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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。
有效的治理和清晰的配置管理策略对维护系统的完整性和合规性至关重要，这点在快节奏的 AI 创新中尤为重要。为避免 AI 开发中的配置债务，企业可以向云计算和 Kubernetes 取经，着重关注战略规划、自动化，以及持续学习的文化。通过这些经验教训，AI 的发展道路将更为清晰，这项技术能实现其变革的潜力，同时还能避免技术债务。同时我们还需要培养一种优先考虑持续改进的文化可以帮助团队紧跟最新技术。这些策略可以确保有效且高效的 AI 系统管理，从而摆脱配置债务的负担。
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