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)
第 1 / 3 頁
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。