సంస్థలు AI ని ప్రొడక్షన్‌లోకి తీసుకువస్తున్న కొద్దీ, దాని చుట్టూ ఉండే సేవలకు Kubernetes ఒక సుపరిచితమైన నివాసంగా మారుతోంది. కానీ ఒక అప్లికేషన్ నడుస్తూనే ఉన్నా, యూజర్లు సమాధానాల కోసం ఇంకా ఎదురుచూస్తూ ఉండవచ్చు. ఈ తేడా, ప్లాట్‌ఫామ్ టీమ్‌లు పనితీరును ఎలా పరిశోధిస్తాయో, GPU లను ఎలా కేటాయిస్తాయో, నమ్మదగిన సేవను ఎలా ప్లాన్ చేస్తాయో మార్చేస్తుంది.
ఎడిటోరియల్ ఉదాహరణ: ఈ ఆర్టికల్‌లోని కంపెనీ, సంఘటన కల్పితమైనవి. సాంకేతిక వివరణలకు, పరిశ్రమ గణాంకాలకు లింక్ చేసిన మూలాలు ఆధారం.
అంతా నడుస్తోంది, కానీ ఉద్యోగులు ఎదురుచూస్తున్నారు
కంపెనీ కొత్త AI అసిస్టెంట్ విజయవంతమైనట్టే కనిపించింది. ఉద్యోగులు అనేక వెబ్‌సైట్లలో వెతకడానికి బదులు అంతర్గత విధానాలు, సాంకేతిక పత్రాల గురించి ప్రశ్నలు అడగగలిగారు. పైలట్ దశలో అది కొన్ని సెకన్లలోనే ఉపయోగకరమైన సమాధానాలు ఇచ్చింది. దాని డెవలపర్లు సాఫ్ట్‌వేర్‌ను కంటైనర్లలో ప్యాక్ చేసి, కంపెనీలో ఇప్పటికే ఉన్న Kubernetes ప్లాట్‌ఫామ్‌పై డిప్లాయ్ చేశారు.
ఆ తర్వాత అసిస్టెంట్ వేలాది మంది ఉద్యోగులకు అందుబాటులోకి వచ్చింది. కొన్ని సమాధానాలు త్వరగా వచ్చాయి. మరికొన్నింటికి ఎంత సమయం పట్టిందంటే, ప్రజలు వేచి ఉండటం మానేశారు.
ఆపరేషన్స్ ఇంజనీర్లు క్లస్టర్‌ను పరిశీలించారు. నోడ్‌లు అందుబాటులో ఉన్నాయి, అప్లికేషన్ కంటైనర్లు నడుస్తున్నాయి, ఆశించిన సంఖ్యలో కాపీలను Kubernetes నిలిపి ఉంచింది. అయినా సేవ పాడైపోయినట్టే అనిపించింది.
మరో అప్లికేషన్ సర్వర్‌ను జోడించడం స్పష్టమైన పరిష్కారంలా కనిపించింది. కానీ అది మరింత ముఖ్యమైన ప్రశ్నకు సమాధానం ఇవ్వకుండానే డబ్బు ఖర్చు చేయిస్తుంది: ప్రతి రిక్వెస్ట్ తన సమయాన్ని ఎక్కడ గడుపుతోంది?
ఈ సమస్య ఒక విస్తృత మార్పును ప్రతిబింబిస్తుంది. జనవరి 2026 లో ప్రచురించిన తన 2025 వార్షిక క్లౌడ్ నేటివ్ సర్వే లో, సర్వేలో పాల్గొన్న కంటైనర్ యూజర్లలో 82% మంది Kubernetes ను ప్రొడక్షన్‌లో నడుపుతున్నారని CNCF నివేదించింది.
AI వర్క్‌లోడ్‌లను హోస్ట్ చేస్తున్న 213 సంస్థలు సమాధానం ఇచ్చిన మరో ప్రత్యేక సర్వే ప్రశ్నలో, 66% సంస్థలు కొన్ని లేదా అన్ని ఇన్ఫరెన్స్ వర్క్‌లోడ్‌ల కోసం Kubernetes ను ఉపయోగిస్తున్నాయి. ఈ గణాంకాలు వేర్వేరు ప్రతిస్పందకుల సమూహాలను వివరిస్తాయి, ప్రపంచవ్యాప్తంగా ఉన్న అన్ని కంపెనీలను కాదు. CNCF KubeCon North America 2026 లో ప్రత్యేక AI Inference + Agentic ట్రాక్ ను కూడా ప్రవేశపెట్టింది.
