Kubernetes 对于跨多台机器管理多个容器至关重要，解决了诸如单个 Python 脚本或单独使用 Docker 等简单解决方案的局限性。Python 脚本虽然易于使用，但存在单点故障且缺乏隔离性。虚拟机提供更好的隔离性，但资源消耗大且部署缓慢。Docker 增强了可移植性，但主要解决单主机问题，而 Docker Compose 仅限于在一台机器上协调容器。Kubernetes 引入了调度、自愈、服务发现、扩展和零停机部署等高级功能，使用户能够声明一个系统持续维护的期望状态。 AI
影响 解释了在生产环境中部署和扩展 AI/ML 模型的基础设施需求。
排序理由 文章在 MLOps 的背景下解释了 Kubernetes 的目的和优势，并将其与更简单的技术进行了比较。
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