AI模型Kubernetes问题诊断比拼

我们对 DeepSeek 的模型进行了正面测试，以对抗行业领导者，从而解决现实世界中的 Kubernetes 挑战。

译自 The AI Model Showdown - LLaMA 3.3-70B vs. Claude 3.5 Sonnet v2 vs. DeepSeek-R1/V3，作者 Itiel Shwartz; CTO; Co-Founder。

在 DeepSeek 进入 AI 领域并引起广泛关注之后，它有能力在一夜之间让 AI 领域的领头羊（英伟达）的股票价值暴跌。我们 Komodor 希望对其进行严格的评估。我们对 DeepSeek 的模型进行了正面测试，以解决实际的 Kubernetes 挑战，并与行业领导者进行了比较。

结果非常引人入胜，并且具有启发性，特别是关于 DeepSeek 在生产环境中的当前能力。

简单介绍一下实验的背景。对于那些不熟悉的人来说，我们在 Komodor 一直试图解决的领域之一是真正实用的 AIOps，它可以解决实际问题，而不仅仅是炒作。我已经在 LinkedIn 和我们的博客上对此进行了广泛的撰写。

我们投入了大量的时间进行研究和开发，以构建一个 AI 故障排除代理，特别关注简化根本原因分析。我们发现，AI 代理的版本越来越复杂，能够以更大的细微差别进行推理，并提供真正惊人的结果。

我们在 Komodor 实验室环境中的评估涵盖了四个关键维度：

1. 生产场景：我们的基准测试包括几个不同的 Kubernetes 事件，范围从基本的 pod 故障到复杂的跨服务问题。
2. 系统框架：每个 AI 模型都面临相同的场景，测量：
   • 识别问题的时间
   • 根本原因准确性
   • 修复质量
   • 复杂故障处理
3. 数据集成：AI 代理利用复杂的 RAG 系统访问：
   • 实时 Kubernetes 集群数据
   • Komodor 的平台见解
   • 云基础设施状态
4. 结构化提示：一种上下文感知的指令框架，可根据环境、事件类型和可用数据进行调整，从而确保有条不紊的故障排除和标准化输出

评估的模型

为了评估 AI 辅助 Kubernetes 故障排除的有效性，我们选择了来自不同生态系统的模型：

• Claude 3.5 Sonnet v2(via AWS Bedrock)
• LLaMA 3.3-70B(via AWS Bedrock)
• DeepSeek-R1(via Hugging Face)
• DeepSeek-V3(via Hugging Face)

测试场景最终导致 DeepSeek 崩溃，因此它被排除在更高级的测试场景之外。

场景 1：配置验证

测试用例：Traefik 部署中的无效 ConfigMap

在此场景中，由于依赖的 ConfigMap 中的 YAML 缩进不正确，服务 (Traefik) 无法启动。

Komodor | The AI Model Showdown - LLaMA 3.3-70B vs. Claude 3.5 Sonnet v2 vs. DeepSeek-R1/V3

每个模型的观察结果：

• Claude 3.5 和 LLaMA 3.3-70B 快速识别出根本原因：由于 YAML 语法错误导致的 ConfigMap 格式错误，并查明了错误的键缩进。
• DeepSeek-V3 完全失败，误诊了问题。
• DeepSeek-R1 无法完成分析，使用户无法获得可操作的见解。

您可以在场景 #1 的图像中看到 DeepSeek 完全失败，而 Claude 和 LLaMA 正确诊断了 YAML 问题。无论如何，Claude 给出了更好的建议。

结论： YAML 验证对于 Kubernetes 调试至关重要，Claude 和 LLaMA 都表现出卓越的理解。

场景 2：应用程序级别诊断

测试用例：Pod 正在运行，但应用程序失败

在此测试中，服务已正确部署，但由于缺少请求参数，应用程序不断抛出 HTTP 400 错误。

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每个模型的观察结果：

• Claude 3.5 和 LLaMA 3.3-70B 正确分析了 pod 日志，确定应用程序缺少 customer_id 和 operation_name 在 API 调用中，并建议修复请求参数。