ప్లాట్‌ఫామ్ టీమ్‌లకు ఇప్పటికే తెలిసిన ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌లోకి AI ప్రవేశిస్తోంది. సుపరిచితమైన టూల్స్ కొన్నిసార్లు పూర్తి కథను ఎందుకు చెప్పవు అన్నదే ఇక్కడి చిక్కుముడి.
ఒక ప్రశ్నను సిస్టమ్ అంతటా అనుసరించండి
ఇంజనీర్లు ఆలస్యమైన ఒక రిక్వెస్ట్‌ను ఎంచుకుంటారు: ప్రయాణ ఖర్చుల రీయింబర్స్‌మెంట్ విధానంలో ఏం మారిందని ఒక ఉద్యోగి అడిగారు.
అసిస్టెంట్ మొదట ఆ విధానాన్ని చూడటానికి ఉద్యోగికి అనుమతి ఉందో లేదో తనిఖీ చేస్తుంది. అది కంపెనీ పత్రాలలో వెతికి, సంబంధిత భాగాలను ఎంచుకుని, ప్రశ్నను మరియు సహాయక పాఠ్యాన్ని ఒక లాంగ్వేజ్ మోడల్‌కు పంపుతుంది. మోడల్ సమాధానాన్ని తయారు చేస్తుంది. సమాధానం తయారు చేయడానికి ముందు సహాయక సమాచారాన్ని కనుగొనడాన్ని సాధారణంగా రిట్రీవల్-ఆగ్మెంటెడ్ జనరేషన్ (retrieval-augmented generation, RAG) అంటారు. ఇప్పటికే శిక్షణ పొందిన మోడల్‌ను ఉపయోగించి సమాధానం ఉత్పత్తి చేయడాన్ని ఇన్ఫరెన్స్ (inference) అంటారు.
ఆ దశల వెనుక ఉన్న సాఫ్ట్‌వేర్‌ను Kubernetes నడపగలదు. ఒక కంటైనర్ (container) ఒక అప్లికేషన్‌ను, దాని సాఫ్ట్‌వేర్ డిపెండెన్సీలను కలిపి ప్యాక్ చేస్తుంది.
Kubernetes కంటైనర్లను Pods లో షెడ్యూల్ చేస్తుంది. Pods అనేవి అది నోడ్‌లు (nodes) అని పిలిచే వర్కర్ మెషీన్లపై ఉంచే యూనిట్లు. తగిన వనరులు అందుబాటులో ఉన్నప్పుడు అది కోరిన సంఖ్యలో కాపీలను నిలిపి ఉంచగలదు, విఫలమైన Pods ను భర్తీ చేయగలదు. అధికారిక Kubernetes ఓవర్‌వ్యూ ఈ ఆర్కెస్ట్రేషన్ మోడల్‌ను వివరిస్తుంది.
కానీ అసిస్టెంట్ ఒకే విడదీయలేని సేవగా నడవదు. దాని రిక్వెస్ట్ అనేక దశల గుండా వెళ్తుంది:
| రిక్వెస్ట్ దశ | జరిగే పని | సాధ్యమైన ఆలస్యం |
|---|---|---|
| గుర్తింపు (Identity) | ఉద్యోగి యాక్సెస్‌ను తనిఖీ చేయడం | ఐడెంటిటీ సేవ స్పందన |
| రిట్రీవల్ (Retrieval) | ఇండెక్స్ చేసిన విధాన పత్రాలలో వెతకడం | సెర్చ్ లేదా స్టోరేజ్ లేటెన్సీ |
| ఇన్ఫరెన్స్ (Inference) | లాంగ్వేజ్ మోడల్‌తో సమాధానం ఉత్పత్తి చేయడం | మోడల్ కెపాసిటీ కోసం వేచి ఉండటం, ఉత్పత్తి సమయం |
| తిరిగి అందించడం (Return) | సమాధానాన్ని అప్లికేషన్‌కు అందించడం | నెట్‌వర్క్ లేదా అప్లికేషన్ ఆలస్యం |
మా ఉదాహరణ పరిశోధనలో, ఐడెంటిటీ మరియు రిట్రీవల్ సేవలు త్వరగా స్పందిస్తాయి. రిక్వెస్ట్‌లు ఇన్ఫరెన్స్ దగ్గర పోగుపడతాయి.
