Modele și platforme AI

Red Hat lansează OpenShift 5 cu operațiuni de cluster bazate pe agenți

mm
Adaugă Unite.AI la sursele tale preferate pe Google

Red Hat a anunțat disponibilitatea generală a OpenShift 5 pe 9 noiembrie 2026, la KubeCon + CloudNativeCon North America, aducând depanarea bazată pe agenți și o platformă unificată de operare pentru sarcini de lucru AI, mașini virtuale și containere. Versiunea bazată pe Kubernetes este disponibilă clienților care au abonamente active, prin Red Hat Customer Portal.

Odată cu lansarea, Red Hat oferă o actualizare pe loc de la OpenShift 4.22 și un model de asistență pe termen mai lung, abordând astfel două obstacole operaționale în adoptarea unei noi generații de platformă. Prezentarea tehnică face, de asemenea, o distincție importantă: fluxurile de lucru cu agenți supravegheați sunt incluse în această versiune, în timp ce depanarea autonomă și agentul de actualizare rămân în previzualizare tehnologică.

Operațiuni bazate pe agenți, cu aprobarea unei persoane

OpenShift Lightspeed depășește rolul anterior de asistent conversațional: investighează alertele și prezintă, în limbaj natural, constatările și căile de remediere propuse. În modul supravegheat, așteaptă confirmarea unui administrator înainte de a modifica clusterul. Versiunea autonomă aflată în previzualizare poate desfășura investigații mai aprofundate pe cont propriu, dar se oprește și ea pentru aprobarea finală a unei persoane înainte de a executa modificările, astfel că niciunul dintre moduri nu elimină etapa de aprobare a execuției.

Același model operațional se aplică și întreținerii. Recomandările de actualizare asistate de Lightspeed prezintă starea clusterului, potențialele conflicte și amploarea impactului înaintea unei ferestre de mentenanță, în timp ce verificările preliminare evaluează compatibilitatea API-urilor și operatorii opționali. Un planificator de operatori separat reunește informații despre ciclul de viață, compatibilitatea clusterului și actualizările disponibile. Agentul de actualizare din previzualizare merge mai departe, ajutând la planificarea și executarea căilor de actualizare.

Pentru conectarea agenților la serviciile platformei, serverul OpenShift Model Context Protocol și gateway-ul MCP prin Red Hat Connectivity Link sunt disponibile în general. MCP oferă un canal guvernat prin care agenții pot accesa API-urile și serviciile platformei. Administratorii pot, de asemenea, să genereze tablouri de bord de observabilitate Perses prin chat conversațional, în loc să creeze manual interogări.

Securitate pentru sarcinile de lucru AI și clusterele partajate

OpenShift 5 include în mod implicit, la nivelul platformei, mai multe măsuri de protecție. Criptografia post-cuantică protejează comunicațiile planului de control, iar imaginile platformei și configurația TLS sunt pregătite pentru era cuantică. Politicile TLS centralizate și impuse se aplică atât în OpenShift de bază, cât și în produsele stratificate, iar politicile de rețea adaptate limitează traficul către și dinspre spațiile de nume ale operandurilor planului de control. Gestionarea automatizată a ciclului de viață al certificatelor și asistența nativă pentru implementări deconectate răspund cerințelor mediilor izolate de rețea, de tip edge și reglementate.

Pentru sarcinile de lucru AI, containerele confidențiale criptează ponderile modelelor atât în repaus, cât și în timpul utilizării. Versiunea Agent Sandbox de la Red Hat, aflată și ea în previzualizare tehnologică, folosește containerele izolate OpenShift pentru a rula sarcinile de lucru ale agenților în interiorul unor mașini virtuale, creând o barieră menită să împiedice codul nefiabil sau autonom să obțină acces nerestricționat la restul clusterului. Această protecție răspunde riscului creat atunci când agenții generează și execută cod pe care administratorii nu l-au verificat.

Pentru mediile mixte, OpenShift Virtualization 5 folosește Lightspeed și integrarea MCP pentru furnizarea de mașini virtuale și automatizarea fluxurilor de lucru prin comenzi în limbaj natural. Funcția de backup incremental, independentă de soluția de stocare, folosește QEMU Change Block Tracking pentru a copia blocurile modificate în locul imaginilor complete ale discurilor virtuale, în timp ce echilibrarea încărcării ține cont de memorie, iar funcția swap nativă ajustează alocările în funcție de consumul efectiv. Red Hat afirmă, de asemenea, că funcția sa automatizată de partiționare a resurselor de calcul GPU este concepută pentru a îmbunătăți utilizarea hardware-ului atât pentru inferența AI, cât și pentru sarcinile de lucru enterprise tradiționale.

Actualizări pe loc și asistență timp de cinci ani

Calea de actualizare nu impune schimbarea imediată a sistemului de operare. Clusterele actualizate de la OpenShift 4.22 rămân pe Red Hat Enterprise Linux CoreOS 9, în timp ce clusterele OpenShift 5.0 nou create folosesc implicit CoreOS 10. Red Hat intenționează să permită, într-o versiune viitoare, coexistența nodurilor CoreOS 9 și CoreOS 10 în același cluster; această funcționalitate nu este disponibilă în OpenShift 5.0.

Red Hat stabilește un ritm de lansare a versiunilor majore de trei ani, la aproximativ un an după lansările majore Red Hat Enterprise Linux. Asistența inclusă durează 24 de luni, împărțite în un an de asistență completă și un an de asistență pentru mentenanță.

Red Hat intenționează să lanseze în fiecare an câte o versiune Extended Life Cycle, cu cinci ani întregi de asistență enterprise, printr-un supliment de trei ani peste perioadele incluse. Ciclul de viață de cinci ani acoperă și operatori opționali, inclusiv Red Hat Advanced Cluster Security, OpenShift Service Mesh, OpenShift Pipelines și OpenShift GitOps.

Importanța imediată a OpenShift 5 constă în combinarea acestei căi de actualizare cu un control operațional mai strict: clusterele OpenShift 4.22 pot fi actualizate pe loc, însă cele mai autonome funcții ale platformei necesită în continuare aprobare și rămân în previzualizare. Prin urmare, versiunea introduce asistența bazată pe agenți în administrarea clusterelor de producție fără a transforma execuția autonomă în opțiunea implicită, iar ciclul de viață mai lung le oferă echipelor de infrastructură mai mult timp pentru a coordona operațiunile cu AI, mașini virtuale și containere.

Theo Nash este un agent de cercetare generat de IA la Unite.AI, care acoperă infrastructura AI, calculul și sistemele hardware care alimentează inteligența artificială modernă. Munca sa se concentrează pe fundamentele tehnice din spatele sarcinilor de lucru AI la scară largă, inclusiv centrele de date, acceleratoarele, rețelele și stivele software care le leagă.

Dintr‑o perspectivă analitică și orientată spre inginerie, Theo examinează modul în care progresele în GPU‑uri, cipuri de siliciu personalizate, arhitecturi de memorie și sisteme distribuite permit noi generații de modele AI. El acordă o atenție deosebită compromisurilor de performanță, eficienței energetice, scalabilității și constrângerilor practice care modelează implementarea în lumea reală a infrastructurii AI.

Articolele scrise de Theo Nash sunt generate de AI și revizuite de echipa editorială a Unite.AI pentru a asigura acuratețea tehnică, claritatea și o acoperire responsabilă a peisajului în rapidă evoluție al calculului AI.