Menu

gcp

azure-aws-gcp-1024

Azure, AWS vagy GCP? – melyiket érdemes választani

, , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 7 perc |

Itt az év elején kiváló alkalom kínálkozik arra, hogy megválaszoljam az egyik leggyakrabban felmerülő kérdést a cloud világában, amit rendszeresen feltesznek nekem a diákjaim és a mentoráltjaim is:

Azure, AWS vagy GCP?

Ez a kérdés szinte mindenkinél előjön. Kezdőknél, karrierváltóknál, de még olyanoknál is, akik már dolgoztak valamelyik platformmal. Megnézel pár videót, elolvasol néhány cikket, és könnyen azt érzed, hogy most azonnal döntened kell. Mintha ez egy végleges választás lenne.

Én viszont mást tapasztaltam. Az elmúlt években többször változott, hogy melyik platform áll közelebb hozzám, és ez teljesen rendben van. A cikk végén el is árulom, 2026 elején én személy szerint melyiket kedvelem jobban – és miért.

Ez az írás nem egy részletes összehasonlítás, hanem egy iránymutatás és gondolatindító, amely segít csökkenteni a döntés körüli bizonytalanságot.

Egy fontos igazság, amit kevesen mondanak ki

Technikai értelemben nincs rossz választás.

A Microsoft Azure, a Amazon Web Services és a Google Cloud Platform mind ugyanarra képesek alapvetően:

A különbség nem abban van, hogy mit tudnak, hanem abban, hogyan közelítik meg ezeket a problémákat, és mennyire könnyű ezt megérteni új belépőként.

API és CLI – mindhárom erős

Ezt érdemes külön hangsúlyozni:
API– és CLI-támogatásban mindhárom platform kiváló.

Azure, AWS és GCP esetén is:

  • szinte minden szolgáltatás elérhető API-n keresztül
  • stabil, jól dokumentált CLI eszközök állnak rendelkezésre
  • az automatizálás és CI/CD első osztályú

Ez azt jelenti, hogy hosszú távon egyik platform sem korlátoz technikailag. A különbség inkább ott jön elő, mennyire könnyű elindulni és átlátni, hogy mi történik a háttérben.

Azure – érthető nyelv, strukturált gondolkodás

A Microsoft Azure egyik legnagyobb előnye az őszinte, egyértelmű elnevezés.

Virtuális gép az virtuális gép.
Hálózat az hálózat.
Tároló az tároló.

Ez tanulás közben óriási segítség. Nem kell egy külön „cloud nyelvet” megtanulnod ahhoz, hogy megértsd az alapokat, hanem mindent úgy használhatsz, ahogy eddig hallottad, olvastad vagy tudtad.

A portál megjelenése sokszor konzervatív, de cserébe nagyon jól támogatja az átláthatóságot. Az erőforráscsoportok, címkék és szűrők segítenek rendet tartani, ami később költség és üzemeltetés szempontjából is kritikus.

Fontos különbség kezdőknek: az Azure felülete és dokumentációja magyar nyelven is elérhető.
Ez nem kötelező, de az elején komoly mentális terhet vesz le a válladról. Azt azonban fontos szem előtt tartani, hogy a magyar nyelv gépi fordítású, tehát bizonyos esetekben nem a legkellemesebb olvasni azt. Ezen felül a portálon is észrevehető több esetben hogy egy-egy szolgáltatás több néven szerepel, attól függően, hová kattintunk. Ez zavaró lehet.

2026. elején az Azure iránti érdeklődés különösen erős az AI-integrációk miatt, főleg az OpenAI-hoz kapcsolódó szolgáltatások és az enterprise fókusz miatt.

AWS – cloud-native szemlélet, maximális rugalmasság

Az Amazon Web Services filozófiája más. Itt szolgáltatásokban gondolkodsz, nem projektekben.

A konzol letisztult, gyors, viszont nem mutat meg mindent egy helyen. Kezdőként ez zavaró lehet, később viszont sokkal hasznosabb lehet, mert nagy rendszereknél jobban átlátható, ahol egy-egy szolgáltatást szeretnénk csupán egyszerre kezelni.

Az integrációk erősek, az automatizálás természetesen konfigurálható, a cloud-native irány itt nagyon hangsúlyos. Ha valaki szeret mélyebben rendszerekben gondolkodni, az AWS kiváló terep.

A klasszikus nehézség a jogosultságkezelés. Az IAM nagyon erős, de kezdőként könnyű túlbonyolítani. Ha egyszer összeáll a kép, utána már nem probléma – de az elején hosszabb a tanulási folyamat. Ezt tovább nehezíti, hogy kifinomult jogosultságokat több módon is be lehet állítani, amelyeket nagyrészt JSON objektumokon keresztül érhetünk el. Semmi esetre sem hátrány ez, csupán egy lassabban elsajátítható tulajdonság.

Fontos különbség: AWS esetén nincs magyar nyelvű felület vagy dokumentáció, minden angolul érhető el.

GCP – mérnöki logika, adat és AI fókusz

A Google Cloud Platform sokszor kevesebb figyelmet kap, pedig technikailag nagyon erős.

A GCP egyik legnagyobb előnye a letisztult, mérnöki megközelítés. Sok szolgáltatás mögött ugyanaz a technológia van, amit a Google saját rendszereinél is használ. Ez különösen az adatfeldolgozás és AI területén érződik.

A felület általában egyszerűbb, kevésbé zsúfolt, mint a másik kettőnél. Elsőre is könnyű átlátni, mi történik, viszont kisebb az „enterprise cucc”, mint Azure vagy AWS esetén. Ez nem azt jelenti, hogy nem alkalmas nagyvállalati megoldások megvalósítására.

A GCP erős:

  • adatplatformokban
  • gépi tanulásban
  • Kubernetes-közeli megoldásokban

Ugyanakkor fontos látni: GCP-nél sincs magyar nyelvű felület vagy dokumentáció, minden angolul érhető el, és bizonyos enterprise minták kevésbé nyilvánvalóak, mint Azure-ban.

Mesterséges Intelligencia 2026-ban – mindhárom jó választás

Azure, AWS és GCP is komolyan veszi az AI-t. Más hangsúlyokkal, más eszközökkel, de mindhárom platform alkalmas valós üzleti megoldásokra.

Amit viszont mindig hangsúlyozok: az AI sem varázslat. Cloud alapokra épül, hálózatra, biztonságra, költségkeretekre. Ha ezek nincsenek rendben, az AI sem fog csodát tenni.

A felhő is csak akkor költséghatékony, ha okosan használjuk.

Hogyan válassz, ha most kezdesz bele?

Én ezt a gondolkodást javaslom:

  • ne technológiát válassz, hanem tanulási élményt: melyik esik kézre, melyik megértése egyszerűbb számodra
  • melyik motivál hosszabb távon: amelyik tetszik, azt válaszd
  • ne akarj mindent egyszerre megtanulni: a fokozatosság a kulcs
  • fogadd el, hogy a döntés nem végleges: a szolgáltatók is változnak és Te is. Ma még ezt kedveled, holnap a másikat. Ez rendben van.

Ha számodra a Microsoft-os háttér és az OpenAI a fontos, akkor merülj el az Azure világában. Cloud-native megoldások érdekelnek és a mély technikai megvalósítások, ez esetben az AWS lesz a Te utad. Ha pedig az adat, vagy a gépi tanulás, esetleg a Kubernetes-közeli világ foglalkoztat, akkor nézd meg a GCP-t.

Amit vállalati oldalon látok

A nagyvállalati valóság az, hogy a cégek többsége egyetlen hyperscaler-re fókuszál. Nem azért, mert ne ismernék a vendor lock-in kockázatát, hanem mert a gyorsaság, az egyszerűbb működés és a költségkezelés fontosabb számukra.

Sok esetben a vendor lock-in tudatos kompromisszum. Mire valódi problémává válna, a rendszer már annyira mélyen beágyazódott az adott felhő ökoszisztémájába, hogy a kiszállás csak jelentős költségek és komoly átalakítás árán lenne lehetséges. Ilyenkor inkább együtt élnek vele.

Reális alternatívaként gyakran hibrid megoldások jelennek meg, főleg hagyományos rendszerek, adatvédelmi vagy compliance okok miatt. Ez sokszor kezelhetőbb, mint több hyperscaler párhuzamos használata.

