Servizi

Architettura cloud e Kubernetes

Infrastruttura pronta per l'AI. Orchestrazione delle GPU. Zero-Trust di default.

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Competenze

Cosa costruiamo

Orchestrazione GPU

Cluster Kubernetes con runtime su misura per i carichi AI su AKS, GCP e Hetzner bare-metal. Dimensionamento ottimizzato per l'inferenza degli LLM.

API Gateway APISIX

Plugin JWT, rate limiting sulle chiamate agli LLM, routing multi-tenant, CORS gestito a livello di gateway. Il livello di sicurezza viene prima del codice.

AI serverless

Apache OpenWhisk su Kubernetes per carichi AI intermittenti: scale-to-zero, task su GPU, elaborazione di immagini, inferenza batch.

Deploy dello stack completo

Redis, RabbitMQ, MinIO, Grafana, Velero, Airflow, n8n: lo stack completo orchestrato con CI/CD su più ambienti.

Sicurezza Zero-Trust

Keycloak + APISIX come livello di sicurezza integrato. Nessun servizio esposto senza autenticazione. Adatto a dati sanitari e finanziari.

Disaster recovery

Velero per il backup automatico di Kubernetes. Strategie multi-region su cloud UE per la continuità operativa.

Domande frequenti

Le domande che ci fanno più spesso

Come si mette in produzione un LLM su Kubernetes in modo sicuro?
Un deployment sicuro di un LLM su Kubernetes richiede: namespace isolati, network policy, autenticazione OIDC tramite Keycloak, rate limiting a livello di APISIX e un node pool GPU dedicato. Nexus MDS Core installa lo strato di identità e di gateway di questo stack — Keycloak, rate limiting su APISIX, una rete di servizi isolata — con un solo script di setup su Docker; portati su Kubernetes, gli stessi servizi aggiungono namespace e network policy.
Che differenza c'è fra AKS, GCP GKE e Hetzner per i carichi di lavoro AI?
AKS e GKE offrono un'integrazione nativa con i servizi cloud (storage, IAM, monitoraggio) ma a costi GPU elevati. Hetzner bare-metal offre GPU H100/A100 a prezzi più bassi, ma l'infrastruttura va gestita. La scelta dipende da budget, compliance (residenza dei dati in UE) e capacità operativa del team.

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Un'infrastruttura AI da costruire, un sistema legacy da modernizzare o un ERP da collegare al futuro? Scrivici.