Agentic workloads กำลังผลักดันให้ Kubernetes ต้องทำงานในขอบเขตที่ผู้สร้างไม่ได้คาดการณ์ไว้ เนื่องจาก Agents สร้างโค้ดที่ไม่น่าเชื่อถือแบบเรียลไทม์ และมีการใช้งานแบบอยู่เฉยเป็นเวลานาน ทำให้เกิดการหมุนเวียนของ Pods อย่างรวดเร็ว ซึ่งสร้างภาระให้กับ control plane ของ orchestrator
ตามคำกล่าวของ Jago Macleod ผู้อำนวยการฝ่ายวิศวกรรมสำหรับ Kubernetes และ Google Kubernetes Engine ที่ Google Cloud นั้น ทาง Google LLC ได้ตอบสนองด้วยการหยุดมองว่าทุกคลัสเตอร์เป็นเครื่องยนต์ที่ยืดหยุ่นไม่จำกัด แต่เลือกที่จะปรับแต่งแต่ละคลัสเตอร์ให้เหมาะสมกับเวิร์กโหลดนั้นๆ
ในการพูดคุยที่ KubeCon + CloudNativeCon NA นี้ Macleod และ Jaana Dogan ได้กล่าวถึงว่า ในการใช้งานแบบตรงไปตรงมา หากใส่ Pods ให้ได้มากที่สุด อาจทำให้ API machinery ไปถึงขีดจำกัดได้
ศัพท์ที่ควรรู้
- Agentic workloads – คือภาระงานที่เกิดจาก AI Agents ซึ่งเป็นโปรแกรมที่สามารถทำงานอัตโนมัติและตัดสินใจได้
- Kubernetes – เป็นระบบจัดการคอนเทนเนอร์ที่ใช้ในการจัดสรรและควบคุมการทำงานของแอปพลิเคชันในสภาพแวดล้อมแบบคลัสเตอร์
- Control plane – คือส่วนควบคุมของระบบ Kubernetes ที่ทำหน้าที่จัดการและสั่งการให้กับ Pods ต่างๆ
ที่มา: siliconangle.com