Én az ideális állapotot máshogy látom. Egy olyan több-felhős megközelítésben, ahol minden szolgáltatótól azt használom, amiben valóban erős, miközben tudatosan figyelek arra, hogy ne zárjam be magam visszafordíthatatlanul egyetlen platformba.

Számomra ez olyan, mintha egy különleges menüt állítanék össze a legjobb éttermek kínálatából. A végeredmény kiváló lehet, de több tervezést, nagyobb szakmai érettséget és folyamatos odafigyelést igényel. Nem a legegyszerűbb út, de hosszú távon a legkiegyensúlyozottabb.

A siker nem azon múlik, melyik platformot választod, hanem azon, hogy:

  • érted-e az alapelveket
  • költségtudatosan tervezel-e
  • biztonságban gondolkodsz-e már az elején
  • egyszerű és a megfelelő megoldásokkal indulsz-e

Számomra melyik?

2026 elején összességében az AWS áll közelebb hozzám. Nem azért, mert az Azure rossz lenne – sőt, AI területen jelenleg egyértelműen erős, különösen enterprise környezetben. Ezt kár lenne vitatni.

Amiért nálam most mégis az AWS a „nyerő”, az inkább rendszerszintű gondolkodás kérdése. Az AWS szolgáltatásai, integrációi és a cloud-native szemlélet sok esetben jobban illeszkednek ahhoz, ahogyan ma infrastruktúrát és platformokat tervezek. Nagyobb szabadságot ad, kevesebb röghöz kötött megoldással, ami számomra most előny.

Hangsúlyozom: Ez nem végleges álláspont. Volt már olyan időszak, amikor az Azure volt előrébb, és könnyen lehet, hogy lesz még ilyen. A cloud világában a technológia és az igények is gyorsan változnak – ezzel együtt a preferenciák is.

A lényeg nem az, hogy melyik platform jobb, hanem az, hogy tudd, miért választasz egyet egy adott helyzetben.

Zárásképpen

Az Azure, az AWS és a GCP valós piaci versenytársak. Más üzleti fókusz, más ökoszisztéma, más erősségek mentén fejlődnek. A gyakorlatban viszont a legtöbb mérnök és cég nem „platformhűség”, hanem konkrét problémák és költségek alapján dönt.

Továbbra sem az a legfontosabb kérdés, hogy melyiket választod elsőre, hanem az, hogy:

  • értsd a cloud alapelveket,
  • tudd, mikor melyik platform miért jó választás,
  • és képes legyél később váltani vagy több platformban gondolkodni.

A platformválasztás csak egy döntés. A valódi érték abból jön, ha tudatosan és magabiztosan használod.

Ha ebben szeretnél előrébb lépni, több módon is tudlak támogatni:

  • Mentoring – személyre szabott segítség cloud tanuláshoz, karrierváltáshoz vagy enterprise szemlélet kialakításához
  • InfoPack hírlevél – rendszeres, gyakorlatias cloud és AI tartalom.
  • Képzések a Mentor Klubnál – soft- és hardskill képzések egy helyen; nézz körül, és csatlakozz a következő képzéseim valamelyikéhez
ai-cloud-2026-featured

AI + Cloud 2026: amikor a platform életre kel és gondolkodik

, , , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 6 perc |

Az előző cikk végén ott hagytuk abba, hogy 2026-ban a cloud már nem cél, hanem eszköz. Egy gondolkodásmód, amire a legtöbb digitális rendszer épül. A következő lépés viszont már nem pusztán erről szól. Az igazi változás ott kezdődik, amikor az AI nem csak használja ezt az alapot, hanem formálni is kezdi a felhőt.

Ez a cikk erről a személetváltásról szól. Nem arról, hogy melyik modell jobb, és nem is technikai útmutató. Sokkal inkább arról, milyen szerepe lett és lesz az AI-nak a cloud működésében, és milyen következményei vannak ennek technológiai, gazdasági és döntési szinten.

Az AI szerepe a Cloud-ban megváltozott

Az AI ma már nem külön projektként jelenik meg a felhőben. Nem egy újabb doboz a sok közül, hanem platformszintű képesség. A cloud szolgáltatók nem egyszerűen futtatási környezetet adnak hozzá, hanem olyan rétegeket építenek köré, amelyek az AI-t beemelik a mindennapi működésbe. Mindehol ott a Co-Pilot jellegű működés, amely arra hivatott, hogy segítse a mindennapjainkat. Bár néha kifejezetten idegesítő.

Ez jól látszik abban, ahogyan a hyperscalerek pozicionálják az AI-t. Nem egyetlen „AI termékről” beszélnek, hanem olyan szolgáltatásokról, amelyek architektúra-tervezést, skálázást, költségoptimalizálást vagy incidensek értelmezését is támogatják. Fontos: Az AI nem helyettesít, hanem döntési teret alakít át.

Azure, AWS és GCP – „minden út Budára vezet”

A Microsoft Azure esetében az AI erősen az LLM-vonal köré szerveződik. Az Azure OpenAI Service és az erre épülő enterprise megoldások azt mutatják, hogy az AI szorosan integrálódik az üzleti folyamatokba. Nem önmagában érdekes, hanem azért, mert ott jelenik meg, ahol a felhasználók dolgoznak. Persze ez csak egy nagyon apró része annak az AI funkcionalitásnak és trendnek, amit ma ismerünk.

Az AWS más irányból érkezett. Régóta erős a machine learning területén, és ezt a tapasztalatot vitte tovább platformlogikába. A Bedrock a generatív AI-t teszi elérhetővé felügyelt módon, míg a SageMaker AI a klasszikus ML-életciklust fedi le. Az üzenet itt nem a modell, hanem az eszköztár és az irányíthatóság.

A Google Cloud Platform pedig azért érdekes, mert az AI nem új irány nála. A Google belső rendszerei évek óta AI-ra épülnek, és ez a szemlélet jelent meg a Vertex AI köré szervezett cloud kínálatban. Itt az adat és az AI szoros összekapcsolása kerül fókuszba.

A közös pont mindhárom esetben az, hogy az AI nem kiegészítő, hanem a platform működésének része lett.

Miért lett a cloud az AI természetes közege?

Sokan még mindig hardveroldalról közelítik meg az AI-t: milyen GPU kell hozzá, mennyi memória, elég-e egy erős otthoni gép. Ez a gondolkodás érthető, de egyre kevésbé írja le a valóságot.

A cloud egyik legnagyobb előnye az AI esetében nem pusztán a teljesítmény, hanem a skálázhatóság és az időbeliség. Olyan erőforrások érhetők el rövid időre is – több terabájt memória, több nagy teljesítményű GPU egy környezetben –, amelyek otthoni vagy kisebb on-prem környezetben nem reálisak.

A valódi szemléletváltás azonban ott történik, hogy az AI jellemzően felügyelt (managed) szolgáltatásként jelenik meg. Nem kell CPU-, RAM- vagy GPU-konfigurációval foglalkozni, nem kell drivereket, frameworköket karbantartani. Ezeket a problémákat a platform kezeli.

Személyes megjegyzésként idekívánkozik, hogy 2026-ban én is szert tettem egy aránylag erős helyi gépre, kifejezetten AI-val való kísérletezésre és fejlesztésre. Egy Ryzen 7 7800X3D, 64 GB RAM és egy RTX 3090 24GB körüli konfiguráció már alkalmas arra, hogy kis- és közepes modellekkel dolgozzak, tanuljak, prototípusokat építsek.

De ez a tapasztalat inkább megerősítette bennem: amit helyben lehet, az tanulás és kísérletezés. Amint skálázni, párhuzamosítani vagy üzemszerűen használni szeretnék, a cloud egyszerűen más ligában játszik.

És itt előtérbe kerül az árazás és az árazási modellek megértése a felhőben. Otthon az a kérdés, hogy elég-e a gép. A felhőben az, hogy mennyibe kerül, ha így használom. Ez az egyik oka annak, hogy az AI a cloud-ban nem hobbi-megoldásként, hanem üzemszerűen terjedt el.

Az AI hatása a hardverpiacra

Az AI és a cloud együtt nem csak szoftveres változást hozott. A hardverpiacon is érezhető a hatása. Az adatközponti AI igény nem csak GPU-kat szív fel, hanem memóriát is – különösen nagy sávszélességű és szerveroldali megoldásokat.

