NVIDIA a rendu publics deux projets open source – NVIDIA Kubernetes Engine (NVKE) et NVIDIA Kubernetes Recipes (NVKR) – pour aider les opérateurs d’usines d’IA à gérer leurs clusters Kubernetes sur leur propre infrastructure GPU. Ces outils visent à fournir une plateforme de gestion de services Kubernetes entièrement pilotée par API, permettant aux entreprises de proposer la puissance de calcul GPU à leurs clients tout en conservant le contrôle total de leur chaîne d’approvisionnement.

NVKE est le système de gestion des clusters, tandis que NVKR est le système de construction réplicable. Concrètement, NVKR se charge de produire les images système des nœuds, les binaires et les chartes Helm en s’assurant que chaque artefact est construit à partir de sources versionnées et enregistre un manifeste matériel logiciel (SBOM). Ensuite, NVKE utilise ces éléments pour provisionner et faire fonctionner les clusters destinés aux utilisateurs finaux.

Le processus commence par le bootstrapping d’un cluster de gestion. L’opérateur utilise l’interface en ligne de commande nvkectl pour initier un petit cluster de démarrage, qui sert ensuite à établir le cluster de gestion principal. C’est sur ce dernier que le plan de gestion de NVKE réside, contenant les API et les contrôleurs qui supervisent l’ensemble de l’infrastructure.

Le provisionnement des machines physiques se fait via NVIDIA Infra Controller (NICo), qui agit comme le fournisseur d’infrastructure. Ce dernier sollicite les machines en utilisant CAPNICo, un fournisseur d’infrastructure basé sur Cluster API. Une fois les machines fournies, un nœud doit présenter une identité attestée via SPIFFE/SPIRE avant d’accepter ses identifiants de connexion.

Ces outils sont actuellement en version de prévisualisation. Selon github.com, les API, la configuration et le comportement peuvent changer d’une version à l’autre, et NVIDIA ne recommande pas NVKE pour les charges de travail en production.

Les contraintes opérationnelles à surveiller

Le cahier des charges fonctionnel révèle d’importantes responsabilités laissées à l’opérateur. Par exemple, le cluster de gestion lui-même n’est pas auto-géré ; il n’offre ni procédure de mise à niveau, ni de sauvegarde ou de restauration de son état. De plus, l’accès aux clusters de travail délégués aux clients se fait via un kubeconfig administrateur, qui, une fois remis, ne peut être révoqué.

Sur le plan de la sécurité de l’API, il faut être prudent. Après installation, l’API de NVKE fonctionne en HTTP simple, sans TLS, sur le port 30080 de chaque nœud de gestion. NVIDIA conseille vivement d’implémenter un point de terminaison TLS devant cette API, car les jetons de connexion traversent le réseau sans chiffrement.

Le rôle de la modularité et des standards

Ce qui plaît dans cette approche, c’est la capacité à s’intégrer dans l’écosystème existant. NVKE s’appuie sur des composants reconnus, comme OVN-Kubernetes pour le réseau, et est certifié Kubernetes AI Platform. L’intégration de ces projets dans l’écosystème Cloud Native Computing Foundation (CNCF) est un mouvement notable, qui se fait dans un contexte où d’autres acteurs, comme Broadcom avec son gestionnaire de VM Kubernetes, rejoignent ce même sandbox.

En parallèle, la nécessité de gouverner les systèmes autonomes montre une tendance lourde. Le fait qu’OpenShell soit récemment accueilli par la CNCF pour sécuriser les agents IA démontre que l’industrie réfléchit sérieusement à la frontière entre la capacité opérationnelle et la délimitation de l’accès pour ces systèmes.

Sources

• nvke/docs/overview/preview-status.md at main · dsx-ai-factory/nvke, github.com
• What is NVKE | NVIDIA Kubernetes Engine, docs.nvidia.com
• Manage Kubernetes Clusters for GPU Infrastructure with NVIDIA Kubernetes Engine, NVIDIA, 10 novembre 2026
• Welcoming OpenShell to the CNCF: Open Governance to Secure Agentic AI, CNCF, 10 novembre 2026 (contenu sous licence CC BY 3.0)
• Broadcom open-sources its Kubernetes VM manager, SiliconANGLE, 9 novembre 2026