Kubernetes e carichi di lavoro AI: best practice per il 2026

Kubernetes è diventata di fatto la piattaforma per l’esecuzione di carichi di lavoro AI e ML su larga scala. Tuttavia, i carichi di lavoro dell’intelligenza artificiale differiscono dai microservizi tradizionali: spesso richiedono GPU, hanno richieste di risorse variabili e necessitano di un’attenta gestione degli artefatti e dei dati del modello.

Le best practice per il 2026 includono l'utilizzo di plug-in del dispositivo per la pianificazione della GPU, l'implementazione della scalabilità automatica dell'inferenza (incluso lo scale-to-zero per il risparmio sui costi) e l'adozione di GitOps per le distribuzioni di modelli e pipeline. Le organizzazioni dovrebbero anche considerare l'isolamento multi-tenant, le quote delle risorse e l'osservabilità per le prestazioni e la latenza del modello.

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