A piaci elemzések és üzleti hírek egyre gyakrabban kötik össze a memóriaárak alakulását az AI-adatközpontok növekvő igényével. A hangsúly eltolódott: a gyártók és beszállítók számára a hyperscalerek váltak a legfontosabb ügyfelekké.

A változás egyik leglátványosabb következménye az árakon látszik. Egyes GPU- és memóriaszegmensekben 2024–2025 során 1,5–3× közötti áremelkedés volt tapasztalható, különösen ott, ahol az adatközponti AI-igény közvetlenül megjelent. Ez nem egységes a teljes piacon, de jól mutatja az irányt: amikor a hyperscalerek és nagyvállalatok tömegesen vásárolnak, a fogyasztói és kisebb üzleti piac háttérbe szorul.

Ezt a folyamatot jól szemlélteti az NVIDIA bevételeit bemutató ábra. A sávok azt mutatják, hogyan vált a Data Center (DC) üzletág – vagyis a Cloud-os, AI-fókuszú infrastruktúra – a domináns bevételi forrássá, miközben a Gaming és az egyéb szegmensek aránya háttérbe szorult. A grafikon nem csak növekedést, hanem súlypont-eltolódást jelez: az AI ma már elsősorban adatközpontokban él.

Adatbiztonság és a félreértések

Az AI + Cloud kapcsán az egyik legtöbb bizonytalanságot az adatkezelés okozza. Sok félelem nem konkrét tapasztalatból, hanem feltételezésekből fakad. Gyakori gondolat, hogy a Cloud-os AI „biztos betanítja az adatokat”.

A valóság ennél árnyaltabb. A nagy cloud szolgáltatók dokumentációja különbséget tesz az alapértelmezett működés és az explicit engedélyezett tréning között. Enterprise környezetben az ügyféladatok jellemzően elkülönítve maradnak, és nem kerülnek más ügyfelekhez vagy alapmodell-tréningbe engedély nélkül.

Ugyanakkor fontos kimondani: a cloud nem varázslat. Az adatbiztonság nem automatikus. A shared responsibility modell itt is érvényes. A platform adja az alapokat, de a jogosultságkezelés, a hozzáférések és az adathasználat kontrollja továbbra is az ügyfél döntése.

A félelmek egy része abból fakad, hogy sokan a mai napig nem értik pontosan, hogyan működik egy AI. A modell, a tréning, az inference és az adatkezelés gyakran egyetlen „fekete dobozzá” mosódik össze a fejekben. Ha nem világos, mi történik egy kérdés elküldésekor, hol fut a feldolgozás, és mi marad meg belőle, akkor természetes reakció a bizalmatlanság. Ez a bizonytalanság nem rosszindulatból fakad, hanem információhiányból.

Ezért a zavar valószínűleg 2026-ban sem fog teljesen eltűnni. Nem azért, mert a szolgáltatók ne lennének egyre transzparensebbek, hanem mert az AI használata gyorsabban terjed, mint ahogy a szervezetek megtanulják helyesen értelmezni a működését.

Mit várhatunk 2026-ban az AI + Cloud területén?

Az AI és a Cloud együtt nem új trend, hanem új működési környezet. Kevesebb manuális döntés látszik, de több döntés történik a háttérben. Kevesebb technikai akadály, de nagyobb felelősség.

Azok járnak jól ebben a világban, akik nem csodát várnak az AI-tól, hanem értik, mire használják, és hajlandók felelősséget vállalni a döntéseikért.

2026-ban az AI nem egy kísérleti technológia lesz, hanem egy stratégiai alapvetés, amely a cloud működésének mindennapi részévé válik. A nagy technológiai szolgáltatók és elemzők szerint több irányban is érdemes felkészülni:

• Az AI szerepe tovább mélyül: A korábbi „AI mint eszköz” fázist teljesen felváltja az „AI mint partner” logika – az AI nem csak kérdésekre válaszol, hanem támogatja a döntéseket, együttműködik munkafolyamatokban és gyorsítja a kutatást. Ez nem csak technikai előny, hanem szervezeti és működési átalakulás is.

• Agentic AI és intelligens automatizálás erősödik: A vállalati környezetben 2026-ra szélesebb körben terjednek az olyan AI-agentek, amelyek nem csak input-output feladatokat végeznek, hanem autonómabban lépnek kölcsönhatásba rendszerekkel és döntési folyamatokkal.

• Adat és AI governance fókuszba kerül: A fogyasztók és szervezetek egyre nagyobb figyelmet fordítanak arra, hogyan használja az AI az adatokat, hogyan magyarázható és kontrollálható a működése. Ez nem csupán technikai kérdés, hanem a bizalom és jogi megfelelés alapja.

• Biztonság és infrastruktúra kiemelt téma: A növekvő AI-használat új támadási felületeket és identitás-vezérelt kihívásokat hoz, ezért a kiberbiztonság nem csak háttérfeladat, hanem stratégiai prioritás lesz az AI + Cloud környezetben.

Ezek az irányok nem csupán az én gondolataim, hanem a legfrissebb szakmai előrejelzésekkel egybevágó vélemény is.

Az AI nem külön dolog többé, hanem a Cloud működésének szerves, strukturális része lesz.

2026-ban már nem az a kérdés, használod-e az AI-t a Cloudban, hanem az, hogy jól használod-e. Ha ebben szeretnél biztosabb lenni, iratkozz fel az InfoPack hírlevélre vagy kövesd a cikkeimet.

cloud-2026-services-ai

Cloud 2026: hol járunk most, és merre tart a felhő

, , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 5 perc |

Amikor több mint egy évtizeddel ezelőtt először dolgoztam felhővel, még egészen más kérdések foglalkoztatták a cégeket. Mekkora szervert vegyünk? Elég lesz-e két év múlva is? Mikor kell új vasat rendelni, és mennyi idő alatt ér ide? A döntések hónapokra, vagy évekre előre szóltak, és minden hibának ára volt.

Ma, 2026 elején, egészen másról beszélünk. A kérdés már nem az, hogy „használjunk-e felhőt”, hanem az, hogy hogyan használjuk jól.

Ez a cikk nem arról szól, hogyan kell kattintgatni a konzolon, inkább egy helyzetkép: hol tart most a cloud, mit tanultunk az elmúlt években, és mire érdemes készülni rövid távon.

Mi a cloud computing ma, röviden és érthetően

A cloud computing nem egy konkrét technológia, hanem egy működési modell. A lényege egyszerű: erőforrásokat használsz akkor, amikor kell, és csak addig fizetsz értük, amíg valóban szükséged van rájuk. Nem te vásárolsz szervert, nem te cseréled a meghibásodott alkatrészt, és nem neked kell minden részletet kézben tartani.

Fontos kimondani azt is, ami sokszor kimarad: a cloud nem ingyenes, és nem varázslat. Nem lesz tőle automatikusan gyorsabb vagy jobb egy alkalmazás. Viszont ad egy rugalmasságot, amit korábban csak nagyvállalatok tudtak megfizetni.

Egy egyszerű példa: egy webalkalmazás elindítása saját szerverrel ma is működik. Viszont ha hirtelen tízszer annyi felhasználó kezdi el használni, a cloud adja azt a mozgásteret, amivel ezt különösebb kapkodás és túlterhelés miatti leállás nélkül le lehet kezelni.

Mi változott az elmúlt években, és miért fontos ez 2026-ban

Néhány évvel ezelőtt sok helyen uralkodó gondolat volt, hogy „mindent vigyünk fel a felhőbe”. Ez azonban hibás gondolat, úgy ahogy a Scrum sem való minden projekthez. Emiatt ez a hozzáállás ma már egyértelműen kiforrottabb lett. A cégek megtanulták, hogy a cloud nem automatikusan olcsóbb, és a rosszul megtervezett rendszerek itt is gyorsan drágává és átláthatatlanná válhatnak.

2026-ra a cloud érett technológiává vált. Nem a kísérletezésről szól, hanem a tudatos döntésekről. Egyre több szervezet ismeri fel, hogy kevesebb szolgáltatás, egyszerűbb architektúra és átgondolt működés sokszor többet ér, mint a legújabb megoldások halmozása. Annak ellenére, hogy a felhőszolgáltatók sokszor mást sugallnak.