您可以在场景 #2 的图像中看到 Claude 和 LLaMA 同样诊断出缺少参数的问题，其中 Claude 稍微准确一些。

场景 3：资源管理和过度配置

测试用例：部署请求的资源过多，导致 pod 处于 pending 状态

此测试涉及一个正在运行的部署，该部署已修改为具有极端的资源请求（1K CPU，128GB RAM），从而无法进行调度。

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每个模型的观察结果：

• Claude 3.5 和 LLaMA 3.3-70B 正确地诊断了问题，识别出过多的资源请求，并建议回滚到先前的值。

您可以在场景 #3 的图像中看到，Claude 和 LLaMA 正确地诊断出过多的 CPU/内存请求，尽管 Claude 给出了更好的解释和行动号召

结论： Kubernetes 资源调度问题很复杂，人工智能不容易诊断。

成本分析：开源颠覆和 DeepSeek 因素

DeepSeek 崛起最引人注目的方面之一是围绕它的开源炒作。与 OpenAI 的专有模型或亚马逊紧密集成的 Bedrock 产品不同，DeepSeek 代表着一种日益增长的趋势，即完全开放和社区驱动的人工智能。许多人认为，像 DeepSeek 这样的模型可能是彻底颠覆人工智能生态系统的关键，提供一种既可访问又具有成本效益的替代方案。

这种论点不仅仅是理论上的。开源人工智能已经以多种方式改变了格局，从 Hugging Face 的 LLM 民主化到 Meta 发布的 LLaMA 模型，这些模型将生成式人工智能推向了企业和研究环境，而无需锁定供应商定价。

DeepSeek 作为一个开源模型，最终可能胜过 OpenAI、Claude 和其他封闭解决方案的想法并非牵强。如果它达到性能对等，那么在定制、成本和部署灵活性方面的优势将使其成为许多企业的默认选择。

为了评估这一因素，我们将 DeepSeek 与其他开放解决方案进行了比较，特别是 LLaMA 3.3-70B，由于其良好的性价比，该模型已被广泛采用。

在规模化部署人工智能驱动的故障排除时，一个关键的考虑因素是定价：

• Claude 3.5 Sonnet: 0.003 (input) / 0.015 (output)
• LLaMA 3.3 Instruct (70B): $0.00072 (both input/output)

LLaMA 以极低的成本提供了良好的性能，使其成为生产规模 Kubernetes 故障排除的一个选择。然而，DeepSeek 尽管是开源的，但在我们的基准测试中并没有表现出相同的准确性或故障排除能力。

最终结果：谁胜出？

• Claude 3.5 保持了其领先地位，提供了最准确和可操作的结果。
• LLaMA 3.3 显示出令人印象深刻的能力，在准确性和效率方面几乎与 Claude 相媲美。
• DeepSeek-V3 表现不佳，在大多数测试用例中都失败了。
• DeepSeek-R1 无法完成分析，使其无法用于实际的 Kubernetes 故障排除。

主要结论

目前的 DeepSeek 实现尚未准备好用于 Kubernetes 中的生产故障排除，因为它们难以与更成熟的模型在准确性和可靠性方面相匹配。相比之下，LLaMA 3.3-70B 已经显示出非常有希望的结果，以显着降低的成本提供了与 Claude 几乎相同的性能。

人工智能辅助故障排除正在迅速发展，随着这些模型的不断改进，它们对 Kubernetes 运营的影响只会越来越大。在 Komodor，我们不断改进 Klaudia 的人工智能驱动的诊断，以使 Kubernetes 故障排除更快、更可靠且更具成本效益。我们很想听听其他人的意见——您在使用这些模型方面的经验如何？您依赖哪种 AI 助手进行 Kubernetes 故障排除？