Beban Kerja Kubernetes dan AI: Amalan Terbaik untuk 2026
Kubernetes telah menjadi platform de facto untuk menjalankan beban kerja AI dan ML pada skala. Walau bagaimanapun, beban kerja AI berbeza daripada perkhidmatan mikro tradisional: mereka sering memerlukan GPU, mempunyai permintaan sumber yang berubah-ubah dan memerlukan pengendalian artifak dan data model dengan teliti.
Amalan terbaik untuk tahun 2026 termasuk menggunakan pemalam peranti untuk penjadualan GPU, melaksanakan penskalaan auto inferens (termasuk skala-ke-sifar untuk penjimatan kos) dan mengguna pakai GitOps untuk penggunaan model dan saluran paip. Organisasi juga harus mempertimbangkan pengasingan berbilang penyewa, kuota sumber dan kebolehmerhatian untuk prestasi model dan kependaman.
cloudstrata membantu perusahaan mereka bentuk kelompok Kubernetes dan pengendali yang disesuaikan untuk AI. Daripada OpenShift kepada Kubernetes vanila pada AWS, GCP atau Azure, kami memastikan infrastruktur AI anda berskala, selamat dan menjimatkan kos.
Terokai lebih banyak lagi
HUBUNGI
Hubungi
Beritahu kami tentang kes penggunaan anda — kami akan membalas dengan langkah seterusnya yang disesuaikan.
Kami menyasarkan untuk membalas dalam satu hari perniagaan.
Ikuti Cloudstrata di LinkedIn dan Instagram untuk mengikuti perkembangan kerja dan pembukaan kami.
Dibuka dalam tab baharu