A cloud nem lett rosszabb. Mi lettünk tapasztaltabbak. És elkezdtük hatékonyabban használni.

Mire használják a cégek a felhőt 2026-ban valójában

A legtöbb vállalat ma nem csupán „innovációs lehetőségként” tekint a felhőre. Sokkal inkább stabil alapként. Tipikus felhasználási területek:

  • üzleti webalkalmazások futtatása
  • belső rendszerek és API-k
  • adatfeldolgozás és jelentéskészítés
  • fejlesztői és tesztkörnyezetek gyors létrehozása

Ezekben a felhasználási esetekben a cloud legnagyobb értéke a gyors indulás és a skálázhatóság. Nem kell mindent előre megtervezni évekre. Lehet kipróbálni, tapasztalni, majd dönteni.

Itt jelenik meg egyre természetesebben az AI is. Nem külön projektként, hanem funkcióként. Keresésben, ügyfélszolgálati automatizmusokban, vagy éppen adatok értelmezésében. A cloud biztosítja azt az alapot, amely nélkül ezek a megoldások nem lennének gazdaságosan működtethetők.

Hogyan indul ma egy kis cég?

Vegyünk egy mai, valós helyzetet. Egy kisebb cég szeretne egy webes alkalmazást indítani, aminek eleinte csak néhány száz felhasználója van, de nem tudják, fél év múlva mi lesz belőle.

2026-ban ilyenkor már ritkán merül fel az, hogy saját szervert vegyenek. Ehelyett:

Ha az alkalmazás sikeres lesz, a rendszer skálázható. Ha nem válik be, egyszerűen leállítható, nagy veszteség nélkül.

Ez a cloud egyik legnagyobb ereje: nem kell előre mindent tudni, mégis van mozgástér. Ez üzleti oldalról legalább akkora előny, mint technikai szempontból.

Hol találkozol a felhővel a gyakorlatban?

Sokan úgy gondolnak a felhőre, mint valami elvont, „nagyvállalati” dologra, pedig a legtöbben már most is naponta használják – csak nem így hívják. Ha azt mondom: Instagram, TikTok, Gmail, OneDrive és Netflix, akkor azoknak a szolgáltatásoknak a nevét sorolom, ahol naponta találkozol Te is a felhővel.

Amikor egy webalkalmazás gyorsan betölt, amikor egy online rendszer gond nélkül kiszolgál sok felhasználót egyszerre, vagy amikor egy szolgáltatás mögött nincs látható leállás, ott nagyon gyakran „cloud fut a háttérben”.

A felhő a nagy szolgáltatóknál nagyon hasonló alapokra épül.


Például:

  • Microsoft Azure esetén tipikusan virtuális gépek, menedzselt adatbázisok és tárolószolgáltatások adják az alapot.
  • Amazon Web Services ugyanezt az elvet követi, csak más elnevezésekkel, megközelítéssel és hangsúlyokkal.
  • Google Cloud Platform pedig különösen erős adatfeldolgozási és analitikai irányban.

A lényeg nem az, hogy melyik platformon vagy, hanem az, hogy nem nulláról építkezel, hanem kész, kipróbált építőelemekből dolgozol.

Mit jelent a cloud a felhasználók számára

A legtöbb végfelhasználó nem gondolkodik cloudban. Nem is kell. Ők gyors, megbízható szolgáltatásokat várnak el, lehetőség szerint zéró leállással és elfogadható válaszidőkkel. Ha egy alkalmazás lassú vagy elérhetetlen, nem az érdekli őket, hogy hol fut, hanem az, hogy miért nem működik.

2026-ra a cloud ebből a szempontból láthatatlanná vált. Ott van minden mögött, de csak akkor kerül szóba, ha valami nem úgy működik, ahogy kellene. Ez önmagában jelzi az érettségét. Pontosan olyan alapszolgáltatásként tekintünk rá, mint a vezetékes vízre vagy az áramra.

Mit jelent a cloud a karrierváltóknak és pályakezdőknek

Sokan kérdezik tőlem, hogy érdemes-e ma még cloud irányba indulni. A válaszom röviden: igen, de másképp, mint pár éve. Nem az számít, hogy hány szolgáltatás nevét ismered, hanem az, hogy érted-e az alapokat.

2026-ban a cloud jó belépési pont az IT világába azoknak is, akik nem szeretnének mélyen programozni. A rendszerszemlélet, az alap biztonsági gondolkodás és az üzleti igények megértése sokkal fontosabb lett, mint a konkrét implementációs részletek.

Az AI ebben a tanulási folyamatban segíthet, magyarázhat és irányt mutathat, de nem veszi le a döntés terhét a válladról.

A cloud szakember nem attól lesz jó, hogy mindent automatizál vagy mindent tud, hanem attól, hogy felelősséget vállal a döntéseiért és tanul a hibáiból.

Az AI szerepe röviden

Talán észrevetted az AI itt nem főszereplő még, de nem lehet megkerülni. 2026-ban egyértelműen látszik, hogy az AI felerősíti a cloud jelentőségét. Skálázás, költségoptimalizálás, automatizált elemzés mind olyan területek, ahol a kettő együtt ad valódi értéket.

Ugyanakkor fontos határt húzni. A cloud itt még az alap, az infrastruktúra és a platform. Az igazi változás ott kezdődik, amikor az AI már nem csak használja a felhőt, hanem formálja is. Erről szól majd a következő cikkem.

Korlátok, amik 2026-ban is megmaradnak

A cloud nem old meg rossz döntéseket. Nem helyettesíti a gondolkodást, és nem javítja ki a szervezeti problémákat. Rosszul használva továbbra is drága, és könnyen átláthatatlanná válik.

Ez AI-val együtt sincs másképp. Ha nincs világos cél, nincs felelősség és nincs kontroll, akkor a legmodernebb technológia is csak gyorsabban visz rossz irányba.

Útravaló

2026-ban a cloud nem trend, hanem alap. Nem cél, hanem eszköz. Azok a csapatok és szakemberek járnak jól, akik nem csodát várnak tőle, hanem tudatosan használják. A következő lépés viszont már nem csak erről szól. Az AI és a cloud együtt új kérdéseket vet fel, és új válaszokat kényszerít ki.

Erről fog szólni a folytatás…

Ha érdekel, merre halad ez az irány, és hogyan érdemes rá felkészülni, akkor iratkozz fel az InfoPack hírlevélre vagy kövesd a cikkeim.

cdn_illustration

Miért fontos a CDN a modern webes világban?

, , , , , , , ,

| Olvasási idő: 4 perc |

Korábban már írtam olyan felhőszolgáltatásokról, amelyek nem csupán hasznosak, hanem kifejezetten izgalmasak is. Például az AI-t használó SageMaker Canvas, amely segít egyszerűen elindulni a gépi tanulás világában. A felhő világában azonban nemcsak az intelligencia, hanem a sebesség és a megbízhatóság is kulcsfontosságú. Gondoljunk csak bele: ha egy weboldal lassan töltődik be, a felhasználók nagy része azonnal bezárja.

Képzelj el egy mesebeli könyvtárat, ahol a világ összes könyve elérhető. Amikor keresel valamit, nem kell a fővárosba utaznod, mert minden nagyobb városban van egy helyi fiók, amelyben a legnépszerűbb könyvek ott várnak rád. Így bárhol jársz a világban, mindig gyorsan megkapod, amit keresel. A digitális világban pontosan ezt a szerepet tölti be a CDN (Content Delivery Network).

Mi az a CDN?

A CDN egy globális szerverhálózat, amely a weboldalak és alkalmazások statikus tartalmát (képeket, videókat, JavaScript és CSS fájlokat) a felhasználóhoz földrajzilag közel tárolja.

Amikor egy látogató megnyit egy weboldalt, a tartalom nem feltétlenül az eredeti központi szerverről érkezik, hanem a hozzá legközelebb lévő „edge” szerverről. Ez a közeli kiszolgálás drámaian lecsökkenti a betöltési időt, és így javítja a felhasználói élményt.

Hogyan működik?

  1. Cache-elés (gyorsítótár): A statikus tartalmak (pl. képek, videók) előre másolatként elérhetőek a CDN pontokon.
  2. Edge szerverek: Ezek a földrajzilag szétszórt szerverek a világ számos pontján elhelyezkednek.
  3. Intelligens forgalomirányítás: A felhasználó mindig a legközelebbi edge szervertől kapja meg a tartalmat.
  4. Frissítés kezelése: Amikor a központi szerveren változik egy fájl, a CDN gondoskodik róla, hogy az új verzió a cache-elt példányokat is felülírja.

