Your Kubernetes platform is ready for containers. Is it ready for AI?

Kubernetes đã cung cấp cho các đội platform một cách thống nhất để triển khai, mở rộng và vận hành các ứng dụng container. Tuy nhiên, các tác vụ AI thường yêu cầu tài nguyên GPU, lưu trữ dữ liệu lớn và mạng lưới thấp latency mà K8s gốc không hỗ trợ sẵn sàng. Điều này buộc các đội phải tích hợp các thành phần bổ sung như NVIDIA GPU Operator, KubeFlow hoặc các scheduler tùy chỉnh để đáp ứng nhu cầu huấn luyện và phục vụ mô hình. Nếu không chuẩn bị đúng cách, hệ thống có thể gặp tình trạng tài nguyên bị lãng phí hoặc bottleneck gây chậm quá trình huấn luyện. Bài học là để sẵn sàng cho AI, cần mở rộng K8s bằng các công cụ phần cứng và MLOps phù hợp, đồng thời đầu tư vào giám sát và quản lý quota để duy trì hiệu suất và chi phí hợp lý.