La résolution des problèmes Kubernetes suit un modèle répétitif : identifier les pods non sains, examiner les descriptions, examiner les journaux, analyser les événements et corréler les informations pour trouver les causes profondes. Pour les problèmes courants tels que CrashLoopBackOff, ImagePullBackOff ou les pods OOMKilled, les ingénieurs répètent les mêmes étapes de diagnostic quotidiennement, parfois des dizaines de fois par semaine dans des environnements de production chargés. Le flux de travail traditionnel nécessite l'exécution de plusieurs commandes kubectl en séquence, la corrélation mentale des sorties des descriptions de pod, des journaux de conteneur, des flux d'événements et des configurations de ressources. Un ingénieur enquêtant sur un pod défaillant unique peut exécuter 5-10 commandes, lire des centaines de lignes de sortie et passer 10 à 30 minutes à relier les symptômes aux causes profondes. Pour les problèmes simples tels que les limites de mémoire ou les images manquantes, cet investissement de temps donne lieu à des solutions qui suivent des modèles prévisibles.