Milyen előnyöket nyújt a CDN?

  • Gyorsabb betöltési idő: A tartalom a felhasználóhoz közeli szerverről érkezik. Egy tokiói látogató nem Budapestről tölti le a képet, hanem Japánból.
  • Megbízhatóság és redundancia: Ha egy szerver kiesik, a hálózat más pontjai átveszik a terhelést.
  • Skálázhatóság: Nagy forgalomnövekedés esetén (pl. Black Friday, kampányidőszak) a CDN elosztja a terhelést.
  • Biztonság: Sok CDN véd DDoS támadások ellen és automatikus HTTPS támogatást kínál.

Példák a CDN használatára

  • WordPress weboldal
    Képzelj el egy WordPress blogot, amely tele van képekkel és videókkal. A szerver Budapesten van, de az olvasóid Németországból, az USA-ból és Ázsiából is érkeznek. Ha minden tartalom csak Budapestről érkezne, a távoli látogatóknak lassan töltődne be. Ha viszont a képeket és videókat a CDN tárolja, akkor a felhasználók mindenhol ugyanolyan gyorsan kapják meg az oldal tartalmát – a legközelebbi edge szerverből. Ez jobb élményt ad, és az oldal Google-keresési rangsorolása is javulhat.
  • Globális SaaS szolgáltatás
    Egy CRM rendszert több ezer cég használ világszerte. Az alkalmazás szerverei Frankfurtban vannak, de az ügyfelek Dél-Amerikában és Ázsiában is dolgoznak vele. CDN nélkül mindenki ugyanarra a központi szerverre kapcsolódna, ami lassulást és instabilitást okozhatna. A CDN azonban gondoskodik róla, hogy az alkalmazás statikus részei (UI, JavaScript, képek) a felhasználókhoz közeli edge szerverekről töltődjenek le. Az élmény olyan, mintha az alkalmazás helyben futna.
  • Médiaoldal vagy streaming szolgáltatás
    Egy nagy hírportálnál vagy streaming cégnél kritikus, hogy a videók megszakítás nélkül fussanak, még akkor is, ha milliók nézik egyszerre. A CDN segít elkerülni a túlterhelést, és biztosítja, hogy a tartalom folyamatosan, késleltetés nélkül érkezzen a felhasználókhoz.

Hogyan kapcsolódik a felhőhöz?

A nagy felhőszolgáltatók kínálnak saját CDN megoldást:

  • Amazon CloudFront (AWS)
  • Azure Front Door
  • Google Cloud CDN

Ezek közvetlenül integrálhatók más szolgáltatásokkal (például tárhellyel, webalkalmazás-szerverekkel), így szinte automatikusan skálázható és globálisan gyors rendszer hozható létre.

Vannak korlátai is

  • Költség: Nagy adatforgalom esetén a CDN komoly költséget jelenthet.
  • Beállítási komplexitás: A kezdőknek a konfiguráció elsőre bonyolult lehet (cache szabályok, TTL értékek).
  • Nem minden tartalomhoz ideális: A CDN főként statikus fájloknál hatékony. Dinamikus tartalom, például adatbázis-lekérdezések nem gyorsíthatók vele közvetlenül.

Mikor érdemes CDN-t használni?

  • A weboldalad vagy alkalmazásod nemzetközi közönséget céloz.
  • Kritikus számodra a sebesség és felhasználói élmény.
  • Gyakoriak a nagy forgalmi hullámok.
  • Ha a biztonságot szeretnéd növelni.

Összefoglalás

A CDN a modern web egyik alapköve. Olyan, mintha a digitális világ könyvtárát földrajzi fiókokra osztanánk, így mindig gyorsan és biztonságosan elérhető lenne a tartalom. Nem minden projektnél szükséges, de ahol a sebesség, a stabilitás és a globális jelenlét fontos, ott a CDN szinte kötelező.

A Te weboldalad vagy alkalmazásod is profitálna a gyorsabb betöltésből és a stabilabb működésből – lehet, hogy épp most jött el az idő a CDN kipróbálására.

Boldog szülinapot nekem!

kubernetes_furt

Kubernetes titkos recept: cluster ízlés szerint elkészítve

, , , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 3 perc |

Ahogy korábban már olvashattál róla, a Kubernetes telepítésének első lépése a megfelelő architektúra kiválasztása. A céljainktól, a környezet méretétől és a rendelkezésre állásra (HA) vonatkozó elvárásainktól függően több fürt-kialakítási lehetőség is elérhető.

Emellett lehetőség van arra is, hogy a Kubernetes összes fő komponensét egyetlen futtatható programként fordítsuk le saját gépünkön, ha testre szabott vagy fejlesztői környezetet szeretnénk kialakítani. Vannak, akiknek ez a hobbija, mert szeretné minden percét élvezni a programkód fordításának.

A négy fő Kubernetes fürt konfiguráció

A Kubernetes telepítésének négy gyakori módja létezik, különböző célokra és fejlettségi szintekre szabva. Ezeket már részben érintettük, most összefoglalásképp megmutatom egyben:

1. Egyszerű egy node-os telepítés

Ebben az esetben minden komponens (pl. API szerver, scheduler, controller-manager, kubelet, stb.) egyetlen gépen fut. Ez ideális választás:

  • oktatási célra
  • fejlesztői környezetekhez
  • kísérletezéshez
  • otthoni projektekhez

Ugyanakkor nem alkalmas élő (live, production) környezetre, mivel nem nyújt magas rendelkezésre állást.

2. Egy vezérlőcsomópont (head node), több munkavégző (worker)

Ebben a konfigurációban egyetlen vezérlőcsomópont vezérli a rendszer működését, és több munkavégző kapszula-futtató gép csatlakozik hozzá. A vezérlőcsomóponton jellemzően az alábbi elemek futnak:

  • API szerver
  • scheduler (ütemező)
  • controller-manager
  • stb. (etcd egybinárisos változatban)

Ez már egy skálázhatóbb modell, de továbbra is sérülékeny lehet, ha a head node elérhetetlenné válik.

3. Több vezérlőcsomópont, HA nélkül vagy részleges HA-val

Itt már több vezérlőcsomópont fut, ami javítja a rendelkezésre állást. A scheduler és a controller-manager vezetőt választanak maguk közül (leader election mechanizmus), és az API szerverek egy terheléselosztó mögött érhetők el. Az etcd még mindig lehet egycsomópontos.

Ez már alkalmas kisebb termelési környezetekre, de a teljes HA (High Availability) eléréséhez az etcd szintjén is replikációra van szükség.

4. Teljesen HA: HA vezérlőcsomópontok és HA etcd

A legmegbízhatóbb és legkomplexebb megoldás, amely:

  • több vezérlőcsomópontot tartalmaz
  • több etcd példányból álló fürtöt használ
  • terheléselosztót alkalmaz az API szerverek előtt

Ebben a felállásban az etcd nem a vezérlőcsomópontokon fut, hanem külön gépeken, ezzel csökkentve az egy ponton történő hibák kockázatát. Nagyvállalati és kritikus rendszerek esetén ez az ajánlott megközelítés.

Fürtök közötti együttműködés: Kubernetes Federation

A Kubernetes Federation lehetőséget nyújt arra, hogy több teljes Kubernetes fürt közös vezérlő panel (control plane) alatt működjön. Ez lehetővé teszi az erőforrások migrálását az egyik klaszterből a másikba akár manuálisan, akár hibakezelés céljából. Bár az első verziónak voltak korlátai, a Federation v2 fejlesztései javítottak a stabilitáson és rugalmasságon. A Federation ls annak felhasználási esetei egy külön cikket is megérdemelne.

Kubernetes fordítása forráskódból

A Kubernetes számos binárisa (pl. kubelet, kubeadm, kubectl) elérhető előre lefordított formában a GitHub-on.

Azonban haladó felhasználók és fejlesztők számára hasznos lehet a forráskódból történő saját fordítás.

