Pendant des années, le scheduling pod-par-pod et l'allocation statique des ressources dans Kubernetes ont contraint les équipes d'ingénierie à un arbitrage frustrant : surdimensionner au détriment des coûts, ou subir des lenteurs de démarrage et du resource contention. Pour les applications Java gourmandes comme pour les pipelines de Machine Learning distribués, les limites du modèle traditionnel sont aujourd'hui franchies.

Il est temps de changer de paradigme.

Cette keynote dévoile comment Kubernetes évolue pour offrir un contrôle dynamique de vos charges de travail. Nous explorerons comment le Gang Scheduling (via les APIs Workload et PodGroup) résout le problème du placement « tout-ou-rien », éliminant définitivement les deadlocks de ressources sur les jobs complexes.

Puis, nous passerons au In-Place Pod Resize (IPPR) : la possibilité de modifier à la volée le CPU et la mémoire de vos pods sans aucun redémarrage. Associé au Vertical Pod Autoscaler (VPA), l'IPPR débloque de nouvelles stratégies de « startup boost », idéales pour accélérer l'initialisation des JVM sans sacrifier la densité du bin-packing.

À l'issue de cette session, les participants repartiront avec une vision claire des nouvelles primitives d'ordonnancement et de dimensionnement à chaud de Kubernetes. Ils sauront comment éliminer les deadlocks sur les jobs distribués, booster le démarrage des applications Java complexes sans surcoût permanent, et appliquer des stratégies d'optimisation