Kubernetes （k8）被广泛用于管理co容器，但往往伴随着复杂性。跨多个集群扩展它并诊断问题可能是一个真正的挑战。随着企业希望改善他们的运营，生成式人工智能正在成为Kubernetes自动化管理和故障排除的一个有前途的解决方案。
Kubernetes已经成为现代IT基础设施的标准，但它并非没有困难。管理有限公司
大规模的容器和诊断Kubernetes环境中的问题
政府可能是时间有限的
耗时又棘手。这是在哪儿
AI进来了。它提供了一种简化这些任务的方法，特别是在调试和优化后端系统时。
然而，尽管人工智能在IT领域掀起了一些波澜，但也有人持怀疑态度。许多工具承诺过多，却未能兑现。
Kubernetes操作中有效AI的关键是准确性。流行的人工智能模型，如OpenAI的GPT或b谷歌的Gemini，都是在大量数据上进行训练的，但对于Kubernetes管理等专业任务来说，它们太宽泛了。这些模型通常为复杂的小众问题提供不相关或不准确的建议。
这就是为什么狭义的人工智能模型更适合这项工作。这些模型专注于特定的数据，如日志或系统度量，并且可以提供更准确和有用的建议。例如，Komodor的KlaudiaAI是一款用于诊断Kubernetes问题的人工智能代理
基于历史数据。它专门针对根本原因分析进行培训，帮助开发人员快速识别问题并提出修复建议。如果一个pod崩溃，KlaudiaAI可以在日志中发现一个问题，比如API速率限制，并建议设置一个新的限制。
Komodor不是o
唯一一家使用人工智能来增强Kubernetes管理的公司。其他工具也在不断涌现，每种工具都提供了独特的功能：
K8sGPT：一个开源工具，用于诊断集群问题并以简单的语言提出修复建议。
罗布斯塔:一个人工智能副驾驶专注于事件解决，还有一个lerts。
Cast AI：使用AI自动扩展Kubernetes基础设施，帮助降低成本。
云巨头也在利用人工智能来管理Kubernetes。AWS Chatbot通过聊天命令提供诊断信息和资源管理。与此同时，谷歌Gemini提供了一个通用的助手，可以帮助处理AI/ML工作负载，但还没有专门为Kubernetes构建。
其他公司，如Datadog，已经开发了Bits AI之类的工具，可以帮助应对突发事件
跨各种数据源的Nse和补救。
Kubernetes正在成为云原生组织的支柱，越来越多的企业正在采用它。然而，安全性、监控和复杂性仍然是主要的挑战。常见的错误，比如没有为容器设置适当的内存或CPU限制，可能会威胁到Kubernetes的可靠性。
这是在哪儿
生成式人工智能可以帮助平台工程师和现场可靠性工程师（SREs）等操作人员。人工智能工具可以帮助快速诊断问题
墨迹失败的作业的根本原因，并指导修复。这种方法将允许团队更有效地处理Kubernetes，并降低操作的复杂性。
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