{"id":36625,"date":"2026-09-08T21:12:38","date_gmt":"2026-09-08T19:12:38","guid":{"rendered":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/?p=36625"},"modified":"2026-09-08T21:12:39","modified_gmt":"2026-09-08T19:12:39","slug":"kubernetes-5-domande-a-graziano-casto-codemotion-ai-tech-conference-2026","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.codemotion.com\/magazine\/it\/devops-it\/cloud-manager\/kubernetes-5-domande-a-graziano-casto-codemotion-ai-tech-conference-2026\/","title":{"rendered":"Kubernetes: 5 domande a Graziano Casto \u2014 Codemotion AI & Tech Conference 2026"},"content":{"rendered":"\n

DevRel Engineer @ Akamas \u00b7 CNCF TAG DevEx Co-Chair \u00b7 CNCF Ambassador \u00b7 Responsabile comunicazione per Kubernetes v1.35<\/strong><\/p>\n\n\n\n

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01 \u2014 Kubernetes<\/h2>\n\n\n\n

La maggior parte degli sviluppatori ha sentito dire “date semplicemente pi\u00f9 risorse ai vostri pod” come risposta standard ai tempi di avvio lenti. Qual \u00e8 il costo reale di questo consiglio su larga scala \u2014 e perch\u00e9 ci \u00e8 voluto cos\u00ec tanto tempo prima che Kubernetes offrisse qualcosa di meglio?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Aumentare la CPU o la memoria di un pod \u00e8 la leva pi\u00f9 facile che chiunque possa tirare, ed \u00e8 esattamente questo il problema. Funziona sul momento, perch\u00e9 pi\u00f9 risorse di solito tagliano qualche secondo dall’avvio a freddo, ma nessuno torna indietro in seguito per ridimensionarle una volta passata la pressione della scadenza. Moltiplicate questo per ogni servizio di una flotta grande e ottenete un cluster che gira a una frazione del suo reale utilizzo, perch\u00e9 le richieste sono state impostate per lo scenario peggiore di avvio anzich\u00e9 per il carico a regime. I team finiscono per pagare un margine che usano forse per trenta secondi all’avvio e poi non toccano mai pi\u00f9, e questo si riflette direttamente sulla bolletta cloud e sul numero di nodi necessari solo per far stare le richieste gonfiate di tutti.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Il motivo per cui Kubernetes non \u00e8 riuscito a offrire una risposta pi\u00f9 pulita per cos\u00ec tanto tempo dipende da come \u00e8 stato costruito il modello delle risorse fin dal primo giorno. Le richieste e i limiti di risorse di un pod venivano trattati come sostanzialmente immutabili una volta avviato il pod, quindi se si volevano risorse diverse tra avvio e regime, l’unica opzione era terminare il pod e farne partire uno nuovo con valori nuovi \u2014 il che ovviamente vanifica lo scopo, se quello che si sta cercando di risolvere \u00e8 proprio un avvio lento. Cambiare questo significava toccare lo scheduler, il kubelet, le API di base e ogni controller che presuppone che le risorse non si muovano una volta ammesso il pod, il che \u00e8 una superficie enorme da gestire correttamente senza rompere i carichi di lavoro esistenti. Ecco perch\u00e9 il ridimensionamento delle risorse in-place ha richiesto anni di lavoro di progettazione attraverso il processo KEP, invece di essere una semplice patch. Solo di recente \u00e8 diventato abbastanza stabile da poter ridimensionare un pod in esecuzione senza riavviarlo, il che finalmente d\u00e0 alle persone un’alternativa reale rispetto al gonfiare i numeri e sperare per il meglio.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Costi cloud<\/h2>\n\n\n\n

