Networking for Kubernetes解决方案

Kubernetes Ingress

随着越来越多的组织将Kubernetes作为生产应用的标准平台，他们需要经过验证、安全且可用于生产环境的Ingress。F5通过F5 NGINX Ingress Controller和BIG-IP Container Ingress Services提供企业级Ingress，兼具开源技术的灵活性、商业支持和长期稳定性。

团队可在入口处通过Kubernetes原生WAF防护保护应用、API和AI，并在整个企业范围内一致地实施策略。BIG-IP用户可将现有流量管理和安全能力无缝扩展至Kubernetes，在保留现有运维模式的同时推进云原生现代化。

Gateway API

现代Kubernetes平台需要通过统一网关交付应用、API和AI工作负载，从而避免工具泛滥并降低复杂性。NGINX Gateway Fabric实现了符合规范的Gateway API解决方案，可提供基于Kubernetes原生API和CRD构建的一致且可扩展的连接模型。

支持高级路由、流量拆分、加权负载均衡和策略驱动的治理，同时明确划分平台团队与开发人员的职责。同一网关可承载API、应用和AI推理流量，并提供可观测性和控制能力。

AI工厂负载均衡

扩展AI推理和训练工作负载，仅靠传统负载均衡远远不够。GPU密集型提示词对内存和计算资源的消耗难以预测，会导致资源争用、缓存压力，以及各集群间的资源利用率不均衡。

F5提供专为基于Kubernetes的AI环境打造的高性能L4–L7流量管理，适用于GPUaaS和本地部署。通过持续评估内存可用性、KV缓存压力、请求队列深度和后端运行状况，F5可智能路由流量，以均衡GPU负载、降低延迟、提高稳定性并充分提升基础设施效率。

多集群和多租户

随着 Kubernetes 扩展到多集群、混合云和多云部署，团队需要一个一致的应用连接层，以支持入口流量管理、安全和可观测性。缺少这一层会导致入口组件无序扩张，进而造成策略偏移、TLS 配置不一致、工具重复以及可见性不足。

与Kubernetes自动化集成的企业级流量和安全平面可解决这一问题。借助声明式CRD和编排事件，团队可以按集群自动执行路由、负载均衡、TLS、DNS流量调度和策略管理，从而实现多租户隔离、高可用性和灾难恢复（HA/DR）以及端到端遥测，同时避免形成新的孤岛。

Kubernetes出站流量

AI工作负载通常需要使用多租户Kubernetes集群，以充分发挥GPU投资效益并提高基础设施投资回报率。随着AI应用集成敏感数据，安全访问变得至关重要。

虽然Kubernetes命名空间可在集群内实现逻辑隔离，但要真正落实零信任安全，还必须通过集群外部的网络分段来维持这种隔离。

组织需要能够感知Kubernetes的解决方案，将命名空间和策略映射到网络级控制，从而实施隔离、保护数据，并为AI环境提供端到端安全保障。

Kubernetes可观测性

Kubernetes工作负载具有动态和短暂的特性，因此难以持续了解应用性能。

遥测数据通常分散在日志、指标和跟踪数据中，导致混合云和多云集群的故障排除速度变慢。

现代可观测性策略利用OpenTelemetry构建标准化数据管道，并通过基于eBPF的遥测，以较低开销提供内核级洞察，无需更改应用。结合自动化后，团队可以实时了解流量、延迟、错误和依赖关系，从而大规模主动管理性能和策略。