Google揭示了AI创新的新的Kubernetes和GKE增强功能
2025年04月11日
JosephScott
58

Google推进AI并不是秘密,并且有充分的理由。正如首席执行官Sundar Pichai在去年假期之前的一次内部会议上强调的那样,“ 2025年,我们需要不懈地专注于解锁[AI]技术的好处并解决真正的用户问题。”这种愿景正在推动Google大大提高其产品,尤其是在云服务和AI集成中。
在Google Cloud Next 2025在拉斯维加斯举行的活动中,Google推出了Kubernetes和Google Kubernetes Engine(GKE)的实质性进步。这些更新旨在使平台团队和开发人员能够利用AI,同时利用其现有的Kubernetes专业知识。 Google的Cloud Runtimes副总裁Gabe Monroy简洁地说:“您的Kubernetes技能和投资不仅相关;它们是您的AI超级大国。”
那么,这些新进步到底是什么?让我们研究细节。
简化的AI群集管理: GKE通过诸如GKE群集导演(以前称为HyperCompute cluster)等工具引入了简化的AI群集管理。该工具允许用户使用附加的NVIDIA GPU部署和管理大型虚拟机(VM)群集,从而更易于有效地扩展AI工作负载。
Slurm的集群总监。 Linux的开源作业调度程序和工作负载管理器Slurm将更容易提供和操作,这要归功于Google的简化UI和API。这些将包括用于使用预配置软件的典型工作负载的蓝图,以确保可靠且可重复的部署。
优化的AI模型部署: GKE的新功能还专注于优化AI模型部署。 GKE推断QuickStart和GKE推理网关简化了AI模型的选择和部署,确保它们在智能负载平衡方面的表现良好。
Gabe Monroy强调了AI创新与传统计算相交的趋势,尤其是在推理领域。他指出:“我们看到了AI时代的明显趋势:传统计算与神经网络相互作用的惊人创新正在发生 - 否则称为“推理”。在Kubernetes和AI的最前沿运营的公司(如Livex和Moloco)对GKE进行了AI推断。”
具有成本效益的推断: GKE与推理网关的成本效益推断正在取得进步。 Monroy声称,与其他托管和开源Kubernetes产品相比,这种方法可以将服务成本降低30%,将延迟降低60%,并将吞吐量降低40%。尽管这些都是有希望的数字,但我们需要看到它们正在行动以确认其影响。
模型感知负载平衡是此策略的关键组成部分。鉴于AI模型中的可变响应长度,传统的负载平衡方法(如圆形旋转)可能效率低下。但是,推理网关提供了针对AI优化的模型感知网关,并具有高级路由到不同的模型版本。
提高资源效率: GKE还专注于提高资源效率。 GKE自动驾驶仪现在提供更快的POD调度,更快的缩放反应时间和更高的容量右尺寸。这意味着用户可以使用相同的资源处理更多流量或使用较少的资源维护现有流量。 Google声称,随着自动驾驶仪的改进,集群容量将始终是正确的。
当前,AutoPilot包括一个最佳实践群集配置工具和一个容器优化的计算平台,可自动调整匹配工作负载的能力。但是,如果没有特定的配置,它不正确尺寸的现有群集。从第三季度开始,Autopilot的容器优化的计算平台也将用于标准GKE群集,而无需特定的配置,这可能是改变游戏规则。
支持AI的双子座云辅助:调试和诊断应用程序问题可能会大大减慢创新。为了解决这个问题,Google引入了Gemini Cloud Assist,在整个应用程序生命周期内提供了AI驱动的辅助。双子座云辅助调查的私人预览可帮助用户快速理解根本原因并解决问题。
最好的部分?辅助调查将可以直接从GKE控制台访问,从而减少故障排除时间并腾出更多时间进行创新。它将允许您从各种Google云服务(包括节点,IAM和负载平衡器)中诊断出GKE控制台中的POD和集群问题。您可以在多个GKE服务,控制器,POD和基础节点上查看日志和错误。注册私人预览以亲身体验此功能。
作为其更广泛的新兴技术战略的一部分,Google将自己定位为AI优化平台的领导者。这些发展使各行业的企业能够更有效地使用AI,从而推动运营和客户体验的创新和效率。
例如,Intuit利用Google Cloud的文档AI和Gemini简化了数百万TurboTax用户的税收准备。 Reddit使用Google的AI代理构建器Via Gemini通过Via via Via via via via deage ai构建器,以增强Reddit Answers,这是一个新的AI驱动的对话平台,旨在改善主页体验。
Google可以成功执行这些支持AI的转换吗?只有时间会证明。正如皮希(Pichai)在12月所说的那样:“历史上,您并不总是需要第一名,但是您必须很好地执行,并且确实是班上最好的产品。我认为这就是2025年的全部目的。”
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评论 (45)
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BenRoberts
2025年04月12日 12:27:35
The new Kubernetes and GKE enhancements are pretty cool for AI projects! It's made deploying and managing AI workloads a breeze. Though, it can be a bit overwhelming for beginners, so maybe Google could offer more tutorials?
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LucasWalker
2025年04月12日 12:27:35
新しいKubernetesとGKEの強化は、AIプロジェクトに最適ですね!AIワークロードのデプロイと管理が簡単になりました。ただ、初心者には少し圧倒的かもしれないので、Googleがもっとチュートリアルを提供してくれると良いですね。
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DonaldSanchez
2025年04月12日 12:27:35
새로운 Kubernetes와 GKE 개선은 AI 프로젝트에 정말 좋네요! AI 워크로드를 배포하고 관리하는 것이 훨씬 쉬워졌어요. 다만, 초보자에게는 조금 압도적일 수 있으니, 구글이 더 많은 튜토리얼을 제공하면 좋겠어요.
