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Kubernetes 已经存在十年了。在过去的十年中，云计算和 Kubernetes 因其可扩展性、高效性和操作灵活性，作为革命的中坚力量脱颖而出。云服务实现了轻松的资源扩展，而 Kubernetes 则实现了容器化应用的自动化部署、扩缩容以及运行，让开发者能够更专注于应用的开发而非基础设施。
尽管好处多多，Kubernetes 也带来了配置管理的复杂性，因为最佳实践的不一致可能会带来大量的配置债务。Kubernetes 社区开发了各种的工具和实践，比如用于管理软件包的 Helm 图表、负责自动化应用管理的运维，以及 Terraform 等基础设施即代码（IaC）工具，以及用于高效配置的 CI/CD 管道。
另一方面，AI 发展是和云服务及 Kubernetes 快速发展一同进行的，通过增强决策和任务自动化等新功能彻底改变业务的运营方式。然而，正如云和 Kubernetes 中发生的一样，这种快速发展可能会导致另一轮由配置带来的技术债务。AI 系统的配置复杂性极高：只有正确地配置 AI 技术栈、算法、数据管道和模型，才能收获最佳的性能、可扩展性和安全性。
AI 技术栈中的错误配置会导致数据摄取管道的管理不善、模型训练效率低下，以及安全防护测试不足的问题。要应对这些挑战，我们不能再重复在云和 Kubernetes 中犯下的错误。
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