మోడల్ పూర్తి చేయగలిగే దానికంటే వేగంగా అప్లికేషన్ API ప్రశ్నలను స్వీకరిస్తుంది, దీంతో ఒక క్యూ (queue) ఏర్పడుతుంది. మరిన్ని API Pods అదే క్యూను మరింత వేగంగా నింపుతాయి అంతే. ఇంజనీర్లు అడ్డంకిని గుర్తించారు. ఇప్పుడు దాని వెనుక ఉన్న వనరును వారు అర్థం చేసుకోవాలి.
అందుబాటులో ఉన్న CPU అంటే అందుబాటులో ఉన్న GPU కాదు
సాధారణ వెబ్ సేవలు తరచుగా ప్రధానంగా CPU మీద ఆధారపడతాయి. CPU అంటే అప్లికేషన్ కోడ్‌ను నడిపే సాధారణ ప్రయోజన ప్రాసెసర్. వాటికి చురుకైన డేటా కోసం మెమరీ కూడా కావాలి. లార్జ్ లాంగ్వేజ్ మోడల్స్ తరచుగా GPU లను ఉపయోగిస్తాయి. ఇవి సమాంతరంగా జరిగే అనేక గణిత కార్యకలాపాలకు తగిన ప్రాసెసర్లు. మోడల్ డేటాను ఉంచడానికి, రిక్వెస్ట్‌లను నిర్వహించడానికి GPU లకు తగినంత ప్రత్యేక మెమరీ కూడా అవసరం. ప్రతి AI సేవకు సొంత GPU అవసరం లేదు: చిన్న మోడల్స్ CPU లపై నడవగలవు, చాలా అప్లికేషన్లు బదులుగా హోస్ట్ చేసిన మోడల్‌ను పిలుస్తాయి.
మా కంపెనీ GPU ఆధారిత మోడల్‌ను హోస్ట్ చేయాలని ఎంచుకుంది. దానికి తగిన నాలుగు GPU లు ఉన్నాయని, ఆ నాలుగూ ఇప్పటికే మోడల్ సర్వింగ్ వర్క్‌లోడ్‌లకు కేటాయించబడ్డాయని ఊహించండి. మరో API Pod కోసం Kubernetes దగ్గర అదనపు CPU, మెమరీ ఉండవచ్చు, కానీ అదనపు మోడల్ రెప్లికాకు తగిన GPU అవసరం. క్లస్టర్‌లో సాధారణ కంప్యూటింగ్ కెపాసిటీ పుష్కలంగా ఉన్నట్టు కనిపిస్తున్నప్పటికీ ఆ రెప్లికా షెడ్యూల్ కాకుండానే ఉండిపోవచ్చు.
Kubernetes డివైస్ ప్లగిన్‌ల ద్వారా GPU ల గురించి తెలుసుకుంటుంది. రిసోర్స్ క్లెయిమ్‌ల ద్వారా వర్క్‌లోడ్‌లు డివైస్ లక్షణాలను కోరేలా చేయడానికి అది డైనమిక్ రిసోర్స్ అలొకేషన్ (Dynamic Resource Allocation, DRA) ను ఉపయోగించగలదు. Kubernetes 1.35 నుంచి DRA స్టేబుల్‌గా ఉంది.
ముఖ్యంగా, అధిక ప్రాధాన్యత ఉన్న Pod కు డివైస్‌ను ఇవ్వడం కోసం DRA వనరులను ఉపయోగిస్తున్న ప్రస్తుత Pod ను షెడ్యూలర్ ప్రీఎంప్ట్ (preempt) చేయలేదని DRA డాక్యుమెంటేషన్ చెబుతోంది. డివైస్ ఖాళీ అయ్యే వరకు అత్యవసర Pod పెండింగ్‌లోనే ఉండిపోవచ్చు. సపోర్ట్ ఉన్న కాన్ఫిగరేషన్లలో డివైస్ షేరింగ్ సాధ్యమే. నాలుగు GPU ల ఉదాహరణ కేవలం సరళీకరించిన దృష్టాంతం మాత్రమే, ఒక్కో GPU కి ఒకే వర్క్‌లోడ్ అనే సార్వత్రిక నియమం కాదు.