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KennethKing
2025年04月12日 12:27:35
As novas melhorias do Kubernetes e GKE são ótimas para projetos de IA! Tornou o deploy e a gestão de cargas de trabalho de IA muito mais fáceis. No entanto, pode ser um pouco esmagador para iniciantes, então talvez o Google pudesse oferecer mais tutoriais?
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AnthonyPerez
2025年04月12日 12:27:35
Las nuevas mejoras de Kubernetes y GKE son geniales para proyectos de IA. Ha facilitado mucho el despliegue y la gestión de cargas de trabajo de IA. Aunque puede ser un poco abrumador para principiantes, ¿quizás Google podría ofrecer más tutoriales?
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KevinScott
2025年04月12日 07:56:26
Google's focus on AI with Kubernetes and GKE is impressive, but I'm still figuring out how to use it effectively. It's like they're speaking a different language sometimes. Can anyone give me a simple guide or something? I want to harness this power, but it's a bit overwhelming right now!
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Google推进AI并不是秘密,并且有充分的理由。正如首席执行官Sundar Pichai在去年假期之前的一次内部会议上强调的那样,“ 2025年,我们需要不懈地专注于解锁[AI]技术的好处并解决真正的用户问题。”这种愿景正在推动Google大大提高其产品,尤其是在云服务和AI集成中。
在Google Cloud Next 2025在拉斯维加斯举行的活动中,Google推出了Kubernetes和Google Kubernetes Engine(GKE)的实质性进步。这些更新旨在使平台团队和开发人员能够利用AI,同时利用其现有的Kubernetes专业知识。 Google的Cloud Runtimes副总裁Gabe Monroy简洁地说:“您的Kubernetes技能和投资不仅相关;它们是您的AI超级大国。”
那么,这些新进步到底是什么?让我们研究细节。
简化的AI群集管理: GKE通过诸如GKE群集导演(以前称为HyperCompute cluster)等工具引入了简化的AI群集管理。该工具允许用户使用附加的NVIDIA GPU部署和管理大型虚拟机(VM)群集,从而更易于有效地扩展AI工作负载。
Slurm的集群总监。 Linux的开源作业调度程序和工作负载管理器Slurm将更容易提供和操作,这要归功于Google的简化UI和API。这些将包括用于使用预配置软件的典型工作负载的蓝图,以确保可靠且可重复的部署。
优化的AI模型部署: GKE的新功能还专注于优化AI模型部署。 GKE推断QuickStart和GKE推理网关简化了AI模型的选择和部署,确保它们在智能负载平衡方面的表现良好。
Gabe Monroy强调了AI创新与传统计算相交的趋势,尤其是在推理领域。他指出:“我们看到了AI时代的明显趋势:传统计算与神经网络相互作用的惊人创新正在发生 - 否则称为“推理”。在Kubernetes和AI的最前沿运营的公司(如Livex和Moloco)对GKE进行了AI推断。”
具有成本效益的推断: GKE与推理网关的成本效益推断正在取得进步。 Monroy声称,与其他托管和开源Kubernetes产品相比,这种方法可以将服务成本降低30%,将延迟降低60%,并将吞吐量降低40%。尽管这些都是有希望的数字,但我们需要看到它们正在行动以确认其影响。
模型感知负载平衡是此策略的关键组成部分。鉴于AI模型中的可变响应长度,传统的负载平衡方法(如圆形旋转)可能效率低下。但是,推理网关提供了针对AI优化的模型感知网关,并具有高级路由到不同的模型版本。
提高资源效率: GKE还专注于提高资源效率。 GKE自动驾驶仪现在提供更快的POD调度,更快的缩放反应时间和更高的容量右尺寸。这意味着用户可以使用相同的资源处理更多流量或使用较少的资源维护现有流量。 Google声称,随着自动驾驶仪的改进,集群容量将始终是正确的。
当前,AutoPilot包括一个最佳实践群集配置工具和一个容器优化的计算平台,可自动调整匹配工作负载的能力。但是,如果没有特定的配置,它不正确尺寸的现有群集。从第三季度开始,Autopilot的容器优化的计算平台也将用于标准GKE群集,而无需特定的配置,这可能是改变游戏规则。
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最好的部分?辅助调查将可以直接从GKE控制台访问,从而减少故障排除时间并腾出更多时间进行创新。它将允许您从各种Google云服务(包括节点,IAM和负载平衡器)中诊断出GKE控制台中的POD和集群问题。您可以在多个GKE服务,控制器,POD和基础节点上查看日志和错误。注册私人预览以亲身体验此功能。
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Google可以成功执行这些支持AI的转换吗?只有时间会证明。正如皮希(Pichai)在12月所说的那样:“历史上,您并不总是需要第一名,但是您必须很好地执行,并且确实是班上最好的产品。我认为这就是2025年的全部目的。”




