Если вы думаете, что все Kubernetes-кластеры одинаковые и их можно готовить «из одной кастрюли» с точки зрения безопасности, то вы сильно ошибаетесь. Кластеры обычно собирают под задачу. Одной из таких задач является работа с AI. Для этого нужна сборка особого ML-кластера, где есть специализированный стек: графические карты, пробросы драйверов, хитрый доступ аналитиков данных и много-много самих данных, в том числе чувствительных. И все это требует особого подхода. Мы работаем с такими кластерами уже не первый день, и именно по этому решили рассказать про то, на что стоит обращать особое внимание с точки зрения безопасности при сборке ML-кластеров Kubernetes.