టీమ్ పాత స్కేలింగ్ అలవాటు విఫలమయ్యేది ఇక్కడే: మరిన్ని సాఫ్ట్‌వేర్ కాపీలను సృష్టించడం కొరతగా ఉన్న యాక్సిలరేటర్‌ను తయారు చేయలేదు.
పరిశోధన ఏం మార్చింది
| ఇంతకుముందు ఉన్న ఊహ | రిక్వెస్ట్ నుంచి వచ్చిన ఆధారం |
|---|---|
| కంటైనర్లు ఆరోగ్యంగా ఉన్నాయి, కాబట్టి అసిస్టెంట్ ఆరోగ్యంగా ఉంది | యూజర్లు ఇంకా మోడల్ ఇన్ఫరెన్స్ కోసం ఎదురుచూస్తున్నారు |
| మరిన్ని API రెప్లికాలు ఆలస్యాన్ని సరిచేస్తాయి | పరిమితిలో ఉన్న భాగం API కాదు |
| సర్వర్ CPU ఖాళీగా ఉందంటే కెపాసిటీ ఉన్నట్టే | తగిన GPU మెమరీ లేదా డివైస్‌లు ఇప్పటికే కేటాయించబడి ఉండవచ్చు |
| ప్రాధాన్యత ఉంటే రికవరీ కెపాసిటీ వెంటనే లభిస్తుందనే హామీ ఉంటుంది | DRA షెడ్యూలింగ్‌కు డాక్యుమెంట్ చేసిన ప్రీఎంప్షన్ పరిమితి ఉంది |
ఇంజనీర్లకు ఇప్పుడు వైఫల్యానికి మరో వివరణ అవసరం లేదు. వారు ఒక జోక్యాన్ని ఎంచుకుని, దాని పర్యవసానాలను పరీక్షించాలి.
కెపాసిటీ, విజిబిలిటీ, రికవరీలను సరిచేయడం
API CPU వినియోగంతో కాదు, ఇన్ఫరెన్స్ డిమాండ్‌తో మొదలుపెట్టండి. మోడల్ కోసం వేచి ఉన్న రిక్వెస్ట్‌లను, ప్రస్తుతం ప్రాసెస్ అవుతున్న రిక్వెస్ట్‌లను, రెస్పాన్స్ లేటెన్సీని, మోడల్ సర్వింగ్ థ్రూపుట్‌ను టీమ్ కొలుస్తుంది. KServe అనేది Kubernetes పై మోడల్స్‌ను సర్వ్ చేయడానికి ఉపయోగించే ఓపెన్ సోర్స్ ప్లాట్‌ఫామ్. అవసరమైన మెట్రిక్స్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ కాన్ఫిగర్ చేసి ఉన్నప్పుడు, vLLM ఇన్ఫరెన్స్ ఇంజిన్ నుంచి వచ్చే రిక్వెస్ట్ కౌంట్‌లతో సహా మోడల్ సర్వింగ్ మెట్రిక్స్‌ను ఉపయోగించి KEDA (Kubernetes Event-driven Autoscaling) ఇన్ఫరెన్స్ రెప్లికాలను ఎలా స్కేల్ చేయగలదో దాని జనరేటివ్ ఇన్ఫరెన్స్ ఆటోస్కేలింగ్ డాక్యుమెంటేషన్ చూపిస్తుంది.
ఆ స్కేలింగ్ మరిన్ని రెప్లికాలను కోరగలదు, కానీ GPU లభ్యతకు హామీ ఇవ్వజాలదు. యాక్సిలరేటర్లను రిజర్వ్ చేయడం, బ్యాచింగ్‌ను (batching, మోడల్ అనేక రిక్వెస్ట్‌లను కలిపి నిర్వహించేలా వాటిని సమూహపరచడం) మెరుగుపరచడం, అనవసరమైన మోడల్ కాల్స్‌ను తగ్గించడం లేదా మోడల్ పరిమాణాన్ని మార్చడం, వీటిలో ఏది ఉత్తమ ఫలితాన్ని ఇస్తుందో టీమ్ నిర్ణయించాలి. అనేక రెప్లికాలు వచ్చిన తర్వాత, క్యాష్ చేసిన పనిని, బిజీగా ఉన్న కంప్యూట్‌ను రూటింగ్ ఎలా పరిగణనలోకి తీసుకోగలదో AI ఇన్ఫరెన్స్ లోడ్ బ్యాలెన్సింగ్‌పై మా ఆర్టికల్ వివరిస్తుంది.
