Kubernetes em Cloud Pública: Análise Técnica e Otimização de EKS, AKS e GKE

Sumário

Introdução ao Kubernetes Gerenciado

O kubernetes consolidou-se como o padrão de fato para a orquestração de contêineres, contudo, a gestão de um cluster a partir do zero — provisionamento do control plane, configuração de rede, manutenção e upgrades — representa um desafio operacional significativo. Os provedores de cloud pública (hyperscalers) abstraem essa complexidade através de seus serviços de Kubernetes gerenciado. Este artigo apresenta uma análise técnica comparativa entre Amazon Elastic Kubernetes service (eks), Azure Kubernetes Service (AKS) e Google Kubernetes Engine (gke), com foco em arquitetura, escalabilidade, segurança e estratégias de otimização.

Arquitetura e Gestão do Control Plane

O control plane é o cérebro do cluster Kubernetes, responsável por manter o estado desejado do sistema. A forma como cada provedor gerencia este componente crítico é um diferenciador fundamental.

Amazon EKS (Elastic Kubernetes Service)

O EKS provisiona um control plane de alta disponibilidade, distribuindo seus componentes (kube-apiserver, etcd, kube-scheduler) por múltiplas Zonas de Disponibilidade (Availability Zones – AZs) em uma VPC gerenciada pela AWS. O acesso aos nós mestres não é concedido ao usuário, reforçando o modelo de responsabilidade compartilhada. O modelo de precificação é por cluster/hora, além dos custos associados aos worker nodes e outros recursos. A autenticação e autorização são profundamente integradas ao AWS Identity and Access Management (IAM), permitindo o mapeamento de usuários e roles IAM para usuários e grupos Kubernetes através do ConfigMap aws-auth.

Azure AKS (Azure Kubernetes Service)

O AKS se destaca por oferecer o control plane sem custo, um atrativo considerável para ambientes de desenvolvimento e clusters menores. Para cargas de trabalho de produção que exigem maior resiliência, o Azure oferece um Uptime SLA opcional (pago), que garante a disponibilidade do control plane através do uso de Zonas de Disponibilidade. A integração com o Azure Active Directory (AAD) é nativa e simplificada, permitindo a utilização de identidades do AAD para controlar o acesso ao cluster via Kubernetes RBAC.

Google GKE (Google Kubernetes Engine)

Sendo o serviço que originou o Kubernetes, o GKE possui uma maturidade notável. Ele oferece dois modos de operação: Standard e Autopilot. No modo Standard, o usuário tem controle granular sobre a configuração dos nós, enquanto o Autopilot abstrai completamente a infraestrutura de nós, gerenciando provisionamento, escalabilidade e segurança de forma automática. O GKE Standard oferece um cluster zonal gratuito por conta de faturamento; para clusters regionais ou múltiplos clusters, aplica-se uma taxa por cluster/hora. O modo Autopilot possui um modelo de precificação baseado no consumo de vCPU, memória e disco pelos pods, além de uma taxa de gerenciamento do cluster.

Provisionamento e Gerenciamento de Worker Nodes

Os worker nodes executam as cargas de trabalho em contêineres. A flexibilidade e automação no gerenciamento desses nós são cruciais para a eficiência operacional.

EKS: Node Groups e Fargate

O EKS oferece três abordagens para os worker nodes:

  • Self-Managed Nodes: Instâncias EC2 provisionadas e gerenciadas manualmente pelo usuário, oferecendo controle máximo.
  • Managed Node Groups: Automatizam o provisionamento e o ciclo de vida dos nós, incluindo upgrades e drenagem de nós, simplificando a operação.
  • AWS Fargate: Uma opção serverless que permite executar pods sem gerenciar servidores ou clusters. Cada pod é provisionado com sua própria capacidade computacional isolada, ideal para cargas de trabalho com picos de demanda ou que exigem isolamento rigoroso.

AKS: Node Pools e Virtual Nodes

O AKS utiliza Virtual Machine Scale Sets (VMSS) para gerenciar os worker nodes, organizados em Node Pools. É possível criar múltiplos node pools, incluindo pools de sistema (para componentes críticos do Kubernetes) e pools de usuário (para aplicações), com diferentes tipos de VMs, sistemas operacionais (Linux e Windows Server) e configurações. Para cenários de bursting, o AKS se integra com o Azure Container Instances (ACI) através dos Virtual Nodes, permitindo escalar pods rapidamente sem a necessidade de provisionar novas VMs no cluster.

GKE: Node Pools e Autopilot

No GKE Standard, a organização em Node Pools permite a heterogeneidade de máquinas dentro de um mesmo cluster. Um recurso poderoso é o Node Auto-Provisioning (NAP), que cria e gerencia node pools automaticamente com base nas especificações dos pods pendentes, otimizando a alocação de recursos. No modo Autopilot, o conceito de nó é completamente abstraído; o GKE gerencia toda a infraestrutura subjacente, e o usuário se preocupa apenas em definir os recursos para seus pods.

Escalabilidade e Automação

A capacidade de escalar recursos de forma automática em resposta à demanda é uma das principais vantagens do Kubernetes na nuvem.

  • Cluster Autoscaler (CA): Todos os três serviços oferecem implementações do Cluster Autoscaler. O EKS o integra com AWS Auto Scaling Groups; o AKS possui uma implementação nativa e configurável; o GKE é amplamente reconhecido por ter a implementação mais madura e eficiente, especialmente com o Node Auto-Provisioning.
  • Horizontal Pod Autoscaler (HPA): Sendo um recurso nativo do Kubernetes, o HPA funciona em todos os provedores. A diferença reside na facilidade de integração com os serviços de métricas nativos: CloudWatch (EKS), Azure Monitor (AKS) e Cloud Operations (GKE) para escalar com base em métricas customizadas.
  • Vertical Pod Autoscaler (VPA): O VPA ajusta automaticamente as requisições de CPU e memória dos pods. O GKE oferece suporte nativo e robusto ao VPA, inclusive no modo Autopilot. Em EKS e AKS, a implementação do VPA é possível, mas requer instalação e configuração manual do componente open-source.

