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# Casi d’uso comuni in Amazon EKS
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Amazon EKS offre solidi servizi Kubernetes gestiti su AWS, progettati per ottimizzare le applicazioni containerizzate. Di seguito sono riportati alcuni dei casi d’uso più comuni di Amazon EKS per aiutarti a sfruttarne i punti di forza per esigenze specifiche.

 **Implementazione di applicazioni ad alta disponibilità**   
Utilizzando [Elastic Load Balancing](https://aws.amazon.com/elasticloadbalancing/), puoi assicurarti che le applicazioni siano altamente disponibili in più [zone di disponibilità](https://aws.amazon.com/about-aws/global-infrastructure/regions_az/).

 **Creazione di architetture di microservizi**   
Utilizzare le funzionalità di rilevamento servizi di Kubernetes con [AWS Cloud Map](https://aws.amazon.com/cloud-map/) o [Amazon VPC Lattice](https://aws.amazon.com/vpc/lattice/) per creare sistemi resilienti.

 **Automazione dei processi di rilascio del software**   
Gestisci le pipeline di integrazione continua e distribuzione continua (CI/CD) che semplificano il processo di creazione, test e implementazione automatizzati delle applicazioni. Per una distribuzione continua dichiarativa, consulta [Continuous Deployment with Argo CD](argocd.md).

 **Esecuzione di applicazioni serverless**   
Utilizzare [AWS Fargate](https://aws.amazon.com/fargate/) con Amazon EKS per eseguire applicazioni serverless. In questo modo, potrai concentrarti esclusivamente sullo sviluppo delle applicazioni mentre Amazon EKS e Fargate gestiscono l’infrastruttura sottostante.

 **Esecuzione di carichi di lavoro di machine learning**   
Amazon EKS è compatibile con i framework di machine learning più diffusi, come [TensorFlow](https://www.tensorflow.org/), [MXNet](https://mxnet.apache.org/) e [PyTorch](https://pytorch.org/). Con il supporto GPU, è possibile gestire efficacemente anche attività di machine learning complesse.

 **Implementazione coerente in locale e nel cloud**   
Per semplificare l’esecuzione di Kubernetes in ambienti on-premises, è possibile utilizzare gli stessi cluster, funzionalità e strumenti di Amazon EKS per eseguire nodi autogestiti su [AWS Outposts](eks-outposts.md) o utilizzare [Amazon EKS Hybrid Nodes](hybrid-nodes-overview.md) con la propria infrastruttura. Per ambienti autonomi e isolati, è possibile utilizzare [Amazon EKS Anywhere](https://aws.amazon.com/eks/eks-anywhere/) per automatizzare la gestione del ciclo di vita dei cluster di Kubernetes sulla propria infrastruttura.

 **Esecuzione di carichi di lavoro di elaborazione in batch e big data a costi contenuti**   
Utilizzare le [istanze spot](https://aws.amazon.com/ec2/spot/) per eseguire carichi di lavoro di elaborazione in batch e big data, come [Apache Hadoop](https://aws.amazon.com/emr/details/hadoop/what-is-hadoop/) e [Spark](https://aws.amazon.com/big-data/what-is-spark/), a un costo ridotto. In questo modo puoi sfruttare la EC2 capacità inutilizzata di Amazon a prezzi scontati.

 **Gestione delle AWS risorse da Kubernetes**   
Usa [AWS Controllers for Kubernetes (ACK)](ack.md) per creare e gestire AWS risorse direttamente dal tuo cluster Kubernetes utilizzando Kubernetes nativo. APIs

 **Creazione di astrazioni ingegneristiche della piattaforma**   
[Crea Kubernetes personalizzati APIs che compongono più risorse in astrazioni di livello superiore usando kro (Kube Resource Orchestrator).](kro.md)

 **Proteggere le applicazioni e garantire la conformità**   
Implementa pratiche di sicurezza solide e mantieni la conformità con Amazon EKS, che si integra con servizi di AWS sicurezza come [AWS Identity and Access Management](https://aws.amazon.com/iam/) (IAM), [Amazon Virtual Private Cloud](https://aws.amazon.com/vpc/) (Amazon VPC) [AWS e Key Management](https://aws.amazon.com/kms/) Service AWS (KMS). Ciò garantisce la privacy e la protezione dei dati secondo gli standard del settore.