పూర్తి రిక్వెస్ట్‌ను అనుసరించండి. ఒక డిస్ట్రిబ్యూటెడ్ ట్రేస్ (trace) ఒక రిక్వెస్ట్ ఎక్కడెక్కడ ప్రయాణించిందో, దాని దశలు ఎంత సమయం తీసుకున్నాయో నమోదు చేస్తుంది. మే 21, 2026 న CNCF ప్రాజెక్ట్‌గా గ్రాడ్యుయేట్ అయిన OpenTelemetry, వెండర్ న్యూట్రల్ అబ్జర్వబిలిటీ (observability) టూల్స్‌ను అందిస్తుంది. ఈ రకమైన టెలిమెట్రీ కోసం అంగీకరించిన ఫీల్డ్ పేర్లైన దాని GenAI సెమాంటిక్ కన్వెన్షన్లు, మోడల్ ఇన్వొకేషన్లు, టోకెన్ వినియోగం, టూల్ ఎగ్జిక్యూషన్ కోసం ఇంకా అభివృద్ధి చెందుతూనే ఉన్నాయి.
ఒక టోకెన్ (token) అంటే మోడల్ వినియోగించే లేదా ఉత్పత్తి చేసే టెక్స్ట్ యూనిట్. టోకెన్ కౌంట్‌లు ప్రాసెసింగ్ డిమాండ్‌ను, ఖర్చును వివరించడానికి సహాయపడగలవు. వేచి ఉండటానికి గడిపిన సమయాన్ని, సమాధానం ఉత్పత్తి చేయడానికి గడిపిన సమయాన్ని ట్రేసింగ్ వేరు చేసి చూపగలదు. టెలిమెట్రీ పైప్‌లైన్‌ను సొంతం చేసుకోవడంపై మా ఆర్టికల్, OpenTelemetry ఏం ప్రామాణీకరిస్తుందో, కలెక్టర్‌ను నడపడం అదనపు లేయర్‌కు ఎప్పుడు విలువైనదో వివరిస్తుంది.
సున్నితమైన కంటెంట్‌ను అనవసరమైన టెలిమెట్రీకి దూరంగా ఉంచండి. ఉద్యోగుల ప్రాంప్ట్‌లు, రిట్రీవ్ చేసిన విధాన పాఠ్యం, ఉత్పత్తి చేసిన సమాధానాలలో ప్రైవేట్ సమాచారం ఉండవచ్చు. OpenTelemetry GenAI అట్రిబ్యూట్ డాక్యుమెంటేషన్ సంభావ్య సున్నితమైన కంటెంట్‌ను గుర్తిస్తుంది. ఇంజనీర్లు పూర్తి ప్రాంప్ట్‌లను విచక్షణ లేకుండా నిల్వ చేయకుండానే లేటెన్సీని, కౌంట్‌లను సేకరించాలి. తమకు నిజంగా అవసరమైన ఏ కంటెంట్‌కైనా యాక్సెస్ నియంత్రణలు, ఫిల్టరింగ్, నిల్వ కాలపరిమితులను అమలు చేయాలి.
కేవలం రీస్టార్ట్‌ను కాదు, సేవను పరీక్షించండి. ఒక ఇన్ఫరెన్స్ నోడ్ విఫలమైతే, Kubernetes ఒక ప్రత్యామ్నాయ Pod ను షెడ్యూల్ చేయవచ్చు. ఆ Pod కు ఇప్పటికీ తగిన యాక్సిలరేటర్, మోడల్ ఫైల్స్ అవసరం. అప్లికేషన్‌కు దాని సెర్చ్, ఐడెంటిటీ డిపెండెన్సీలు కూడా అవసరం. ఉద్యోగులు మళ్లీ ఎప్పుడు సరైన, అధీకృత సమాధానాన్ని పొందగలరో కొలిచేదే ఉపయోగకరమైన రికవరీ పరీక్ష.