Szükséges eszközök

  • Telepített Golang környezet
  • Git
  • Megfelelő rendszerkövetelmények és jogosultságok

Lépések

  1. A Kubernetes forráskód klónozása:

cd $GOPATH
git clone https://github.com/kubernetes/kubernetes
cd kubernetes
  1. Fordítás futtatása:
make
  1. Az új binárisok az _output/bin mappában találhatók.

Figyelem: egyes rendszereken további csomagokra lehet szükség a make sikeres lefutásához. A hibaüzenetek alapján ellenőrizni és pótolni kell a hiányzó függőségeket.

Összegzés

A Kubernetes telepítési lehetőségei a tanulási céloktól a magas rendelkezésre állást biztosító éles környezetekig terjednek. A fürt struktúrájának megválasztása előtt mindig tisztázni kell a célokat és az elvárt megbízhatóságot. Aki pedig mélyebben szeretné megérteni a Kubernetes működését, vagy testre szabott binárisokat szeretne létrehozni, annak érdemes a forráskódból történő fordítással is megismerkednie.

Te fordítottál már forráskódból alkalmazásokat, csak azért, hogy mélyebben megértsd annak működését?

kubeadm-install-upgrade

Kubernetes telepítése és frissítése kubeadm használatával

, , , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 3 perc |

A Minikube, K3s, Docker Desktop kiváló eszköz a Kubernetes alapjainak elsajátításához, de ha komolyabb környezetet szeretnél építeni, akkor a kubeadm az egyik legmegbízhatóbb módszer. A Kubernetes közösség hivatalosan is ezt a megközelítést támogatja, és folyamatosan fejleszti.

Most azt mutatom meg neked, hogyan hozhatsz létre egy Kubernetes alapú rendszert kubeadm segítségével, és hogyan frissítheted azt a jövőben.

Telepítés kubeadm segítségével

A kubeadm célja, hogy egyszerűen beüzemelhető Kubernetes alapú rendszert állítson elő. A telepítés több lépésből áll, melyek külön konfigurációs lehetőségeket is kínálnak.

Alapvető lépések:

  1. A vezérlőcsomópont inicializálása (első tag)
    A kubeadm init parancs segítségével elindítod a rendszer felállítását. Ez a parancs létrehoz egy token-t és egy SHA256 hash-t, amelyek szükségesek ahhoz, hogy más gépek is csatlakozzanak a control plane-hez (vezérlő).
  2. Hálózati komponens telepítése
    A Kubernetes alaptelepítés nem tartalmaz hálózati megoldást. Választanod kell egy CNI (Container Network Interface) bővítményt, mint például Calico vagy Flannel. A telepítés általában egy YAML manifest segítségével történik, amelyet kubectl apply paranccsal lehet használni.
  3. További csomópontok csatlakoztatása
    A kubeadm join parancs segítségével munkagépeket vagy másodlagos vezérlőcsomópontokat adhatsz hozzá a meglévő control plane-hez. Ehhez az előzőleg létrehozott token és hash szükséges.

Miután a rendszer összeállt, már használatra kész, és elindíthatod rajta az első szolgáltatásaidat és pod-jaidat. 🌟

Itt megtalálod a hivatalos dokumentációt is: Creating a cluster with kubeadm

Frissítés kubeadm-mel

A rendszeres frissítés fontos a biztonság és stabilitás fenntartása érdekében. A kubeadm támogatja a vezérelt frissítést, amely megőrzi a korábbi állapotot és minimalizálja a leállási időt.

Főbb lépések:

  1. Csomagfrissítés
    Frissítsd a rendszereden a kubeadm, kubelet és kubectl komponenseket a legújabb verzióra a csomagkezelő segítségével.
  2. Frissítési terv ellenőrzése
    A kubeadm upgrade plan paranccsal ellenőrizheted, hogy a jelenlegi verzióhoz képest milyen új verziók érhetők el, és hogy a rendszered frissíthető-e.
  3. Control plane előkészítése
    A vezérlőcsomópontot „le kell üríteni” (kubectl drain), hogy ne fusson rajta semmilyen pod a frissítés alatt.
  4. Frissítés alkalmazása
    A kubeadm upgrade apply segítségével végrehajthatod a frissítést. Ez automatikusan módosítja a szükséges konfigurációkat.
  5. Eltérések előnézete (opcionális)
    A kubeadm upgrade diff hasonló a dry-run működéshez, vagyis megmutatja, milyen változások történnének.
  6. Node-ok konfigurációja
    A kubeadm upgrade node segítségével frissítheted a kubelet konfigurációját minden csatlakozott gépen.
  7. Control plane újranyitása
    A kubectl uncordon paranccsal újra engedélyezheted, hogy a vezérlőcsomóponton pod-ok fussonak.

Itt megtalálod a hivatalos dokumentációt is: Upgrading kubeadm clusters

Összefoglalva, a kubeadm ideális eszköz azok számára, akik gyorsan és hatékonyan szeretnének egy stabil Kubernetes környezetet létrehozni, amely hosszú távon is jól karbantartható. A megfelelő lépések betartásával biztonságosan telepíthető és frissíthető egy Kubernetes alapú rendszer. A folyamat jól dokumentált, a hibalehetőségek pedig minimálisra csökkenthetők, ha követjük az ajánlott gyakorlatokat.

Legközelebb bemutatom, az egyes hálózati megoldásokat, amelyet a Kubernetes cluster-eden belül használhatsz. 🛰️

kubernetes_scale_vs_local

Kubernetes klaszter indítása: GKE, Minikube, K3s, K3d, Kind

, , , , , ,

| Olvasási idő: 2 perc |

Előző Kubernetes cikkemben több alternatívát is említettem, ha otthon szeretnél tanulni vagy gyakorolni. Ma ezek közül néhány telepítését mutatom meg röviden.

Bizonyára észrevetted, hogy a GKE is szerepel itt, annak ellenére, hogy jelenleg nem sok Google Cloud szolgáltatással foglalkozunk. Annak oka, hogy mégis kitérek erre, az a tisztelgés a Google terméke előtt.

Ahogy korábban olvashattad a Kubernetes kipróbálásához és gyakorlásához ma már többféle lehetőség is rendelkezésre áll. Ma bemutatom a leggyakrabban használt megoldásokat, amikkel gyorsan elindíthatod saját cluster-edet akár a felhőben, akár a saját gépeden, Windows vagy Linux/MacOS rendszeren.

Google Kubernetes Engine (GKE) használata

A GKE a Google menedzselt Kubernetes szolgáltatása, amely lehetővé teszi, hogy gyorsan, skálázható módon futtass klasztereket (cluster) a Google Cloud infrastruktúráján.

Szükséges előfeltételek

  • Google Cloud-fiók
  • Fizetési mód beállítása
  • gcloud parancssori eszköz telepítése

Telepítés Windows alatt:

Alapvető parancsok:

gcloud container clusters create <cluster neve>
gcloud container clusters list
kubectl get nodes

A kubectl automatikusan települ a gcloud használatával.

Minikube használat

A Minikube egy helyi fejlesztésre alkalmas Kubernetes környezet, amely egyetlen node-on fut, virtuális gép segítségével.

Telepítés

Windows alatt

Használhatsz Chocolatey-t:

choco install minikube

Vagy manuálisan:

Mac/Linux alatt

curl -Lo minikube https://storage.googleapis.com/minikube/releases/latest/minikube-darwin-amd64
chmod +x minikube
sudo mv minikube /usr/local/bin

Indítás és ellenőrzés

Windows PowerShell

minikube start
kubectl get nodes

Ez VirtualBox, Hyper-V vagy WSL2 backend segítségével indít egy virtuális gépet.

K3s használata

A K3s egy könnyített Kubernetes implementáció, amely ideális fejlesztéshez, edge környezetekhez vagy egyszerű helyi használatra.

Telepítés

Windows alatt

A K3s közvetlenül Windowsra nem telepíthető. Windowson érdemes WSL2-t (Windows Subsystem for Linux) használni, és azon belül telepíteni K3s-t.

WSL2-ben például Ubuntu alatt:

curl -sfL https://get.k3s.io | sh -

Ellenőrzés

kubectl get nodes

A kubectl elérhető a k3s kubectl parancson keresztül, vagy létrehozhatsz szimbolikus linket.

K3d használata

A K3d segítségével K3s klasztert futtathatsz Docker konténereken belül. Könnyű, gyors és platformfüggetlen.

