.Adv - Van hosting naar engineering: het cloudplatform wordt een softwareproject

In dit artikel:

Infrastructuurbeheer ontwikkelt zich bij KPN SI steeds meer tot software-engineering. Volgens lead architect Bart van Benthem, die al ongeveer zestien jaar bij KPN werkt, verschuift de nadruk van het handmatig beheren van servers en netwerken naar het beschrijven, automatiseren en voortdurend controleren van de gewenste toestand van een platform.

Kubernetes heeft die ontwikkeling versneld. Met Kubernetes Operators wordt specialistische behe kennis vastgelegd in software. Zo’n operator maakt niet alleen infrastructuuronderdelen aan, maar bewaakt ook of de praktijk overeenkomt met de ingestelde situatie. Bij afwijkingen kan het systeem automatisch ingrijpen, bijvoorbeeld door een uitgevallen component opnieuw te configureren of te herstellen. Nieuwe oplossingen voor incidenten kunnen aan de software worden toegevoegd, zodat engineers niet telkens dezelfde handeling opnieuw hoeven uit te voeren.

Daarmee verandert ook de manier van werken. In plaats van een reeks afzonderlijke opdrachten te geven, beschrijft een engineer het gewenste eindresultaat. Controllers vergelijken die toestand met wat er daadwerkelijk draait en proberen verschillen weg te nemen. Dit declaratieve model maakt hergebruik eenvoudiger: gebruikers hoeven minder zelf te bepalen over configuraties, afhankelijkheden en uitvoeringsvolgorde. Maatwerk blijft nodig, maar kan worden beperkt door gestandaardiseerde bouwblokken.

Om uiteenlopende clouds, platformen en infrastructuurdiensten samen te laten werken, werkt KPN SI aan een centrale control plane. Die laag moet diensten over verschillende leveranciers en omgevingen heen aansturen. De complexiteit wordt daardoor geconcentreerd op één plek, waar processen kunnen worden gestandaardiseerd, in plaats van dat ieder team eigen scripts en koppelingen onderhoudt. Zo’n centrale voorziening stelt wel zware eisen aan beschikbaarheid, beveiliging, logging en controleerbaarheid. Ze mag geen ondoorzichtige of kwetsbare schakel worden.

Volledige autonomie is daarom nog niet het uitgangspunt. Bekende afwijkingen kunnen automatisch worden hersteld, maar wijzigingen in de gewenste configuratie worden bij KPN voorlopig door een engineer beoordeeld. Ook wanneer AI een voorstel doet, blijft menselijke controle nodig. KPN wil de control plane bovendien zo veel mogelijk baseren op open protocollen, api’s en tools. Dat moet de afhankelijkheid van afzonderlijke leveranciers beperken en het eenvoudiger maken om later van platform, database of Kubernetes-distributie te wisselen. Volledig verdwijnen doet vendor lock-in daarmee niet, maar gesloten producten passen minder goed in deze aanpak.

AI kan de softwarematige werkwijze verder ondersteunen. Van Benthem gebruikt taalmodellen onder meer om patronen in grote hoeveelheden loggegevens te vinden. Ook bij het schrijven van infrastructuurcode kan AI werk overnemen. Daardoor verschuift de bijdrage van engineers naar architectuur, ontwerpkeuzes, beveiliging en het beoordelen van gegenereerde code. Testen wordt belangrijker, omdat infrastructuursoftware niet alleen afzonderlijk moet werken, maar ook betrouwbaar moet functioneren in samenhang met andere componenten en in productieomgevingen.

De platform engineer hoeft geen traditionele applicatieontwikkelaar te worden, maar een ontwikkelaarsmentaliteit wordt wel steeds belangrijker. Abstract kunnen denken, api’s begrijpen, integraties ontwerpen, herbruikbare oplossingen herkennen en code kritisch beoordelen behoren volgens Van Benthem tot het veranderende profiel. Basiskennis van Kubernetes wordt daarbij steeds vanzelfsprekender, vergelijkbaar met de rol die Linux in veel infrastructuurfuncties heeft.

De overgang vraagt ook organisatorische aanpassingen. Een klassieke hostingorganisatie is vooral ingericht op beheer van vaste producten en processen, terwijl een engineeringorganisatie platformen als voortdurend evoluerende softwareproducten behandelt. Teams moeten tijd krijgen om nieuwe vaardigheden op te bouwen en organisaties moeten duidelijk maken welke kennis en verantwoordelijkheid zij verwachten. De toekomstige engineer combineert technische diepgang met ontwerp- en productinzicht en begrijpt bovendien welke bedrijfsbehoefte een platform moet ondersteunen. Hoewel control planes en AI meer taken overnemen, blijft de mens bepalen welke toestand het systeem moet bereiken en of de gekozen oplossing verantwoord is.