Управляемый Kubernetes

Vultr Kubernetes Engine – масштабирование ИИ-приложений с управляемым K8s

Развертывайте кластеры Kubernetes производственного уровня за минуты. VKE управляет плоскостью управления, чтобы вы могли сосредоточиться на развертывании ИИ-приложений.

Explore GPU Cloud →

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

FeatureVultr VKEAWS EKSGoogle GKE
Control Plane FeeFree$0.10/hr (~$73/mo)$0.10/hr (~$73/mo)
Min. Node Cost~$2.50/mo~$30/mo (t3.small)~$25/mo
GPU Node SupportA100 & H100p3, p4d, trn1A100, H100, L4
Free TierCredits via referral12-mo AWS Free Tier$300 GCP trial
Global Regions32+33 regions40+ 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

1
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
2
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"}]}'
3
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

Related Infrastructure Pages

Часто задаваемые вопросы по Vultr Kubernetes

Что такое Vultr Kubernetes Engine (VKE)?

VKE — это управляемый сервис Kubernetes от Vultr, который предоставляет и управляет плоскостью управления Kubernetes за вас. Вы развертываете рабочие узлы (включая GPU-узлы), а VKE автоматически обрабатывает etcd, API-сервер и обновления кластера.

Могу ли я подключить GPU-узлы к кластеру VKE?

Да. Vultr позволяет добавлять вычислительные инстансы с GPU в качестве рабочих узлов в ваш кластер Kubernetes, что позволяет запускать ускоренные GPU рабочие нагрузки, такие как поды ИИ-инференса и задачи распределенного обучения.

Как VKE сравнивается с EKS и GKE?

VKE значительно дешевле, чем EKS или GKE, для эквивалентных вычислений, без платы за управление кластером. Он идеален для стартапов, ИИ-проектов и команд, стремящихся к предсказуемым облачным расходам без ущерба для функций Kubernetes.

Какие версии Kubernetes поддерживает VKE?

VKE поддерживает последние стабильные релизы Kubernetes и предоставляет регулярные обновления версий. Вы можете обновлять кластеры с минимальным временем простоя, используя поэтапное обновление узлов.

Ready to Deploy on Vultr Kubernetes?

New accounts signed up via referral link may be eligible for promotional credits. Credits subject to Vultr's official program terms.