In-Place Pod Resize sembra un dettaglio infrastrutturale, ma lei dice che potrebbe liberare migliaia di core sprecati in un cluster. Pu\u00f2 tradurlo in termini che uno sviluppatore o un engineering manager sentirebbero sulla propria bolletta cloud?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Pensiamo a cosa succede oggi in assenza del ridimensionamento in-place. Un servizio ha bisogno di quattro CPU per i primi venti secondi mentre scalda le cache e carica la configurazione, poi si stabilizza e ne usa forse mezza per il resto della sua vita. Dato che non si pu\u00f2 cambiare quella richiesta senza un riavvio, la si imposta a quattro CPU in modo permanente, perch\u00e9 nessuno vuole un pod che venga ucciso per mancanza di memoria (OOMKilled) o limitato durante l’avvio in produzione. Ora moltiplicate questo per il numero di repliche che gestite e per quanti servizi nella flotta assomigliano a questo, e vi ritrovate con un’enorme fetta della capacit\u00e0 del cluster riservata a qualcosa che \u00e8 vero solo per pochi secondi sull’intera vita del pod.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Quella capacit\u00e0 riservata non \u00e8 gratuita solo perch\u00e9 \u00e8 inattiva. Lo scheduler deve comunque trovare spazio per quelle quattro CPU su qualche nodo, quindi si finisce per approvvigionare pi\u00f9 nodi di quanti ne servano realmente al carico di lavoro, e quei nodi costano soldi indipendentemente dal fatto che le CPU siano occupate o l\u00ec ferme come margine di sicurezza. Con il ridimensionamento in-place, si pu\u00f2 richiedere qualcosa pi\u00f9 vicino a ci\u00f2 di cui il pod ha effettivamente bisogno in media, lasciarlo salire temporaneamente durante l’avvio e poi farlo scendere automaticamente una volta stabilizzato, tutto senza riavvio. Per un engineering manager che guarda una bolletta cloud, questa \u00e8 la differenza tra approvvigionare per il picco-per-sempre e approvvigionare per ci\u00f2 che effettivamente si usa, il che su una flotta grande pu\u00f2 significare tagliare il numero di nodi \u2014 e quindi la spesa \u2014 di una percentuale significativa senza toccare una sola riga di codice applicativo.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Developer experience<\/h2>\n\n\n\n

Lei lavora sia nel release team di Kubernetes sia sulla developer experience alla CNCF. Funzionalit\u00e0 come questa cambiano davvero il modo in cui gli sviluppatori pensano alla scrittura delle applicazioni, o il comportamento “giusto” viene comunque scaricato sui platform team perch\u00e9 se ne occupino loro?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sinceramente, nella maggior parte delle organizzazioni questo ricade ancora sul platform team, e non penso che sia una cosa negativa in questo momento. Il ridimensionamento in-place \u00e8 una primitiva, non una policy, e gli sviluppatori applicativi in generale non dovrebbero aver bisogno di sapere che Kubernetes finalmente permette di cambiare la CPU senza riavvio, pi\u00f9 di quanto non abbiano bisogno di sapere come lo scheduler distribuisce i pod sui nodi. Ci\u00f2 che cambia \u00e8 che i platform team ora hanno una leva che prima non avevano, quindi invece di dire ai team applicativi “aumentate pure le vostre richieste e non preoccupatevi”, possono costruire un sistema interno che imposta una richiesta di base pi\u00f9 bassa e la lascia flettersi automaticamente verso l’alto quando un servizio \u00e8 effettivamente in fase di avvio o sotto carico. Il miglioramento della developer experience non sta nel fatto che ogni ingegnere capisca improvvisamente il tuning delle risorse, ma nel fatto che la piattaforma pu\u00f2 smettere di chiedere loro di indovinare numeri che non erano mai stati messi in condizione di stimare accuratamente.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Il punto in cui invece inizia a cambiare il comportamento degli sviluppatori \u00e8 ai margini, soprattutto per i team che costruiscono i propri operator o per chi lavora vicino alla workload API, perch\u00e9 ora c’\u00e8 una vera ragione per pensare ai profili di risorse come a qualcosa di dinamico piuttosto che un numero statico che si imposta una volta e si dimentica. Ed \u00e8 proprio questo il pattern a cui tengo di pi\u00f9 dal punto di vista della DevEx. Una funzionalit\u00e0 come questa ripaga su larga scala solo se il tooling e i valori di default che la circondano sono abbastanza buoni da far s\u00ec che la maggior parte degli sviluppatori non debba mai pensarci, e i casi pi\u00f9 complessi vengano gestiti da chi capisce davvero i compromessi in gioco. Quindi la risposta breve \u00e8 che la primitiva \u00e8 ci\u00f2 che sblocca il comportamento pi\u00f9 intelligente della piattaforma, ma \u00e8 ancora il platform team a doverlo costruire ed esporlo in modo sensato, che si tratti di un controller in stile VPA, di un motore di policy o di uno strumento interno che semplicemente fa la cosa giusta di default.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Conferenze tech<\/h2>\n\n\n\n

