Spectro Cloud спонсировал этот пост.
Я провел четыре источника подряд, уставившись на гигантские электронные таблицы исследований и пробивая часы интервью практикующих, когда я готовлюсь к нашему ежегодному отчету «Состояние производства Kubernetes».
Каждый год содержит фирменный сюрприз: в 2022 году это была глубина разрыва навыков; В 2023 году ощущаемая боль девекса; и в прошлом году влияние риска и волатильности на местном ландшафте облака.
Бессмысленный заголовок 2025 года — ИИ. Не шумихие, но реальные рабочие нагрузки, реальные бюджеты и, что особенно важно, реальные оперативные головные боли.
Ниже приводится экскурсия по выводам ИИ из исследования 455 -респондента этого года. (Это всего лишь одна из пяти тем, которые мы рассматриваем в полном 44 -страничном отчете, но это та, о которой все спрашивают первым.)
1. AI становится новым центром тяжести Kubernetes
Один из интервьюируемых, менеджер по облачной инженерии в сша здравоохранения, назвал ИИ «современной золотой лихорадкой», с руководством «ставит будущий рост компании при крупномасштабном внедрении ИИ».
Конечно, с точки зрения ИТ, когда мы говорим о предприятиях, охватывающих ИИ, то, о чем мы действительно говорим, — это новые рабочие нагрузки. И рабочие нагрузки должны куда -то бежать.
Полные 90% респондентов ожидают, что количество рабочих нагрузок ИИ и машинного обучения (ML), которые они запускают на Kubernetes, будут расти в течение следующих 12 месяцев — самый сильный сигнал роста во всем обзоре.
Требования рабочих нагрузок ИИ также меняют стратегию окружающей среды организаций — где они предпочитают создавать и запустить свои кластеры.
ИИ является третьим самым сильным драйвером размещения кластера (после требований многократных стратегий и локальной репатриации). На самом деле, 28% говорят, что они уже размещают кластеры в выделенные облака графических процессоров.
И все же энтузиазм не универсален. Источник общественного директора предупредил, что предоставление алгоритмам оперативного контроля основных бизнес -процессов (в его примере светофоры, ставшие зелеными или красными), «чувствует себя рискованным для транзитного агентства». Большой вывод: руководители видят доход; Операторы видят задержку, стоимость и соответствие.
2. Edge Kubernetes Rides Rides Dhotgun
Мы всегда говорили, что для многих рабочих нагрузок естественный дом ИИ находится на грани, где вывод в режиме реального времени, такой как компьютерное зрение, может быть рядом с данными, необходимыми для обработки, и обеспечить принятие решений в режиме реального времени. Как сказал один из собеседника:
«Рабочие нагрузки с выводом ИИ, которые требуют решений в реальном времени-думать, что автономные транспортные средства-принадлежат к краю, как можно ближе к источнику данных, потому что задержка на уровне миллисекунды не подлежит обсуждению».
В этом году толчок от ИИ переключил Edge Kubernetes, чтобы в первый раз применение производства. Половина всех предприятий теперь управляют производственными кластерами на краю по сравнению с 38% в прошлом году. Из этих усыновителей 81% ожидают, что их след расти в 2025 году.
Когда мы спросили, что делает Edge жестким в 2025 году, ответы резко изменились. Традиционные заботы, такие как операции 2 -го дня и проблемы на местах, упали; Вместо этого мы увидели боль в отношении производительности устройства, подключения и управления моделями.
Год на год мы видим изменения в лучших задачах, с которыми сталкиваются пользователи с Edge K8s. В этом году все дело в обработке мускулистых рабочих нагрузок. (Источник: Spectro Cloud.)
Производитель сша суммировал новую реальность:
«Производительность — это самая большая проблема, которую я вижу для ИИ и Кубернета. С ИИ это полностью отличается от обычных рабочих нагрузок K8S. LLMS [large language models] Нужна чистая мощность … Мы потратили много настроек контейнеров и профилей узлов, чтобы достичь наших целей скорости ».
Другими словами, варианты использования краев, которые когда -то могли сосредоточиться на легкой телеметре в Интернете (IoT), теперь касаются компьютерных конвейеров и вывода в реальном времени, которые платят более слабые аппаратные средства и требуют регулярных обновлений.
3. AI как стратегия контроля затрат — действительно
Общая стоимость владения Kubernetes (TCO) быстро растет (88% респондентов говорят, что их счет вырос за последние 12 месяцев), и стоимость была главной проблемой, которую они испытывали в этом году.
С новыми рабочими нагрузками ИИ и большим количеством кластеров, работающих в нескольких разных облаках и других средах, легко выйти из -под контроля.
