Nutzen Sie die Leistung von KI für den Infrastrukturbetrieb
Transformieren Sie Ihren IT-Betrieb mit unserer KI-nativen Infrastrukturplattform und nutzen Sie AIOps für effiziente Skalierung und optimierte Leistung.
- Gewinnen Sie aus jedem Vorgang den maximalen Nutzen.
- Sorgen Sie für nahtlose Erlebnisse sowohl für Betreiber als auch für Endnutzer.
- Profitieren Sie vom KI-gesteuerten Infrastrukturmanagement für mehr Effizienz.
- Genießen Sie mehr Flexibilität und Automatisierung für optimierte Abläufe.
- Erleben Sie zuverlässige Leistung im großen Maßstab.
Vollständiges und effizientes Cluster-Debugging mit K8sGPT
K8sGPT wurde in KKP als Standardanwendung und in das Web-Terminal-Feature als CLI-Tool integriert. Mit Hilfe von KI werden alle Debugging-Sitzungen näher an die menschliche Sprache und das menschliche Verständnis herangeführt.
Mühelose Knotenverwaltung mit NVIDIA GPU Operator
Müheloses Verwalten von Knoten, die mit NVIDIA-Grafikprozessoren und anderen spezialisierten Geräten ausgestattet sind, über das Geräte-Plugin-Framework von Kubernetes. Konfigurieren Sie mehrere Softwarekomponenten automatisch und einfach, um Zeit zu sparen und manuelle Fehler zu vermeiden.
Automatisierung und gesteigerte Effizienz
KI-native Infrastrukturplattform, die speziell für die Nutzung von AIOps entwickelt wurde, um optimale Betreiber- und Endbenutzererfahrungen zu gewährleisten. Mehr Flexibilität, Automatisierung und Vertrauen für einen vereinfachten Betrieb, höhere Effizienz und zuverlässige Leistung im großen Maßstab.
Zusammenfassung
Wenn Sie KI für den Betrieb Ihrer Infrastruktur nutzen oder eine für KI optimierte Infrastruktur aufbauen möchten, bietet Kubermatic die Flexibilität, die Automatisierung und das Vertrauen, das für einen vereinfachten Betrieb, eine höhere Effizienz und eine verlässliche Leistung im großen Maßstab erforderlich ist. Darüber hinaus enthält KKP 2.25 den K8sGPT als Standardanwendung sowie NVIDIA GPU Operator, was die Verwaltung von Knoten vereinfacht und das volle Potenzial spezialisierter Hardwareressourcen in Kubernetes-Umgebungen ausschöpft.