The new Kubernetes and GKE enhancements are pretty cool for AI projects! It's made deploying and managing AI workloads a breeze. Though, it can be a bit overwhelming for beginners, so maybe Google could offer more tutorials?




新しいKubernetesとGKEの強化は、AIプロジェクトに最適ですね!AIワークロードのデプロイと管理が簡単になりました。ただ、初心者には少し圧倒的かもしれないので、Googleがもっとチュートリアルを提供してくれると良いですね。




새로운 Kubernetes와 GKE 개선은 AI 프로젝트에 정말 좋네요! AI 워크로드를 배포하고 관리하는 것이 훨씬 쉬워졌어요. 다만, 초보자에게는 조금 압도적일 수 있으니, 구글이 더 많은 튜토리얼을 제공하면 좋겠어요.




As novas melhorias do Kubernetes e GKE são ótimas para projetos de IA! Tornou o deploy e a gestão de cargas de trabalho de IA muito mais fáceis. No entanto, pode ser um pouco esmagador para iniciantes, então talvez o Google pudesse oferecer mais tutoriais?




Las nuevas mejoras de Kubernetes y GKE son geniales para proyectos de IA. Ha facilitado mucho el despliegue y la gestión de cargas de trabajo de IA. Aunque puede ser un poco abrumador para principiantes, ¿quizás Google podría ofrecer más tutoriales?




Google's focus on AI with Kubernetes and GKE is impressive, but I'm still figuring out how to use it effectively. It's like they're speaking a different language sometimes. Can anyone give me a simple guide or something? I want to harness this power, but it's a bit overwhelming right now!












