Google ने AI इनोवेशन के लिए नए कुबेरनेट्स और GKE एन्हांसमेंट का खुलासा किया

AI में Google का धक्का कोई रहस्य नहीं है, और अच्छे कारण के साथ। जैसा कि सीईओ सुंदर पिचाई ने पिछले साल की छुट्टियों से पहले एक आंतरिक बैठक में जोर दिया था, "2025 में, हमें [एआई] प्रौद्योगिकी के लाभों को अनलॉक करने और वास्तविक उपयोगकर्ता समस्याओं को हल करने पर लगातार ध्यान केंद्रित करने की आवश्यकता है।" यह दृष्टि अपने प्रसाद को काफी बढ़ाने के लिए Google को चला रही है, विशेष रूप से क्लाउड सेवाओं और एआई एकीकरण में।

लास वेगास में Google क्लाउड नेक्स्ट 2025 इवेंट में, Google ने कुबेरनेट्स और Google कुबेरनेट्स इंजन (GKE) में पर्याप्त प्रगति का अनावरण किया। इन अपडेट का उद्देश्य प्लेटफ़ॉर्म टीमों और डेवलपर्स को अपने मौजूदा कुबेरनेट्स विशेषज्ञता का लाभ उठाते हुए एआई का दोहन करने के लिए सशक्त बनाना है। Gabe Monroy, Google के VP के क्लाउड रनटाइम्स, ने इसे स्पष्ट रूप से रखा: "आपके कुबेरनेट्स कौशल और निवेश केवल प्रासंगिक नहीं हैं; वे आपके AI महाशक्ति हैं।"

तो, वास्तव में ये नई प्रगति क्या हैं? आइए विवरण में गोता लगाएँ।

सरलीकृत AI क्लस्टर प्रबंधन: GKE GKE के लिए क्लस्टर निदेशक जैसे उपकरणों के माध्यम से सरलीकृत AI क्लस्टर प्रबंधन की शुरुआत कर रहा है, जिसे पहले हाइपरकॉम्प्यूट क्लस्टर के रूप में जाना जाता है। यह टूल उपयोगकर्ताओं को संलग्न एनवीडिया जीपीयू के साथ वर्चुअल मशीनों (वीएम) के बड़े समूहों को तैनात और प्रबंधित करने की अनुमति देता है, जिससे एआई वर्कलोड को कुशलता से स्केल करना आसान हो जाता है।

एक संबंधित आगामी सेवा Slurm के लिए क्लस्टर निदेशक है। लिनक्स के लिए एक ओपन-सोर्स जॉब शेड्यूलर और वर्कलोड मैनेजर स्लरम, Google के सरलीकृत UI और API के लिए धन्यवाद और संचालित करना आसान होगा। इनमें पूर्व-कॉन्फ़िगर किए गए सॉफ़्टवेयर के साथ विशिष्ट वर्कलोड के लिए ब्लूप्रिंट शामिल होंगे, जो विश्वसनीय और दोहराने योग्य तैनाती सुनिश्चित करेंगे।

अनुकूलित AI मॉडल परिनियोजन: GKE की नई सुविधाएँ AI मॉडल परिनियोजन को अनुकूलित करने पर भी ध्यान केंद्रित करती हैं। GKE Innerference QuickStart और GKE Inference गेटवे AI मॉडल के चयन और तैनाती को सरल बनाता है, यह सुनिश्चित करता है कि वे बुद्धिमान लोड संतुलन के साथ अच्छा प्रदर्शन करें।

गेब मोनरो ने पारंपरिक कंप्यूटिंग के साथ एआई इनोवेशन की प्रवृत्ति पर प्रकाश डाला, विशेष रूप से अनुमान के दायरे में। उन्होंने कहा, "हम एआई की उम्र में एक स्पष्ट प्रवृत्ति देख रहे हैं: अद्भुत नवाचार हो रहा है जहां पारंपरिक गणना तंत्रिका नेटवर्क के साथ बातचीत करती है - अन्यथा 'अनुमान' के रूप में जाना जाता है। कुबेरनेट्स और एआई के अत्याधुनिक कंपनियों, लाइवएक्स और मोलोको की तरह, एआई, जीकेई पर एआई का अनुमान चलाते हैं। "

लागत-प्रभावी निष्कर्ष: GKE अनुमान गेटवे के साथ लागत-प्रभावी निष्कर्ष में प्रगति कर रहा है। मोनरो का दावा है कि यह दृष्टिकोण 30%तक सेवारत लागत को कम कर सकता है, विलंबता में 60%तक कटौती कर सकता है, और अन्य प्रबंधित और ओपन-सोर्स कुबेरनेट्स प्रसाद की तुलना में थ्रूपुट 40%तक बढ़ सकता है। जबकि ये होनहार आंकड़े हैं, हमें उनके प्रभाव की पुष्टि करने के लिए उन्हें कार्रवाई में देखना होगा।

