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伟大的迁移：为什么每个AI平台都在向Kubernetes汇聚
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原文英文，约1200词，阅读约需5分钟。
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内容提要
Kubernetes已从支持无状态Web服务发展为统一平台，处理数据、模型训练和推理。到2026年，82%的容器用户将在生产中使用Kubernetes，66%的组织将其应用于生成AI模型，支持大规模数据处理和分布式训练，促进AI代理的自主工作。
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关键要点
- Kubernetes已从支持无状态Web服务发展为统一平台，处理数据、模型训练和推理。
- 到2026年，82%的容器用户将在生产中使用Kubernetes，66%的组织将其应用于生成AI模型。
- Kubernetes支持大规模数据处理和分布式训练，促进AI代理的自主工作。
- Kubernetes的演变经历了三个时代：微服务时代、数据与生成AI时代、代理时代。
- Kubernetes现在是数据工程和机器学习的统一平台，能够处理大规模数据处理。
- Apache Spark是大规模数据处理的标准，Kubeflow Spark Operator支持在Kubernetes中管理Spark。
- Kubeflow Pipelines和Argo Workflows提供了可移植的机器学习工作流和复杂的工作流管理。
- 分布式训练面临资源协调的挑战，Gang scheduling和Kueue解决了GPU资源竞争的问题。
- KServe提供标准化的模型服务层，支持高吞吐量的推理服务。
- 自主代理需要长时间运行的推理循环，Kubernetes支持构建和编排AI代理。
- GPU的可用性和成本是所有工作负载中的关键因素，GPU共享和动态资源分配正在发展。
- 多集群调度变得至关重要，Armada等解决方案将多个集群视为单一资源池。
- Kubernetes的AI合规性工作正在进行，以确保在符合标准的集群上运行AI工作负载的一致性。
- AI规模推动了控制平面的创新，云服务提供商正在超越传统的etcd解决方案。
- 成功的指标正在变化，可靠性包括检测输出漂移和模型质量下降。
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