人工智能技術堆棧中的錯誤配置會導致數據攝取管理不善、模型訓練效率低下和安全漏洞不足。解決這些挑戰需要不重復我們從云和 Kubernetes 經驗中吸取的教訓。

譯自Lessons From Kubernetes and the Cloud Should Steer the AI Revolution，作者 Mark Hinkle。

我們之前見過這個故事……

在過去十年中，云計算和Kubernetes作為革命性力量出現，承諾可擴展性、效率和運營靈活性。這些創新改變了組織部署和管理數字基礎設施的方式，云服務實現了輕松的資源擴展，而 Kubernetes 提供了復雜的容器編排。

然而，這種技術采用速度帶來了挑戰，尤其是配置技術債務— 一個阻礙開發人員生產力、導致系統中斷并增加安全風險的復雜問題。如果組織實施主動配置數據管理策略，本可以避免這個問題。

新興的人工智能(AI) 技術正在遵循類似的軌跡。圍繞 AI 潛力的最初興奮讓我們能夠避免重復過去的錯誤，包括累積配置技術債務。

在 AI 開發早期解決配置債務對于避免云和容器技術在快速走向主流時面臨的先前配置挑戰至關重要。

云計算的快速崛起

云計算徹底改變了 IT，強調可擴展性、靈活性及成本效益。企業迅速從昂貴的本地數據中心轉向云，重視敏捷性和創新。然而，這種轉變帶來了配置復雜性，導致配置債務，因為公司難以優化云服務以提高性能和成本。

該行業通過開發云管理工具和最佳實踐做出了回應，優先考慮簡單性、可重復性和自動化。這些措施有助于減少配置債務，使組織能夠充分利用云計算的優勢，同時有效管理其挑戰。

Kubernetes：通過編排馴服云

Kubernetes 自動化了容器化應用程序的部署、擴展和操作，使開發人員能夠專注于應用程序開發，而不是基礎設施。

盡管有這些好處，Kubernetes 在配置管理中引入了復雜性，由于最佳實踐不一致，可能會產生大量的配置債務。

Kubernetes 社區開發了 Helm Chart 等工具和實踐，用于包管理，用于自動化應用程序管理的運營商和基礎設施即代碼(IaC) 工具，如Terraform，以及用于高效配置的CI/CD 管道。

與 AI 革命的相似之處

AI 開發與云服務和 Kubernetes 的快速增長相似，有望通過增強決策制定和任務自動化等新功能徹底改變業務運營。

然而，這種快速發展可能會導致另一輪配置技術債務的積累，正如我們在云和 Kubernetes 中看到的那樣。AI 系統具有巨大的配置復雜性：AI 技術堆棧、算法、數據管道和模型必須針對最佳性能、可擴展性和安全性進行正確配置。

AI 技術堆棧中的錯誤配置會導致數據攝取管道管理不善、模型訓練效率低下和安全措施不足。解決這些挑戰需要不重復我們從云和 Kubernetes 經驗中吸取的教訓。

經驗教訓和前進的道路

云計算和 Kubernetes 的發展為 AI 開發提供了重要的經驗教訓。它強調了戰略規劃的必要性，包括配置管理中的工具選擇和最佳實踐，以避免配置債務并確保系統可擴展性和安全性。

實施自動化和 IaC 將減少人為錯誤，使配置更可靠、更可審計。有效的治理和明確的配置管理策略對于維護系統完整性和合規性至關重要，尤其是在快速發展的 AI 創新中。

培養類似于 Kubernetes 生態系統的協作和知識共享社區至關重要。通過利用這些經驗教訓，AI 開發路徑變得更加清晰，使技術能夠實現其變革潛力，同時避免技術債務。

避免 AI 中配置債務的策略

為了避免 AI 開發中的配置債務，組織可以從云計算和 Kubernetes中學習，強調戰略規劃、自動化和持續學習的文化。

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簡而言之，AI 配置即平臺。

自動化通過支持 IaC 的工具減少人為錯誤，并確保一致、可靠的配置。在 AI 項目中建立明確的治理策略可以簡化配置管理并遵循最佳實踐，從而最大程度地降低配置債務風險。

CloudTruth的聯合創始人 Greg Arnette 說，“根據對一千多位工程領導者的研究訪談，我相信新 AI 時代必備的解決方案是全面的秘密和配置數據編排解決方案，該解決方案可以管理、審計、保護和版本 AI 堆棧配置和秘密。AI 系統配置和維護復雜，并且操作成本高，因為它們消耗了大量云資源并處理敏感的公司數據。”

培養優先考慮持續改進的文化有助于團隊緊跟最新技術。實施這些策略可確保有效且高效的 AI 系統管理，免受配置債務的困擾。

結論：用過去的智慧引領 AI 革命

一個清晰的模式出現了，將云和 Kubernetes 的興起與人工智能技術的興起聯系起來——快速創新，然后意識到累積的配置技術債務將破壞成功的部署。

組織可以通過采用標準化工具、治理框架和協作實踐來緩解配置債務，這些實踐優先考慮簡單性和自動化。這確保了 AI 系統的可擴展性、安全性并能夠發揮其變革潛力。

請記住，配置數據是 AI 基礎設施堆棧中的“承載負載”。鑒于秘密和變量至關重要，配置錯誤在統計上比任何其他類型的軟件錯誤導致更多中斷和違規。

每個團隊都必須具備一個解決方案，該解決方案可以全面管理、審計、保護和版本此數據，而無需大量返工。