ఒక AI ఏజెంట్ రికార్డులను మార్చగలిగితే, దిగువన ఉన్న అప్లికేషన్ ప్రతి చర్యను అసలు యూజర్ తరఫున అధీకృతం చేయాలి: ఒక టూల్‌ను పిలవాలని మోడల్ నిర్ణయించడం ఆ ఆపరేషన్‌ను చేయడానికి అనుమతి కాదు. Kubernetes సెక్యూరిటీ నియంత్రణలు వర్క్‌లోడ్‌లను రక్షించడానికి సహాయపడతాయి, కానీ బిజినెస్ ఆథరైజేషన్‌కు ప్రత్యామ్నాయం కావు.
ఈ స్పందనలు వేర్వేరు సమస్యలను పరిష్కరిస్తాయి. స్కేలింగ్ పరిమిత కెపాసిటీని పరిష్కరిస్తుంది, ట్రేసింగ్ పనితీరును వివరిస్తుంది, ప్రైవసీ నియంత్రణలు ఆధారాలను రక్షిస్తాయి, రికవరీ మరియు ఆథరైజేషన్ సేవను స్వయంగా రక్షిస్తాయి.
మోడల్‌ను సొంతంగా నడపాలా లేక ఇన్ఫరెన్స్‌ను కొనాలా
టీమ్ Kubernetes పైనే ఇన్ఫరెన్స్‌ను హోస్ట్ చేస్తూ ఉండవచ్చు, లేదా తన అప్లికేషన్‌ను Kubernetes పై నడుపుతూ మేనేజ్డ్ మోడల్ API ను ఉపయోగించవచ్చు. ఈ రెండింటిలో ఏదీ అన్ని సందర్భాలకూ సరిపోయే సమాధానం కాదు.
| ఎంపిక | సొంతంగా హోస్ట్ చేసే ఇన్ఫరెన్స్ | మేనేజ్డ్ మోడల్ API |
|---|---|---|
| హార్డ్‌వేర్ | యాక్సిలరేటర్ కెపాసిటీని, వినియోగాన్ని టీమ్ నిర్వహిస్తుంది | సర్వింగ్ ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్‌ను ప్రొవైడర్ నిర్వహిస్తుంది |
| స్కేలింగ్ | షెడ్యూలింగ్, మోడల్ సర్వింగ్ మెట్రిక్స్, అదనపు కెపాసిటీ అవసరం | కోటాలు, ఏకకాల రిక్వెస్ట్‌లు (concurrency), ప్రొవైడర్ పరిమితుల నిర్వహణ అవసరం |
| నియంత్రణ | రన్‌టైమ్‌పై, మోడల్ డిప్లాయ్‌మెంట్‌పై ఎక్కువ నియంత్రణ | ప్రొవైడర్ సపోర్ట్ చేసే మోడల్స్, ఫీచర్లకే పరిమితం |
| ఆర్థికాంశాలు | హార్డ్‌వేర్ సమయం, ఇంజనీరింగ్, ఆపరేషన్స్, స్టోరేజ్ | వినియోగ ఛార్జీలు, కమిట్‌మెంట్లు, ఇంటిగ్రేషన్ ఖర్చులు |
| రిస్క్ | మోడల్ లోడింగ్, క్లస్టర్ మరియు యాక్సిలరేటర్ రికవరీ | నెట్‌వర్క్, సేవ లభ్యత, డేటా ప్రాసెసింగ్ ఏర్పాట్లు |
స్థిరమైన పరిమాణంలో అనేక మోడల్స్‌ను సర్వ్ చేసే కంపెనీకి, ఇన్ఫరెన్స్‌ను సొంతంగా నిర్వహించడం విలువైనది కావచ్చు. ఒకే అసిస్టెంట్‌ను నడిపే చిన్న టీమ్ మేనేజ్డ్ సేవను ఉపయోగించడం ద్వారా గణనీయమైన GPU పనిని తప్పించుకోవచ్చు. ఇన్ఫరెన్స్‌ను Kubernetes లోనే ఉంచితే, ఐసోలేషన్, కెపాసిటీ లేదా విశ్వసనీయత అవసరాలు సమర్థించిన చోట ప్రత్యేక GPU నోడ్ పూల్స్ (node pools, GPU వర్కర్ మెషీన్ల సమూహాలు) లేదా వేర్వేరు క్లస్టర్లు సముచితం కావచ్చు. మోడల్‌ను తానే హోస్ట్ చేసే టీమ్ దాన్ని సర్వ్ చేయడానికి ఒక ఇంజిన్‌ను కూడా ఎంచుకోవాలి. ఏం పోల్చాలో AI ఇన్ఫరెన్స్ ఇంజిన్‌ను ఎంచుకోవడంపై మా గైడ్ వివరిస్తుంది.
