Kubernetes Géré

Vultr Kubernetes Engine – Scalez vos Apps IA avec K8s Géré

Provisionnez des clusters Kubernetes de niveau production en quelques minutes. VKE gère le control plane pour que vous puissiez vous concentrer sur le déploiement d'apps IA et cloud-native.

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Vultr Kubernetes Engine Features

☸️

Fully Managed Control Plane

VKE provisions and manages etcd, the Kubernetes API server, and scheduler automatically. No manual control-plane maintenance required.

🤖

GPU Worker Nodes

Attach NVIDIA A100 and H100 GPU-backed instances as worker nodes for AI inference pods, distributed training jobs, and GPU-accelerated workloads.

📦

Container Registry Integration

Pull container images directly from Docker Hub, GitHub Container Registry, or Vultr's own container registry with minimal configuration.

🔄

Auto-Scaling Node Pools

Horizontally scale worker node pools based on CPU, memory, or custom metrics. Handle traffic spikes without manual intervention.

🌐

Multi-Region Deployment

Deploy clusters across Vultr's global network of 32+ data center locations. Run workloads close to your users for minimal latency.

🔒

Private Networking & RBAC

Isolated VPC networking per cluster with Kubernetes RBAC, network policies, and TLS-secured API endpoints for production-grade security.

VKE vs EKS vs GKE – Cost Comparison

Feature	Vultr VKE	AWS EKS	Google GKE
Control Plane Fee	Free	$0.10/hr (~$73/mo)	$0.10/hr (~$73/mo)
Min. Node Cost	~$2.50/mo	~$30/mo (t3.small)	~$25/mo
GPU Node Support	A100 & H100	p3, p4d, trn1	A100, H100, L4
Free Tier	Credits via referral	12-mo AWS Free Tier	$300 GCP trial
Global Regions	32+	33 regions	40+ zones

What to Build with Vultr Kubernetes

🧠

AI Inference APIs

Deploy LLM inference servers (vLLM, TGI) as Kubernetes deployments with GPU node pools and horizontal pod autoscaling.

🔬

ML Training Jobs

Run distributed PyTorch training using Kubernetes Job resources with multi-GPU A100 or H100 worker nodes and NVLink connectivity.

🏗️

Microservices Architecture

Orchestrate complex multi-service AI applications with service mesh, ingress controllers, and Kubernetes-native service discovery.

📊

Data Pipelines

Run Apache Spark, Airflow, or Argo Workflows as Kubernetes workloads for scalable ML data ingestion and preprocessing pipelines.

Quick Start: Deploy GPU Pods on VKE

Install kubectl & Vultr CLI

curl -LO https://dl.k8s.io/release/stable.txt | xargs -I{} curl -LO https://dl.k8s.io/release/{}/bin/linux/amd64/kubectl

Create VKE Cluster via API

curl -X POST "https://api.vultr.com/v2/kubernetes/clusters" \
  -H "Authorization: Bearer $VULTR_API_KEY" \
  -d '{"label":"ai-cluster","region":"ewr","version":"v1.29.0","node_pools":[{"node_quantity":2,"plan":"voc-g-2c-8gb-75s-amd"}]}'

Deploy GPU Inference Pod

kubectl apply -f - <<EOF
apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: llm-inference
spec:
  containers:
  - name: vllm
    image: vllm/vllm-openai:latest
    resources:
      limits:
        nvidia.com/gpu: 1
EOF

Related Technical Guides

→How to Deploy a GPU Server for AI Workloads →Deploying LLMs on Cloud GPUs: Production Guide →Vultr vs AWS GPU: Full Comparison 2026

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GPU Cloud Instances

A100 & H100 – specs and use cases

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AI Model Training

PyTorch, JAX, distributed GPU training

📦

Object Storage

S3-compatible storage for ML datasets

⚡

HFT / Algo Trading

Bare metal, 10Gbps, sub-ms latency

💰

Referral Bonus

Up to $300 in promotional credits

FAQ Kubernetes Vultr

Qu'est-ce que Vultr Kubernetes Engine (VKE) ?

VKE est le service Kubernetes géré de Vultr qui provisionne et gère le plan de contrôle Kubernetes pour vous. Vous déployez des nœuds workers (y compris des nœuds GPU) et VKE gère automatiquement etcd, le serveur API et les mises à jour du cluster.

Puis-je attacher des nœuds GPU à un cluster VKE ?

Oui. Vultr vous permet d'ajouter des instances de calcul avec GPU comme nœuds workers dans votre cluster Kubernetes, permettant des charges de travail accélérées par GPU comme les pods d'inférence IA et les jobs d'entraînement distribué.

Comment VKE se compare-t-il à EKS et GKE ?

VKE est significativement moins cher qu'EKS ou GKE pour un calcul équivalent, sans frais de gestion par cluster. Il est idéal pour les startups, les projets IA et les équipes recherchant des coûts cloud prévisibles sans sacrifier les fonctionnalités Kubernetes.

Quelles versions de Kubernetes VKE prend-il en charge ?

VKE prend en charge les dernières versions stables de Kubernetes et propose des mises à jour régulières. Vous pouvez mettre à niveau les clusters avec un temps d'arrêt minimal en utilisant des mises à jour progressives des nœuds.

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