Telepítés

Windows alatt

Ha Docker Desktop telepítve van:

choco install k3d

vagy

scoop install k3d

Mac/Linux alatt

curl -s https://raw.githubusercontent.com/k3d-io/k3d/main/install.sh | bash

Klaszter létrehozása

k3d cluster create <cluster neve>

Ellenőrzés

kubectl get nodes

Kind használata

A Kind (Kubernetes IN Docker) szintén konténeralapú megoldás, ideális gyors CI/CD teszteléshez, helyi fejlesztéshez.

Telepítés

Windows alatt

Chocolatey segítségével:

choco install kind

vagy manuálisan a Kind Releases oldalról.

Mac/Linux alatt

brew install kind

vagy

GO111MODULE="on" go install sigs.k8s.io/kind@latest

Klaszter létrehozása

kind create cluster

Ellenőrzés:

kubectl get nodes

Összefoglaló

MegoldásPlatformWindows támogatásVM-et használ?AlkalmasMegjegyzés
GKEFelhő (Google)Igen (gcloud + kubectl)IgenÉlesKöltséges lehet
MinikubeHelyiIgen (VirtualBox/Hyper-V/WSL2)IgenTanulásKlasszikus tanulóeszköz
K3sHelyi / EdgeWSL2 szükségesNemFejlesztésKönnyített Kubernetes
K3dHelyi (Docker)IgenNemGyors tesztelésKonténer alapú
KindHelyi (Docker)IgenNemCI, tesztKubernetes Dockerben

Ezekkel a lehetőségekkel Windows, Linux és Mac környezetben egyaránt elindíthatod a saját Kubernetes klaszteredet.

A következő cikkben bemutatjuk, hogyan lehet egyszerű alkalmazásokat telepíteni ezekre a klaszterekre.

kubernetes_telepitesi_no_text

Kubernetes telepítési lehetőségek és eszközök áttekintése

, , , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 4 perc |

Már van egy kialakult képünk és történeti hátterünk a Kubernetes-ről. Ezért ideje, hogy foglalkozzunk kicsit a telepítési lehetőségekkel és a legfontosabb eszközökkel. Igen. Kezdünk közelebb kerülni a gyakorlati dolgokhoz.

Kubernetes telepítési eszközök

Belekezdünk abba a részbe, ami a Kubernetes cluster (ejtsd: klaszter) telepítéséről és konfigurálásáról szól. Áttekintjük azokat a lehetőségeket, amelyekkel saját Kubernetes cluster-t hozhatsz létre, akár a saját gépeden, akár a felhőben. Bár a felhőszolgáltatók használata egyszerű és gyors megoldás, továbbra is számos indok szól az on-premise (hagyományos adatközpont) telepítés mellett, például a biztonság, az adatszuverenitás vagy a költséghatékonyság.

Gyors indulás felhőben vagy lokálisan

Kezdők számára hasznos lehet egy előre konfigurált környezet kipróbálása, mielőtt belevágnának egy saját cluster kézi telepítésébe. Ilyen esetekben több lehetőség közül is választhatunk:

  • Google Kubernetes Engine (GKE) – a Google Cloud Platform szolgáltatása, amely lehetővé teszi, hogy a legfrissebb stabil Kubernetes verzióval rendelkező klasztert hozzunk létre néhány kattintással.
  • Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) – az Amazon megoldása, amely részletesebb irányítást ad a vezérlőcsomópontok (control plane nodes) felett.
  • Microsoft Azure Kubernetes Service (AKS) – hasonló funkcionalitással bír, mint a GKE és az EKS.
  • DigitalOcean Kubernetes – egyszerű és költséghatékony belépőszintű alternatíva.
  • Civo – amely hasonló a DigitalOcean-hoz, csak még egyszerűbben használható.

Lokális tanulókörnyezetek

Ha helyben szeretnél kipróbálni egy Kubernetes klasztert, az alábbi eszközök ideálisak tanulásra és fejlesztésre:

  • Minikube – Egyetlen bináris fájl, amely például Oracle VirtualBox segítségével telepíti a klasztert. Bár csak egycsomópontos környezetet hoz létre, ideális tanulási és tesztelési célokra.
  • MicroK8s – A Canonical által fejlesztett, könnyen telepíthető és funkciókban gazdag megoldás, amely fejlesztőknek és tesztelőknek egyaránt megfelelő.
  • Docker Desktop (Kubernetes támogatással) – A Docker Desktop képes egyetlen kattintással Kubernetes cluster-t indítani. Fejlesztőknek kiváló választás, főként ha már egyébként is használják Docker környezetben a konténereket.
  • Kind (Kubernetes IN Docker) – Olyan eszköz, amely lehetővé teszi a Kubernetes klaszterek futtatását Docker konténereken belül. Különösen hasznos CI/CD rendszerekhez és olyan helyzetekben, ahol gyorsan szeretnénk szimulálni több csomópontos környezetet.
  • K3s – A Rancher által fejlesztett, könnyített Kubernetes disztribúció, amely alacsony erőforrásigényű környezetekben is jól fut. ARM architektúrán is kiválóan működik, például Raspberry Pi-n.
  • K3d – A K3s konténeres változata, amely lehetővé teszi, hogy a K3s klaszterek Docker konténerekben fussanak. Gyors, könnyen kezelhető és kiválóan alkalmas tanulásra vagy integrációs tesztekre.

A kubectl használata

A Kubernetes vezérlőparancsokat a kubectl eszközön keresztül adhatjuk ki. Ez a parancssori eszköz elengedhetetlen a klaszterek konfigurálásához és menedzseléséhez. A használata a Kubernetes kezelésben és jövőben is központi szerepet fog kapni, így érdemes alaposan megismerni.

A kubectl az alábbi helyen tárolja a konfigurációs fájlokat: $HOME/.kube/config. Ez a fájl tartalmazza az elérhető cluster-ek címeit (endpoint), hitelesítési adatokat, valamint az úgynevezett kontektsusokat (context).

Egy kontextus egy adott klasztert és a hozzá tartozó felhasználói hitelesítő adatokat jelenti. Ezzel a paranccsal például átválthatsz egy másik klaszterre:

kubectl config use-context <cluster-neve>

Ez különösen hasznos, ha több cluster-el dolgozol egyszerre, például egy helyi fejlesztési és egy éles felhős környezettel.

Felhőspecifikus CLI eszközök

Minden nagyobb felhőszolgáltató kínál saját parancssori eszközt, amellyel kezelhetjük a Kubernetes klasztereket:

  • gcloud – Google Cloud CLI
  • aws – AWS CLI
  • az – Azure CLI

Ezek az eszközök lehetővé teszik, hogy helyben kezeljük a felhőben futó Kubernetes környezeteket, beleértve a klaszterek létrehozását, skálázását és törlését.

Saját cluster építése kubeadm segítségével

Ha kézzel szeretnél Kubernetes klasztert építeni, a kubeadm az egyik legnépszerűbb és a közösség által ajánlott megoldás. A telepítés folyamata egyszerű:

  1. A „központi agy”-ban futtasd: kubeadm init
  2. A munkavégző csomópontokon vagy redundáns vezérlőcsomópontokon: kubeadm join

A kubeadm lehetővé teszi, hogy rugalmasan telepítsük a Kubernetes cluster-t különböző környezetekben, akár fizikai gépekre, akár felhőalapú infrastruktúrára.

Egyéb telepítési eszközök

Számos további telepítési lehetőség áll rendelkezésre, amelyek más-más célcsoportot és igényt szolgálnak ki:

  • kubespray – Ansible-alapú, jól skálázható telepítési eszköz.
  • kops – Kifejezetten AWS-re optimalizált, de más platformokon is működik.

Fontos megjegyezni, hogy ezek az eszközök eltérő fejlettségi szinttel és támogatottsággal rendelkeznek. Némelyik idővel népszerűvé válik, másokat a közösség elhagyhatja.

Összefoglalás

A Kubernetes telepítése ma már többféle módon is megvalósítható, kezdve a felhőszolgáltatók által nyújtott egyszerű megoldásoktól egészen a teljesen testreszabható, kézi telepítésig. A választás attól függ, milyen céllal és környezetben szeretnéd használni a klasztert. A tanuláshoz és gyakorláshoz a Minikube vagy MicroK8s, Kind kiváló belépőt nyújt, míg komolyabb környezetekhez a kubeadm vagy felhőszolgáltatói cluster-ek jelenthetik a megfelelő irányt.