మా ఉదాహరణలోని కంపెనీ ఇప్పుడు కొలిచిన రిక్వెస్ట్ డిమాండ్, సేవా లక్ష్యాలు, నిర్వహణ శ్రమ, డేటా అవసరాల ఆధారంగా ఎంపికలను పోల్చగలదు. మిగిలిన అప్లికేషన్ Kubernetes క్లస్టర్‌లో ఉంది కాబట్టి ప్రతి AI భాగం కూడా అక్కడే ఉండాలని నిర్ణయించడం కంటే ఇది మరింత ఉపయోగకరం.
ఒక టీమ్ ఎంత లోతుగా వెళ్లాలనేది దాని పాత్రపై ఆధారపడి ఉంటుంది. చాలా ప్లాట్‌ఫామ్ మరియు అప్లికేషన్ టీమ్‌లు ఈ నమూనాను గుర్తించి, రిక్వెస్ట్ ఎక్కడ వేచి ఉందో కొలిస్తే చాలు. సరైన ప్రశ్నను ముందుగానే అడగడానికి అది సరిపోతుంది. మోడల్స్‌ను సొంతంగా హోస్ట్ చేసే టీమ్‌లకు యాక్సిలరేటర్ షెడ్యూలింగ్, మోడల్ సర్వింగ్‌లో మరింత లోతైన అవగాహన అవసరం. కింద లింక్ చేసిన Kubernetes మరియు KServe డాక్యుమెంటేషన్ వారి కోసమే రాయబడింది.
Kubernetes ఇప్పటికీ ఒక బలమైన పునాది: అది సేవలను షెడ్యూల్ చేస్తుంది, లభ్యతను నిలబెట్టడంలో సహాయపడుతుంది, టీమ్‌లకు సుపరిచితమైన ఆపరేషనల్ నియంత్రణలను ఇస్తుంది. ఆ నియంత్రణలు స్వయంగా పరిష్కరించలేని వనరుల పరిమితులను, అప్లికేషన్ బాధ్యతలను AI జోడిస్తుంది.
ప్లాట్‌ఫామ్ టీమ్‌లకు ముఖ్యమైన నైపుణ్యం AI ని పూర్తిగా కొత్త ప్రపంచంగా భావించడం కాదు. సుపరిచితమైన Kubernetes పద్ధతులు ఎక్కడ ముగుస్తాయో, మోడల్ సర్వింగ్ ఇంజనీరింగ్ ఎక్కడ మొదలవ్వాలో తెలుసుకోవడమే ఆ నైపుణ్యం.
మరింత లోతుగా
- CNCF వార్షిక క్లౌడ్ నేటివ్ సర్వే 2025: CNCF, జనవరి 2026. వినియోగ గణాంకాలు, సర్వే జనాభాలు, పరిమితులు.
- KubeCon North America 2026 AI Inference + Agentic ట్రాక్: CNCF, ఆగస్టు 2026. ఈ ఈవెంట్‌లో ఉద్భవిస్తున్న ఇన్‌ఫ్రాస్ట్రక్చర్ ప్రాధాన్యతలు.
- Kubernetes GPU షెడ్యూలింగ్: అధికారిక డివైస్ ప్లగిన్ మార్గదర్శకాలు.
- Kubernetes డైనమిక్ రిసోర్స్ అలొకేషన్: స్టేబుల్ స్థితి, డివైస్ క్లెయిమ్‌లు, ప్రీఎంప్షన్ పరిమితులు.
- KServe జనరేటివ్ ఇన్ఫరెన్స్ ఆటోస్కేలింగ్: KServe. మోడల్ సర్వింగ్ స్కేలింగ్, KEDA మెట్రిక్స్.
- OpenTelemetry గ్రాడ్యుయేషన్: మే 21, 2026. ప్రాజెక్ట్ మైలురాయి.
- OpenTelemetry GenAI సెమాంటిక్ కన్వెన్షన్లు: అభివృద్ధి చెందుతున్న మోడల్, ఏజెంట్, టూల్ టెలిమెట్రీ.
- OpenTelemetry GenAI అట్రిబ్యూట్‌లు: ప్రైవసీకి సంబంధించిన సున్నితమైన ఇన్‌స్ట్రుమెంటేషన్ వివరాలు.