Google раскрывает новые усовершенствования Kubernetes и GKE для инноваций ИИ

Толк Google в ИИ не секрет, и не очень веская. Как подчеркивал генеральный директор Sundar Pichai во внутренней встрече до прошлогодних праздников, «в 2025 году мы должны быть неуклонно сосредоточены на открытии преимуществ технологии [AI] и решении реальных проблем пользователей». Это видение заставляет Google значительно улучшить свои предложения, особенно в облачных сервисах и интеграции искусственного интеллекта.

На мероприятии Google Cloud в следующем 2025 году в Лас -Вегасе Google обнародовал существенные достижения в Kubernetes и Google Kubernetes Engine (GKE). Эти обновления направлены на то, чтобы расширить возможности команд и разработчиков платформ для использования ИИ, используя их существующую экспертизу Kubernetes. Гейб Монрой, вице -президент Google в области Cloud -Runtte, кратко выразил это: «Ваши навыки и инвестиции в Kubernetes не просто актуальны; они ваша сверхдержава ИИ».

Итак, что именно эти новые достижения? Давайте погрузимся в детали.

Упрощенное управление кластером ИИ: GKE вводит упрощенное управление кластером ИИ с помощью таких инструментов, как директор Cluster для GKE, ранее известный как гиперкомпьютный кластер. Этот инструмент позволяет пользователям развертывать и управлять большими кластерами виртуальных машин (VMS) с прикрепленными графическими процессорами NVIDIA, что облегчает эффективное масштабирование рабочих нагрузок ИИ.

Связанная предстоящая служба является директором кластера Slurm. Slurm, планировщик работы с открытым исходным кодом и менеджер рабочей нагрузки для Linux, будет проще предоставить и работать благодаря упрощенному пользовательскому интерфейсу Google и API. Они будут включать в себя чертежи для типичных рабочих нагрузок с предварительно сконфигурированным программным обеспечением, обеспечивая надежные и повторяемые развертывания.

Оптимизированное развертывание модели искусственного интеллекта: новые функции GKE также сосредоточены на оптимизации развертывания модели искусственного интеллекта. Груба QuickStart и GKE вывода GKE ShodStart и GKE упрощают выбор и развертывание моделей искусственного интеллекта, гарантируя, что они хорошо работают с интеллектуальной балансировкой нагрузки.

Гейб Монрой подчеркнул тенденцию инноваций ИИ, пересекающихся с традиционными вычислениями, особенно в сфере вывода. Он отметил: «Мы видим четкую тенденцию в эпоху ИИ: удивительные инновации происходят там, где традиционные вычисления взаимодействуют с нейронными сетями - иначе известными как« вывод ». Компании, работающие на переднем крае Kubernetes и AI, таких как Livex и Moloco, выполняют вывод ИИ на GKE ».

Экономический вывод: GKE делает шаги в экономически эффективном выводе с шлюзом вывода. Монрой утверждает, что этот подход может снизить расходы на обслуживание до 30%, сократить задержку до 60%и увеличить пропускную способность на 40%по сравнению с другими управляемыми и открытым исходным кодом Kubernees. Хотя это многообещающие цифры, нам нужно увидеть их в действии, чтобы подтвердить их влияние.

Балансировка нагрузки с моделями является ключевым компонентом этой стратегии. Учитывая переменные длины отклика в моделях ИИ, традиционные методы балансировки нагрузки, такие как круглый робин, могут быть неэффективными. Однако шлюз вывода предлагает модельный шлюз, оптимизированный для ИИ, с расширенной маршрутизацией в разные модельные версии.

Повышенная эффективность ресурсов: GKE также фокусируется на повышении эффективности ресурсов. Autopilot GKE теперь предлагает более быстрое планирование стручков, более быстрое время реакции масштабирования и лучшее значение для лучшего размера. Это означает, что пользователи могут обрабатывать больше трафика с теми же ресурсами или поддерживать существующий трафик с меньшим количеством ресурсов. Google утверждает, что с улучшенным автопилотом емкость кластера всегда будет иметь правильный размер.

В настоящее время Autopilot включает в себя инструмент конфигурации кластера наиболее практик и контейнер-оптимизированную вычислительную платформу, которая автоматически настраивает емкость для соответствия рабочим нагрузкам. Тем не менее, это не существует существующих кластеров правильного размера без определенной конфигурации. Начиная с третьего квартала, оптимизированная вычислительная платформа Autopilot также будет доступна для стандартных кластеров GKE без необходимости конкретной конфигурации, которая может изменить ситуацию.

AI-поддержка ADAPD GEMINI Cloud Assist: отладка и диагностика вопросов применения может значительно замедлить инновации. Чтобы решить эту проблему, Google представил Gemini Cloud Assist, предлагая помощь в области жизненного цикла приложения на протяжении всего жизненного цикла приложения. Частный предварительный просмотр исследований Gemini Cloud Assist помогает пользователям быстро понять первопричины и решить проблемы.

Самая лучшая часть? Помощь в расследовании будет доступна непосредственно из консоли GKE, сокращая время устранения неполадок и освобождая больше времени для инноваций. Это позволит вам диагностировать проблемы с POD и кластер из консоли GKE в различных облачных сервисах Google, включая узлы, IAM и балансировщики нагрузки. Вы можете просматривать журналы и ошибки в нескольких службах GKE, контроллерах, стручках и базовых узлах. Подпишитесь на частный предварительный просмотр, чтобы испытать эту функцию из первых рук.

В рамках своей более широкой новой технологической стратегии Google позиционирует себя как лидер в платформах A-оптимизированных. Эти разработки позволяют предприятиям в разных отраслях использования ИИ более эффективно, стимулируя инновации и эффективность в операциях и опыте клиентов.

Например, Intuit использует AI и Gemini Document Google Cloud для упрощения налоговой подготовки для миллионов пользователей Turbotax. Reddit использует Gemini через Vertex AI, Google Ag Agent Builder, для улучшения ответов Reddit, новой платформы для разговоров с AI, предназначенной для улучшения опыта домашней страницы.

Может ли Google успешно выполнить эти с поддержкой AI-AI-включенные преобразования? Только время покажет. Как заявил Пичай в декабре: «В истории вам не всегда нужно быть первым, но вы должны хорошо выполнять и действительно быть лучшим в классе как продукт. Я думаю, что это все 2025».