Kubernetes сталкивается с трудностями в управлении сбоями специализированного оборудования в рабочих нагрузках AI/ML. Эти рабочие нагрузки сильно зависят от графических процессоров (GPU) и других ускорителей, и сбои существенно влияют на производительность. Существующая модель Kubernetes предполагает статические ресурсы, не имея надежной поддержки для аппаратных сбоев. Рабочие нагрузки AI/ML, включая обучение и вывод, значительно отличаются от традиционных приложений по своим потребностям в ресурсах и последствиям сбоев. Задания на обучение ресурсоемки и требуют координированного перезапуска при сбое, в то время как задачи вывода требуют непрерывной работы. Существующие предположения Kubernetes, такие как легкая замена ресурсов и простое масштабирование подов, недостаточны для этих сложных сценариев. Несмотря на эти трудности, Kubernetes остается предпочтительной платформой благодаря своей зрелости и экосистеме. Текущие решения включают в себя ручные обходные пути, такие как пользовательские контроллеры работоспособности и наблюдатели подов, для управления сбоями устройств. Эти решения имеют ограничения и требуют привилегированного доступа, подчеркивая необходимость улучшения нативной поддержки Kubernetes. Проект Kubernetes активно работает над улучшением обработки сбоев устройств, стремясь к повышению надежности и управлению ресурсами.