मॉडल-जागरूक लोड संतुलन इस रणनीति का एक प्रमुख घटक है। एआई मॉडल में चर प्रतिक्रिया की लंबाई को देखते हुए, राउंड-रॉबिन जैसे पारंपरिक लोड-बैलेंसिंग तरीके अक्षम हो सकते हैं। हालांकि, इनवेंशन गेटवे, एआई के लिए अनुकूलित एक मॉडल-अवेयर गेटवे प्रदान करता है, जिसमें विभिन्न मॉडल संस्करणों के लिए उन्नत रूटिंग होती है।

बेहतर संसाधन दक्षता: GKE संसाधन दक्षता में सुधार पर भी ध्यान केंद्रित कर रहा है। GKE ऑटोपायलट अब तेजी से पॉड शेड्यूलिंग, तेज स्केलिंग रिएक्शन टाइम और बेहतर क्षमता सही-आकार देने की पेशकश करता है। इसका मतलब है कि उपयोगकर्ता समान संसाधनों के साथ अधिक ट्रैफ़िक को संभाल सकते हैं या कम संसाधनों के साथ मौजूदा ट्रैफ़िक बनाए रख सकते हैं। Google का दावा है कि बेहतर ऑटोपायलट के साथ, क्लस्टर क्षमता हमेशा सही आकार की होगी।

वर्तमान में, ऑटोपायलट में एक सर्वश्रेष्ठ-अभ्यास क्लस्टर कॉन्फ़िगरेशन टूल और एक कंटेनर-अनुकूलित कंप्यूट प्लेटफ़ॉर्म शामिल है जो वर्कलोड से मेल खाने की क्षमता को स्वचालित रूप से समायोजित करता है। हालांकि, यह एक विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन के बिना मौजूदा क्लस्टर को सही आकार नहीं देता है। तीसरी तिमाही में शुरू, ऑटोपायलट का कंटेनर-अनुकूलित कंप्यूट प्लेटफॉर्म भी एक विशिष्ट कॉन्फ़िगरेशन की आवश्यकता के बिना मानक GKE क्लस्टर के लिए उपलब्ध होगा, जो गेम-चेंजर हो सकता है।

AI-ENABLED GEMINI क्लाउड असिस्ट: डिबगिंग और एप्लिकेशन मुद्दों का निदान नवाचार को काफी धीमा कर सकता है। इसे संबोधित करने के लिए, Google ने मिथुन क्लाउड असिस्ट शुरू की, पूरे एप्लिकेशन जीवनचक्र में AI- संचालित सहायता की पेशकश की। मिथुन क्लाउड असिस्ट जांच का निजी पूर्वावलोकन उपयोगकर्ताओं को मूल कारणों को जल्दी से समझने और मुद्दों को हल करने में मदद करता है।

श्रेष्ठ भाग? सहायता जांच सीधे GKE कंसोल से सुलभ होगी, समस्या निवारण समय को कम करने और नवाचार के लिए अधिक समय मुक्त करने के लिए। यह आपको GKE कंसोल से विभिन्न Google क्लाउड सेवाओं में GKE कंसोल से POD और क्लस्टर मुद्दों का निदान करने की अनुमति देगा, जिसमें नोड्स, IAM और लोड बैलेंसर शामिल हैं। आप कई GKE सेवाओं, नियंत्रकों, पॉड्स और अंतर्निहित नोड्स में लॉग और त्रुटियां देख सकते हैं। इस सुविधा का अनुभव करने के लिए निजी पूर्वावलोकन के लिए साइन अप करें।

अपनी व्यापक उभरती हुई प्रौद्योगिकी रणनीति के हिस्से के रूप में, Google खुद को AI-Optimized प्लेटफार्मों में एक नेता के रूप में स्थान दे रहा है। ये घटनाक्रम उद्योगों में व्यवसायों को अधिक प्रभावी ढंग से उपयोग करने, संचालन और ग्राहक अनुभवों में नवाचार और दक्षता का उपयोग करने में सक्षम बनाते हैं।

उदाहरण के लिए, Intuit Google क्लाउड के दस्तावेज़ AI और GEMINI को लाखों टर्बोटैक्स उपयोगकर्ताओं के लिए कर तैयारी को सरल बनाने के लिए लाभ उठाता है। Reddit, Google के AI एजेंट बिल्डर, Vertex AI के माध्यम से GEMINI का उपयोग करता है, Reddit उत्तरों को बढ़ाने के लिए, होमपेज अनुभव को बेहतर बनाने के लिए डिज़ाइन किया गया एक नया AI- संचालित वार्तालाप प्लेटफॉर्म।

क्या Google इन AI-ENABLED ट्रांसफॉर्मेशन को सफलतापूर्वक निष्पादित कर सकता है? केवल समय बताएगा। जैसा कि पिचाई ने दिसंबर में कहा था, "इतिहास में, आपको हमेशा पहले होने की आवश्यकता नहीं है, लेकिन आपको अच्छी तरह से निष्पादित करना होगा और वास्तव में एक उत्पाद के रूप में कक्षा में सबसे अच्छा होना चाहिए। मुझे लगता है कि 2025 के बारे में क्या है।"