Integração com o Ecossistema Nativo da Cloud

A integração transparente com outros serviços da nuvem é essencial para construir aplicações robustas e seguras.

EKS e o Ecossistema AWS

A integração com o IAM é o ponto central, com o IAM Roles for Service Accounts (IRSA) permitindo que pods assumam roles IAM específicas para acessar serviços AWS (como S3, DynamoDB) de forma segura e granular. A integração com a rede é feita via AWS VPC CNI, que atribui endereços IP da VPC diretamente aos pods, simplificando a conectividade. O AWS Load Balancer Controller gerencia a criação de Application Load Balancers (ALBs) e Network Load Balancers (NLBs), enquanto os drivers CSI (Container Storage Interface) provisionam volumes EBS e EFS.

AKS e o Ecossistema Azure

O Azure AD Pod Identity cumpre um papel similar ao IRSA, associando Azure Managed Identities a pods. Para a rede, o AKS oferece duas opções: Kubenet (básico, com NAT) e Azure CNI (avançado, com integração total à VNet, onde cada pod recebe um IP da sub-rede). A integração com Azure Monitor para logs e métricas, Azure Policy para governança e drivers CSI para Azure Disk e Azure Files é nativa.

GKE e o Ecossistema Google Cloud

O Workload Identity é a solução recomendada e segura para que os pods autentiquem em APIs do Google Cloud. Os clusters GKE são VPC-native por padrão, onde os pods recebem IPs de um range secundário da sub-rede da VPC, permitindo conectividade direta. A integração com Cloud Load Balancing, Persistent Disk e, especialmente, com o Cloud Operations for GKE (antigo Stackdriver), oferece uma visibilidade profunda sobre a saúde e o desempenho do cluster e das aplicações.

Segurança e Conformidade

A segurança em Kubernetes é uma responsabilidade compartilhada. Os provedores oferecem ferramentas para proteger o control plane, a rede, os nós e as cargas de trabalho.

  • Isolamento de Rede: Todos os provedores oferecem a opção de criar clusters privados, onde o endpoint da API do Kubernetes não é exposto à internet pública. A implementação de Network Policies (usando Calico, por exemplo) é suportada por todos.
  • Segurança de Imagens: O GKE se destaca com o Binary Authorization, que impõe políticas de deploy garantindo que apenas imagens de contêineres confiáveis e assinadas sejam executadas. EKS e AKS se integram com seus respectivos registros (ECR, ACR), que oferecem scanning de vulnerabilidades.
  • Isolamento de Workloads: O GKE oferece o GKE Sandbox (baseado no projeto open-source gVisor), que cria um kernel de aplicação para isolar contêineres em um nível mais profundo, reduzindo a superfície de ataque ao kernel do host. Fargate no EKS e Virtual Nodes no AKS também oferecem forte isolamento por natureza.
  • Governança e Política: O AKS possui uma forte integração com o Azure Policy for Kubernetes, permitindo a aplicação centralizada de regras e padrões (como proibir a criação de serviços com IP público) em múltiplos clusters.

Estratégias de Otimização de Custos

Gerenciar os custos de um cluster Kubernetes em escala é fundamental.

Uso de Instâncias Spot/Preemptible

Todos os provedores oferecem VMs com grande desconto, mas sem garantia de disponibilidade. São ideais para cargas de trabalho tolerantes a falhas. O EKS suporta Spot Instances em seus Managed Node Groups. O AKS permite a criação de Spot Node Pools. O GKE utiliza Preemptible VMs, com um ciclo de vida máximo de 24 horas.

Rightsizing e Bin Packing

Definir corretamente as requisições (requests) e limites (limits) de CPU e memória é crucial. O uso do VPA, especialmente no GKE, pode automatizar a recomendação de valores ótimos. O objetivo é aumentar a densidade de pods por nó (bin packing) sem comprometer a estabilidade, evitando o desperdício de recursos (overprovisioning).

Escalabilidade Inteligente

Configurar o Cluster Autoscaler para reduzir o número de nós durante períodos de baixa utilização, potencialmente até um mínimo de zero para ambientes de não produção, gera economias significativas. Utilizar opções serverless como Fargate, Virtual Nodes ou GKE Autopilot para workloads com picos de uso pode ser mais econômico do que manter um pool de nós superdimensionado permanentemente.

Análise de Ferramentas e Experiência do Desenvolvedor

A experiência de interagir com o serviço através de suas ferramentas de linha de comando (CLI) e os processos de manutenção também são importantes.

  • Ferramentas CLI: eksctl é uma ferramenta de terceiros que se tornou o padrão de fato para criar e gerenciar clusters EKS, simplificando muito o processo. az aks e gcloud container clusters são os comandos nativos do Azure e GCP, respectivamente, ambos poderosos e bem integrados em seus ecossistemas.
  • Upgrades e Manutenção: O GKE se destaca com seus release channels (Rapid, Regular, Stable), que automatizam os upgrades do control plane e dos nós de forma controlada. O AKS também oferece upgrades automáticos e janelas de manutenção configuráveis. O EKS, historicamente, exige um envolvimento mais manual no processo de upgrade dos nós, embora os Managed Node Groups tenham melhorado significativamente essa experiência.

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