Каждый год мы спрашиваем, что наши респонденты считают самой большой возможностью повысить эффективность в своих операциях K8S. В этом году ИИ — единственный рычаг эффективности, в который верят большинство.
Половина — 51% — выбран «Использовать ИИ для улучшения операций» в качестве лучшей возможности для повышения эффективности K8s, создания автоматической мастерской и оптимизации облаков.
ИИ стал главной возможностью повысить эффективность работы K8S. (Источник: Spectro Cloud.)
И они говорят нам, что это не просто желаемое мышление, но и то, что они активно преследуют. Удивительные 92% говорят, что они уже вкладывают средства в инструменты оптимизации AI, поддерживаемых AI.
Некоторые из наших респондентов затаили дыхание о том, как они рассматривали аи-авиации как возможность для кластеров правильного размера, чтобы устранить перераспределение или автоматически устранять проблемы и исправить проблемы.
«Самая большая проблема заключается в том, что прикладные команды думают, что они знают, чего хотят, но в итоге мы получаем кластеры, которые не полностью используются. ИИ может определенно помочь. С помощью естественных подсказок вы можете спросить:« Как нам реконфигурировать и оптимизировать это? » AI может даже генерировать манифесты YAML: опишите ваше приложение — сколько кластеров, узлов, размеров — и он возвращает рекомендации.
Скептики остаются. Один директор британского телекоммуникации сказал: «На платформе слишком много переменных, которые находятся вне системного контроля», для того, чтобы копило был заслуживает доверия. ИТ -директор государственного директора сша больше беспокоился о негативной реакции профсоюза, чем о качестве кода, если ИИ начал закрывать билеты. Тем не менее, тенденция расходов ясна: ИИ не просто рабочая нагрузка; Это надежда на противоядие от Kubernetes Sticker Shock.
Ну и что?
Хотя «ИИ» может быть самым большим модным словом в нем, это не одно.
Во -первых, это драйвер для новых требований приложения в этой «золотой лихорадке». И каждой из этих рабочих нагрузок нуждается в правильной базовой инфраструктуре, будь то облако графического процессора или коробку с краями. Скорее всего, вашей традиционной среды и оборудования недостаточно. Рабочие нагрузки ИИ также вводят новые требования к управлению, в основном необходимость перемещать новые версии крупных моделей на еженедельной основе.
Во -вторых, это давление затрат. Новые приложения в новых местах означают больше аппаратного обеспечения, больше программного обеспечения и, что наиболее важно, больше людей времени для управления инфраструктурной недвижимостью. Стоимость всегда была проблемой в эксплуатации Kubernetes, и теперь она еще сложнее.
В -третьих, ожидается, что ИИ будет оперативной серебряной пулей. Поглощение AI Fairy Dust в инструменты Finops или в апопилоты на платформах управления является надежным решением проблем и затрат на управление кластерами в масштабе, в разнообразных средах. Было бы замечательно, если бы мы могли позволить ИИ разобраться с адом Ямла, вылечить наши чрезмерные головные боли и исследовать самые эзотерические коренные причины. Будет ли реальность соответствовать ожиданиям? Что ж, история говорит нам, что сложность и стоимость Kubernetes не так легко решить. Время покажет.
Продолжить исследование
Я рассмотрел только один кусочек данных из нашего исследования «Состояние производства Kubernetes» 2025 года. В полном отчете состоит более 40 страниц данных, диаграмм и историй для интервью, охватывающих критерии усыновления, передовые практики и горячие темы, такие как AI и Kubevirt.
Получите свою копию отчета «Состояние производства» 2025 года, или зарегистрируйтесь и присоединяйтесь к нашему живому вебинару 11 сентября для тура Whistlestop по ключевым выводам. Увидимся там — и вот еще один год сюрпризов в постоянно развивающемся мире Кубернета.
Spectro Cloud уникально позволяет организациям управлять Kubernetes в производстве в масштабе. Наша платформа для управления палитрами дает легкий контроль над полным жизненным циклом Kubernetes, в облаках, центрах обработки обработки данных, голой металлической и краевой среде. Узнайте больше последних из Spectro Cloud Trending Stories YouTube.com/thenewstack Tech движется быстро, не пропустите эпизод. Подпишитесь на наш канал YouTube, чтобы транслировать все наши подкасты, интервью, демонстрации и многое другое. Группа подпишитесь с эскизом. Ant Newman — директор Content в Spectro Cloud. Он провел 20 лет, работая на ландшафте корпоративных технологий, охватывая тенденции от IoT до кибербезопасности. После со стороны агентства, в Gartner и Cisco, он присоединился к Spectro Cloud, чтобы возглавить его … Подробнее от Ant Newman
