No entanto, a segurança, a complexidade e o monitoramento são classificados como os principais desafios no uso ou na implantação de contêineres para organizações fortemente nativas da nuvem. De acordo com PerfectScale, problemas comuns, como não definir limites de memória, não alocar RAM adequadamente para pods ou não definir solicitações de CPU, ameaçam a confiabilidade do Kubernetes. Agora, a questão é se a IA generativa pode ajudar os operadores, como engenheiros de plataforma ou engenheiros de confiabilidade de site, a interagir melhor com a plataforma.
“A geração AI não é realmente de nível de produção na maioria das empresas”, diz Schwartz, que reconhece suas limitações e que tende a funcionar melhor em cenários humanos. No entanto, ele prevê que o AIOps em breve se tornará um aliado útil para abordar causas raízes, configurações incorretas e problemas de rede e para orientar otimizações.
IAs específicas e ajustadas ao Kubernetes podem ajudar as operadoras a diagnosticar problemas mais rapidamente, como implantações ou trabalhos com falha, e vinculá-los às causas raiz quando surgirem. “A geração AI vai pegar esse trabalho e automatizá-lo”, diz Schwartz.
