自動運転

プラットフォームエンジニアリングチームは、クラウド、Kubernetes、AIを活用して企業のイノベーションを牽引しているが、コストと複雑さが増大しているという課題に直面している。調査によると、Kubernetes管理に苦労するチームは多く、コスト可視化や複雑なクラウドインフラが課題として挙げられている。効率的なリソース最適化のために、コスト管理とイノベーションのバランスが求められており、自動化とセルフサービスへの移行が重要である。AIワークロードの統合も複雑さを増しており、GPU仮想化やリソース配分の自動化が求められている。