سلام به همکاران تکنولوژی دوست و علاقه مند به کوبنته! امروز، من با شور و شوق در مورد تلفیق هیجان انگیز دو تکنولوژی تغییرپذیر حرف می زنم: کوبنته و ذهن مصنوعی (AI). به طور خلاصه، ما در مورد ترازوی پیش بینی شده از استفاده از AI در امور مالی کوبنته (FinOps) صحبت می کنیم.
همانطور که می دانید، کوبرنتس یک نرم افزار مکانیکی و قدرتمند Open Source است که گسترش، توسعه و مدیریت اپلیکیشن ها را به صورت خودکار انجام می دهد. با این حال، با افزایش نیاز به این تکنولوژی، چالشی که برای مدیریت هزینه های مربوط به آن در نظر گرفته شده به وجود می آید. این همان روندی است که عملکردهای IoT را با نتایج مالی هماهنگ می کند تا فرهنگی برای پاسخگویی مشترک برای هزینه ها و ارزش میان توسعه، عملکردها و تیم های مالی ایجاد شود.
حالا بگذار درباره ترازوی پیش بینی شده صحبت کنیم. این توانایی پیشرفته ای است که از الگوريتم های یادگیری ماشینی برای پیش بینی نیاز به منابع بر اساس الگوریتم های استفاده تاریخی و روند کار جاری استفاده می کند. این کار به گروه های کوبنته امکان می دهد خود به خود ترازوی خود کنند و عملکرد عالی را در عین کم کردن هزینه ها تضمین می کند.
در مقاله ای که از وب ACE منتشر شده، آن ها در مورد یک مورد جذاب در مورد یک شرکت تجاری که با هزینه های بالای اجرای سیستم عامل کوبنته خود درگیر بوده بحث می کنند. آن ها با برنامه ریزی پیش بینی کننده با استفاده از AI توانستند هزینه های مجموعه را تا ۵۰ درصد کاهش دهند. چگونه به این موفقیت دست یافتند؟
اول از همه، آن ها اطلاعاتی در مورد کاربرد منابع مختلف در طول زمان جمع آوری و تحلیل کردند. این اطلاعات شامل metrics هایی مثل مصرف CPU، مصرف حافظه و ترافیک شبکه بود. با استفاده از این اطلاعات، مدل های ماشینی آموزش دیده بودند تا نیازهای آینده را بر اساس روندهای تاریخی و شرایط فعلی کار پیش بینی کنند.
بعد، سیستم پیش بینی ترازو تعداد پودس (کوبرتین ها کوچک ترین واحدهای قابل گسترش را در هر گروه مورد استفاده قرار می دهند) را به صورت خودکار تنظیم می کند. در دوران بالای نیاز، پودس بیشتری ساخته می شود. در دوران پایین نیاز، پودس برای صرفه جویی از منابع تمام می شود.
اما باید توجه داشت که ترازوی پیش بینی شده بدون مشکلات خود نیست. اولا، دقت پیش بینی ها به کیفیت و کمیت اطلاعات موجود برای مدل های یادگیری ماشین لیزری بستگی دارد. اطلاعات نا همساز یا ناقص می تواند منجر به پیش بینی های ناصحیح و تصمیمات غیر مناسب در ترازوی پیش بینی شود.
یک مشکل دیگر تلفیق ترازوی پیش بینی شده با سیستم های جایگزینی از کوبنته است. این کار مستلزم برنامه ریزی دقیق، آزمایش و نظارت برای حصول عدم قطعی عملکرد عملکرد است. علاوه بر این، باید در مورد تاثیر بالقوه بر عملکرد کاربری توجه کرد. کمبود منابع می تواند منجر به کندی در پاسخگویی یا قطعی شدن سیستم شود، در حالی که کمبود منابع می تواند منجر به هزینه های غیر ضروری شود.
علی رغم این مشکلات، فواید پیش بینی کردن با استفاده از AI در پروژه های کوبنته قابل انکار است. با تخصیص خودکار منابع و بهتر کردن کاربرد مجموعه ها، سازمان ها می توانند به صرفه جویی های قابل توجهی دست پیدا کنند و عملکرد کاربری خود را بهبود بخشند. علاوه بر این، با ترویج فرهنگی برای پاسخگویی مشترک برای هزینه ها و ارزش ها، روندهای پیشرفته فناوری مثل پیش بینی کردن می تواند سبب ایجاد شکاف بین تیم های توسعه، عملکرد و مدیریت مالی شود و در نهایت منجر به ابتکارات موثرتر، موثرتر و سودآورتری شود.
در پایان، همچنانکه ما محدودیت های امکان پذیری را با کوبنته و AI گسترش می دهیم، ترازوی پیش بینی شده نمونه درخشان قابلیت های همگرا و همگرای آن هاست. با استفاده از الگوريتم های یادگیری ماشینی برای پیش بینی نیاز به منابع، می توانیم سیستم های امنیتی باهوش تر و باصرفه تر کوبنته ای بسازید که موفقیت تجاری را در دنیای دیجیتال به سرعت رشد می کند.
منبع: کوبرنتز فین اپ ۲۰.