Согласно исследованию CNCF 2025 Annual Cloud Native Survey, 66% организаций, размещающих генеративные ИИ-модели, используют Kubernetes для части или всех инференс-нагрузок. При этом лишь 7% компаний развёртывают модели ежедневно.
Отчет 2025 State of AI in Platform Engineering 2 показал, что 35% платформенных команд до сих пор не оркестрируют ИИ-нагрузки. Это указывает на разрыв между внедрением технологий и готовностью операционных платформ к их поддержке.
ИИ-нагрузки требуют гетерогенных ресурсов: CPU для предобработки данных и GPU для обучения или инференса. Kubernetes адаптируется к этим задачам, внедряя инструменты вроде Dynamic Resource Allocation для гибкого управления специализированным оборудованием.
Для эксплуатации ИИ необходимо расширить CI/CD и GitOps процессы, включив в них управление моделями. Платформенным командам следует адаптировать существующие системы мониторинга для сбора специфической ИИ-телеметрии, сохраняя принципы воспроизводимости и аудита развёртываний.
Внедрение стандартизированных путей самообслуживания позволяет разработчикам развёртывать модели без глубокого погружения в инфраструктуру. Такой подход, учитывающий требования к ускорителям, помогает автоматизировать деплой и снизить затраты на инфраструктуру до 60%.
