隨著生成式AI、雲原生應用與微服務架構快速普及,Kubernetes(K8s)已逐漸成為企業現代化IT基礎架構的重要核心。然當 K8s 從實驗環境走向大規模生產部署後,企業也開始面臨前所未有的維運挑戰。首先,當AI專案規模擴大,多叢集架構跨地端、公有雲與邊緣環境後,將出現設定漂移、版本不一致與管理複雜度等問題。其次,隨著應用數量持續增加,企業往往難以建立一致的應用部署、升級與生命週期管理機制,導致開發、測試與正式環境之間容易出現配置差異,最終導致應用交付速度嚴重延遲,最後,不少企業為避免 Vendor Lock-in,會選擇開源的 K8s架構,但也往往必須自行承擔跨平台整合、升級相容與日常維運的負擔,進一步推升人力與管理成本。

面對虛擬化市場授權模式變動、開源自建 Kubernetes 維運複雜度攀升,以及商業化平台授權與升級壓力等挑戰。為了釐清企業在雲原生轉型過程中的實質痛點,我們發起本次年度技術調查,深入探討企業對於 AI 算力共享、自動化維運、應用生命週期管理,以及關鍵資料保護與災難復原能力的實際需求,期盼為產業現代化轉型提供更具參考價值的在地洞察。

參與此線上問卷調查, 我們將致贈前 50 位回填者「7-11禮券 100元電子禮券」乙張 以答謝您的寶貴時間與意見分享。

2026 雲原生 AI 時代下的 Kubernetes 導入現況與趨勢大調查

(所有欄位皆為必填欄位)
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1. 貴公司規模為何?(單選)
2. 貴公司目前的 Kubernetes (K8s) 使用狀況?(單選)
3. 貴公司目前主要使用(或評估中)的 K8s 平台與其主要的部署環境為何?(可複選)
4. 承上題,針對公有雲 K8s 託管服務,請問貴公司目前使用為何?(可複選)
5. 目前 K8s 主要承載哪些工作負載?(可複選)

6. 貴公司目前 AI 應用導入階段為何?(單選)
7. 若評估或未來規劃在 K8s 環境下運行 AI 應用(如大模型、推論),您認為(或目前正遭遇)最大的基礎架構挑戰是?(可複選)
8. 在導入 AI 與雲原生應用的過程中,您認為 K8s 平台應該具備哪些能力?(可複選)
9. 針對 AI 容器環境下的資料與模型,面臨哪些保護挑戰?(可複選)