrubar toda a plataforma de IA, você precisa de multi-cluster.

3. Padrões arquiteturais de AKS multi-cluster para IA

3.1. Separação por função

O padrão mais comum.

• Cluster de treinamento
• Cluster de inferência
• Cluster de experimentação

Benefícios:

• isolamento total de GPU
• políticas de escala independentes
• custo previsível

Treinamento pode usar Spot GPU. Inferência usa On Demand com SLA.

3.2. Separação por ambiente

Muito usado em empresas reguladas.

• AKS Dev
• AKS Staging
• AKS Production

Cada cluster possui:

• quotas próprias
• políticas de segurança distintas
• pipelines independentes

Ideal para evitar que testes impactem produção.

3.3. Multi-região ativo-passivo

Padrão para alta disponibilidade.

• Cluster primário em uma região
• Cluster secundário em outra
• Replicação de modelos e artefatos
• Failover manual ou semi-automatizado

Inferência pode ser redirecionada rapidamente em caso de falha regional.

3.4. Multi-cluster ativo-ativo

Mais complexo, porém mais resiliente.

• Dois ou mais clusters ativos
• Tráfego distribuído
• Balanceamento global
• Escala independente por região

Ideal para plataformas globais de IA.

4. Comunicação entre clusters

Clusters não devem se comunicar livremente. A comunicação precisa ser controlada, privada e observável.

Opções recomendadas

• Azure Private Link + Private Endpoints
• Virtual Network Peering
• Azure Application Gateway ou Front Door para inferência
• DNS privado com Private DNS Zones

Boas práticas:

• nunca exponha APIs de inferência via IP público direto
• use identidade gerenciada para autenticação
• trate comunicação inter-cluster como tráfego zero trust

5. Gerenciamento de modelos em multi-cluster

Modelos precisam estar disponíveis em todos os clusters relevantes.

Abordagens comuns:

• Storage Account com Private Endpoint
• Replicação de blobs entre regiões
• Artefatos versionados
• Pull de modelo no startup do pod

Boas práticas:

• nunca bake o modelo na imagem do container
• use versionamento explícito
• controle rollout por cluster

6. Escalabilidade de GPU em multi-cluster

Cada cluster deve escalar de forma independente.

Estratégias

• Node Pools GPU dedicados
• Autoscaling baseado em métricas reais
• Compute Fleet para flexibilidade de SKU
• Quotas monitoradas por cluster e região

Exemplo de boas práticas:

• Treinamento. escala agressiva, tolerante a falhas
• Inferência. escala conservadora, foco em latência
• Experimentos. quotas rígidas e controle de custo

7. Segurança e governança

Multi-cluster aumenta superfície de ataque se não houver governança clara.

Pilares essenciais:

• AKS com identidade gerenciada
• RBAC por cluster
• Azure Policy para AKS
• Network Policies entre namespaces
• Segregação de VNets por função
• Logs centralizados

Regra prática.

Cada cluster deve poder ser comprometido sem comprometer os demais.

8. Observabilidade multi-cluster

Monitorar apenas um cluster não é suficiente.

Você precisa de:

• métricas consolidadas
• visão por cluster, workload e modelo
• alertas distribuídos
• rastreabilidade de falhas

Ferramentas:

• Azure Monitor
• Container Insights
• Log Analytics Workspace central
• métricas NVIDIA DCGM
• dashboards por cluster

Boas práticas:

• namespace padrão para métricas de IA
• labels padronizados por modelo
• alertas de saturação de GPU
• análise de custo por cluster

Conclusão

AKS multi-cluster não é complexidade extra. É arquitetura necessária para IA em produção.

Ele permite:

• isolamento real entre workloads
• escalabilidade independente
• maior resiliência
• controle de custo
• evolução segura da plataforma

Resumo final:

• single-cluster limita IA em escala
• multi-cluster reduz risco operacional
• GPU exige isolamento e planejamento
• observabilidade e governança são obrigatórias

Plataformas de IA maduras no Azure usam AKS multi-cluster como padrão, não como exceção.