AI驱动的kubernetes
随着 Kubernetes 成为云原生基础设施的事实标准，其强大的能力也带来了复杂的操作门槛。运维人员需熟练掌握大量命令、YAML 结构与资源关系，稍有不慎便可能引发生产事故。
近年来，大模型技术的快速发展为这一问题提供了新思路：通过自然语言交互，将人类意图自动转化为安全、准确的 kubectl 操作。借助 AI 工具，用户无需记忆命令细节，即可完成部署扩缩容、故障排查、资源配置等日常任务。这不仅显著提升运维效率，更降低了 Kubernetes 的使用门槛，推动云原生技术向更广泛场景落地。
下面我们来看几个简单的例子，感受一下利用AI管理kubernetes时的便捷性。
例子1：查看集群信息
输入 请问当前集群里有几台节点，以及查询 请问vms72这台节点最多能运行多少个pod
例子2：创建pod
请在ns1命名空间里创建一个名字为pod1的pod，所使用的镜像为nginx:latest，镜像的拉取策略为IfNotPresent,把这个pod的DNS设置为114.114.114.114,同时把优雅关闭pod的宽限期设置为0，如果ns1命名空间不存在，请创建出来
例子3：删除pod
删除这个pod
例子4：创建存储和pod
请在ns1里创建一个名字为pvc1的pvc，用mysc这个storageClass。然后创建pod1，使用pvc1作为存储，挂载到pod1里的/data目录里，pod1的镜像为nginx:latest，镜像的拉取策略为IfNotPresent, 优雅关闭pod的宽限期设置为0
例子5：删除存储和pod
删除pod和pvc
从上面我们可以看到使用AI在管理kubernetes方面带来了极大的便捷性。正是基于这一方向，我设计了一门实战课程，手把手带你从零搭建并使用 AI 驱动的 K8s 管理系统。
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