Ugye már ki is gondoltad, melyikkel kezded?

k8s-innovation-1

Folyamatos innováció a Kubernetes világában

, , , , , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 2 perc |

A Kubernetes indulása óta példátlan ütemben fejlődik és terjed. A projekt mögött álló közösség – fejlesztők, felhasználók, tesztelők és lelkes támogatók – folyamatosan növekszik, napról napra egyre többen csatlakoznak ehhez az ökoszisztémához.

A Kubernetes szoftver maga is rendkívül gyorsan fejlődik. Ez a gyors tempó olyan intenzív, hogy még a GitHub infrastruktúráját is próbára teszi, ahol a projekt kódját fejlesztik.

Mi jellemzi ezt az innovációt?

  • Üzleti szempontból az alapértelmezett megoldásként tekintenek rá: ma már a legtöbb modern, felhőalapú infrastruktúrát építő vállalat Kubernetesre épít.
  • Több tízezer közreműködő dolgozik a fejlesztésén világszerte – ezzel az egyik legaktívabb nyílt forráskódú projekt.
  • Százezres nagyságrendű commit (kódmódosítás) történt eddig a kódbázison.
  • Slack közösségében is tízezrek aktívak, folyamatosan kérdeznek, segítenek és megosztják tapasztalataikat.
  • Négyhavonta jelenik meg egy új, kisebb (minor) verzió a Kubernetesből.
  • Körülbelül tíznaponta érkezik egy javítócsomag (patch release), amely hibajavításokat vagy kisebb módosításokat tartalmaz.
  • Gazdag ökoszisztémával rendelkezik: több száz kapcsolódó projekt létezik, amelyek tovább bővítik és testre szabják a Kubernetes lehetőségeit – ezek közül sokat a CNCF (Cloud Native Computing Foundation) koordinál.

Miért fontos ezt tudni?

Aki korábban monolitikus, egyetlen gyártótól származó, lassan változó rendszerekkel dolgozott, annak kihívás lehet megszokni ezt a dinamikus környezetet. A Kubernetes világában ugyanis a változás állandó.

Ha valaki egy klasztert üzemeltet vagy fejleszt rá, elengedhetetlen, hogy:

  • tisztában legyen az új verziók jelentésével,
  • rendszeresen tesztelje a frissítéseket,
  • és naprakész maradjon az ökoszisztéma változásaival kapcsolatban.

További lehetőségek, ahol tanulhatsz és fejlődhetsz

A CNCF (Cloud Native Computing Foundation) weboldalán elérhető egy részletes lista az összes hivatalos cloud-native projektről, amelyek valamilyen formában kapcsolódnak a Kuberneteshez. Ezek között találhatók olyan eszközök, amelyek:

  • megkönnyítik a klaszterek menedzselését,
  • segítik az alkalmazások monitorozását,
  • vagy lehetővé teszik a biztonságos hálózati kommunikációt.

Egyre jobban körvonalazódik, hogy ez egy időtálló termék. Szerinted érdemes lenne megtanulni? 🙂

k8s-terminology-01

Fontos alapfogalmak a Kubernetes világában

, , , , , , , , , , , ,

| Olvasási idő: 3 perc |

Miután megismertük a Kubernetes alapvető architektúráját, érdemes néhány kulcsfontosságú fogalommal is megismerkedni. Ezekkel az objektumokkal később is dolgozunk majd, de már most hasznos, ha megértjük, hogyan illeszkednek a teljes rendszerbe.

Mi is az a Kubernetes?

A Kubernetes egy konténer-orchesztrációs rendszer, amelyet arra terveztek, hogy automatizálja a konténerek telepítését, kezelését, skálázását és frissítését. Fontos megérteni, hogy a Kubernetes nem egyesével kezeli a konténereket, hanem úgynevezett Podokba csoportosítva.

Pod

A Pod a Kubernetes legkisebb egysége, amely egy vagy több konténert tartalmaz. Ezek a konténerek:

  • azonos IP-címen osztoznak,
  • közösen használják a tárolókat (volumes),
  • ugyanabba a névtérbe (namespace) tartoznak.

Általában egy Pod egy alkalmazást futtat, míg a többi konténer segédszolgáltatásokat nyújthat hozzá (például loggyűjtés, proxy, stb.).

Namespace – névterek

A namespace, vagy magyarul névtér egy logikai szeparációs eszköz a Kubernetesben. Fő célja:

  • az erőforrások elkülönítése (pl. fejlesztés, teszt, éles környezet),
  • a több bérlős környezetek (multi-tenant) biztonságos kezelése,
  • jogosultságok és kvóták könnyebb szabályozása.

Vannak klaszter szintű objektumok (pl. node-ok), és olyanok is, amelyek csak egy namespace-hez tartoznak. Ha különböző namespace-ekben lévő Podok szeretnének kommunikálni egymással, ahhoz Service objektumokra van szükség.

Orchestráció és vezérlők (operators)

A Kubernetes vezérlését úgynevezett „watch-loopokkal”, azaz operátorokkal végzi. Ezek figyelik a kube-apiserver állapotát, és ha eltérés van az elvárt (deklarált) és a valós állapot között, akkor lépnek közbe.

A leggyakoribb operátor típusok:

  • Deployment: konténerek kezelése (nem közvetlenül a Podokkal dolgozik).
  • ReplicaSet: a Podok darabszámát kezeli a megadott sablon (podSpec) alapján.
  • Kubelet: a node-on futó ügynök, amely végrehajtja a podSpec utasításait (pl. konténer letöltés, indítás, leállítás).

Az alapértelmezett és legtöbbet használt operátor a Deployment, amely biztosítja, hogy az alkalmazás mindig a kívánt példányszámban és konfigurációval fusson.

Custom Resource Definitions (CRD)

Ha a beépített vezérlők nem elegendők, akkor saját típusú erőforrásokat és operátorokat is létrehozhatunk. Ezt CRD-nek (Custom Resource Definition) nevezzük, és ezáltal bővíthetjük a Kubernetes képességeit.

apiVersion: apiextensions.k8s.io/v1
kind: CustomResourceDefinition
metadata:
 name: blog.cloudmentor.hu
spec:
 group: cloudmentor.hu
 versions:
 - name: v1
 served: true
 storage: true
 schema:
 openAPIV3Schema:
 type: object
 properties:
 spec:
 type: object
 properties:
 domain:
 type: string
 replicas:
 type: integer
 subresources:
 status: {}
 scope: Namespaced
 names:
 plural: websites
 singular: website
 kind: Website
 shortNames:
 - web

Szolgáltatások – Service

A Kubernetesben a Service objektum biztosítja a hálózati elérhetőséget a Podok között, különböző namespace-ek között, vagy a klaszteren kívülről.

  • Label alapú működés: a Service címkék alapján találja meg a hozzá tartozó Podokat.
  • A Service a Endpoint operátortól szerzi meg a Podok IP-címeit és elérési információit.
  • A Service tehát egyfajta virtuális IP-címként viselkedik, ami mögött a megfelelő Pod(ok) állnak.

Címkék (Labels) és azonosítók

A Kubernetesben nehézkes lenne több ezer Pod vagy objektum kezelése, ha mindig név vagy UID alapján kellene hivatkozni rájuk. Ezért:

  • használhatunk címkéket (labels) – tetszőleges kulcs-érték párok, melyek az objektum metaadataihoz tartoznak.
  • így például egy parancs segítségével kiválaszthatunk minden olyan Podot, amelynek az app=web címkéje van, anélkül hogy ismernénk a nevüket.

Taints és tolerations

Az egyes node-ok megjelölhetők úgynevezett taint-ekkel, hogy elkerüljék a Podok automatikus ütemezését oda. Ha egy Pod mégis ilyen node-on szeretne futni, akkor az objektum toleration beállításával jelezheti, hogy elfogadja ezt a környezetet.

Ez az alapismereteket bemutató rész egy fontos lépcsőfok ahhoz, hogy megértsük, hogyan működik a Kubernetes rendszerszinten. A későbbi gyakorlati példákban ezek a fogalmak újra és újra elő fognak kerülni.

Ugye milyen izgalmas ez a világ? És még csak most kezdtük el…

Load More