Ha contribuito direttamente a Kubernetes v1.35 e ora \u00e8 qui a spiegarlo sul palco. Quanto sono importanti conferenze come Codemotion nel colmare il divario tra “la funzionalit\u00e0 \u00e8 uscita” e “gli sviluppatori sanno davvero che esiste e come usarla”?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Sinceramente, quel divario \u00e8 pi\u00f9 grande di quanto la maggior parte delle persone si renda conto, ed \u00e8 uno dei motivi per cui tengo cos\u00ec tanto a questo tipo di talk. Una funzionalit\u00e0 pu\u00f2 attraversare anni di progettazione KEP, implementazione, test, arrivare alla stabilit\u00e0, avere le sue release notes scritte, e restare comunque quasi invisibile alla persona che potrebbe effettivamente trarne beneficio, perch\u00e9 le release notes sono una riga in un changelog che la maggior parte degli sviluppatori non legge mai, sepolta tra altre quaranta modifiche uscite nello stesso ciclo. Essere Comms Lead per la 1.35 me lo ha reso davvero evidente. Spendiamo uno sforzo enorme per assicurarci che una funzionalit\u00e0 sia tecnicamente corretta e ben testata, e relativamente poco sforzo per assicurarci che chi sta costruendo un servizio un marted\u00ec pomeriggio sappia davvero che quell’opzione esiste.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Conferenze come Codemotion colmano quel divario in un modo che la sola documentazione non pu\u00f2 fare, perch\u00e9 si riesce a mostrare il costo reale in termini che le persone riconoscono dalla propria bolletta o dal proprio turno di reperibilit\u00e0, invece che in un paragrafo di un riferimento API. Qualcuno pu\u00f2 leggere “KEP-1287, ridimensionamento verticale in-place dei pod, promosso a stabile” e non provare nulla, ma se io traduco la stessa idea come “il warm-up della vostra JVM vi sta costando core inattivi che state pagando proprio adesso”, l’impatto \u00e8 diverso e resta impresso. Funziona anche nella direzione opposta. Non mi limito a spiegare la funzionalit\u00e0, ma ascolto dalla sala se effettivamente risolve il loro problema o se c’\u00e8 qualche spigolo che nessuno aveva segnalato durante la revisione della KEP, e quel feedback torna direttamente nel progetto. Quindi direi che il vero valore di un talk in conferenza non \u00e8 la distribuzione in senso di marketing, \u00e8 la traduzione \u2014 prendere qualcosa che \u00e8 uscito correttamente e assicurarsi che venga anche usato correttamente.<\/em><\/p>\n\n\n\n

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Cosa viene dopo<\/h2>\n\n\n\n

Lei si descrive come qualcuno che “cerca di rendere il cloud pi\u00f9 veloce, pi\u00f9 verde e decisamente meno fastidioso per tutti”. Se In-Place Pod Resize \u00e8 un pezzo di questo puzzle \u2014 qual \u00e8 il pezzo che manca ancora e che la frustra di pi\u00f9?<\/strong><\/p>\n\n\n\n

Ci\u00f2 che manca ancora, sinceramente, \u00e8 che questi pezzi vengono ancora trattati come problemi separati, quando in realt\u00e0 sono lo stesso problema visto da angolazioni diverse. HPA e VPA sono un buon esempio. HPA decide di quante repliche avete bisogno, VPA decide quanto grande dovrebbe essere ciascuna, e i due in realt\u00e0 non si coordinano, quindi si pu\u00f2 finire con entrambi che scattano sullo stesso picco, scalando in orizzontale e in verticale contemporaneamente quando uno solo dei due sarebbe bastato. C’\u00e8 un lavoro agli inizi che punta a riunire questi due aspetti in qualcosa di pi\u00f9 vicino a uno scheduler realmente multidimensionale, un unico componente che ragiona su entrambi gli assi insieme invece di due controller che reagiscono indipendentemente allo stesso segnale, e penso che questo conter\u00e0 molto di pi\u00f9 di ciascuna delle due ottimizzazioni prese singolarmente, una volta che arriver\u00e0 davvero.<\/em><\/p>\n\n\n\n

Il secondo pezzo \u00e8 che, anche con uno scheduler pi\u00f9 intelligente, la piattaforma non ha ancora nessuna visibilit\u00e0 su ci\u00f2 che il runtime dell’applicazione sta effettivamente facendo dentro il container. Vede CPU e memoria al confine del cgroup, ma non ha idea di cosa stia facendo il runtime applicativo al suo interno, quindi le decisioni sulle risorse vengono prese su numeri tecnicamente accurati ma che non spiegano perch\u00e9 l’applicazione si comporti in quel modo.<\/em><\/p>\n\n\n\n

E questo si collega al terzo pezzo, il PSI, pressure stall information. A partire da Kubernetes 1.36 le metriche PSI stesse sono stabili ed esposte dal kubelet, quindi il problema dei dati \u00e8 sostanzialmente risolto. Ci\u00f2 che manca ancora \u00e8 che gli scheduler e gli autoscaler che la maggior parte delle persone effettivamente usa, HPA e VPA integrati, non ragionano ancora nativamente su quel segnale. Oggi sono per lo pi\u00f9 controller personalizzati a recuperare il PSI per conto proprio, piuttosto che essere l’input di default su cui scala l’intero ecosistema, e finch\u00e9 questo non cambier\u00e0, le decisioni sulle risorse continueranno a basarsi su un segnale solo parzialmente completo.<\/em><\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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