# Kubernetes Strategy, Zero Token AI, and Infrastructure

**Podcast:** Software Architektur im Stream
**Published:** 2026-09-19

## Transcript

A note from our team.
Hello Software Activity Stream listeners.
My name is Lukas and you might know me from some episodes here.
I will start a spin-off podcast called Maschinenraum, which will focus on web developments, operations and design.
You will hear the first few episodes on this channel, but if you don't want to miss any episode in the future, you can already subscribe on Maschinenraum.fm.
Yeah, welcome to another episode of Software Activity Stream, this time with Kersi Eitel.
Thanks for taking the time.
Und bevor wir starten, ich möchte ein paar Worte über wie das Episode eigentlich passiert.
Ich war an Container Days in Hamburg und Kelsi hat die Keynote da.
Und er hat etwas, was ich sehr, sehr interessant war.
Er hat Fragen von den Zusammenschen und hat sie.
Und das war ein sehr interessant und entertaining Keynote.
Ich habe es sehr gefallen.
Und ich dachte, es wäre ein perfektes Fitt für dieses Stream, weil das ist das Stream, was das Thema ist, was das Thema ist, was es zu sprechen und zu bekommen, die Antworten zu Fragen zu Fragen.
Und auch was ich glaube, das war ein tolles Erfahrung, war das du Zeitstunden hast, zu answeren alle Fragen nach dem Talk und zu übernommen, zu sprechen, mit einem Gruppen von Leuten.
Und ich bin ein Teil davon.
Actually, I had an appointment right after the keynote and I joined later on.
And that was also a great experience.
And it's a good, it's one of those things that I think a lot of attendees of conferences don't do and should do to talk to the speakers and discuss with them.
And also it's something that the speakers should do like you did to be open to these discussions.
And this is also why.
Wir haben ein paar Worte, und ich sage nur ein paar Worte.
Ich habe ein paar Worte, und ich sage nur ein paar.
Sie wissen, dass ich mich aus dem Kubernetes-Datekrieg bin, aber mein Karrier ist 25 Jahre in total, bevor ich in 2023 retired.
Ich habe Zeit in Enterprise, wie viele Leute, die mir beobachten, ich habe Spaß, ich habe was considered boring, ich habe alles von racking servers inside of a datacenter, zu lernen, wie zu re-COBOL files und Translate them into Python.
Ich bin hier so happy, und ich bin hier so happy, was diese Fragen werden heute.
Ja, so ich habe ein bisschen inspirierter von den Fragen in Hamburg.
Personal question first.
So, as you said, you're closely associated with the Kubernetes technology.
So, why did you get started with Kubernetes?
I think, you know, when Kubernetes really kind of got popular, at least my awareness, like we're talking 2013, 2014 timeframe.
So, at that moment in time, I think looking backwards, it's important.
I spent a lot of my career doing the DevOps, like the dawn of DevOps, right?
So, this is where...
Around 2009, we started thinking about automation outside of just shell scripting, right?
People were using tools like Puppet, Chef, and Ansible.
And we're all trying to figure out this concept around promise theory, right?
Declarative config.
And then you resolve it on the server and you try to move to some desired state.
And I think we chased that, I would say, at least for four or five solid years before we realized it just wasn't the right level of extraction, right?
We were basically using DSLs to make, you know, domain-specific languages.
...
Und ich habe den Industrie einfach verändern.
Wir haben von über die Server und Automation zu über die Abstrategien.
Und so, nach dem Docker-Journey, als jemand mit dem Go-Lang zu bauen, in der ich in der Raum-Tools in der Raum-Tools habe, ich finde mich auf CoreOS, wo wir versuchen, die die Worte-Papierungen aus den Schweren zu machen.
Wenn wir ein Schweren von Server-Tools haben, die wir in Docker-Containern haben, Was sind die missingen Sachen, die du musst, um es zu machen?
Und so haben wir unsere eigenen Tools, wie Fleet.
Das war ein, du kannst du es als etwas wie Kubernetes.
Es war ein Scheduler, um Systemd.
So wir geben es Systemd-unit file und es wird einfach versuchen, die besterwerden die besterwerden und die Container für dich.
Ich glaube, wir haben das Farbeige mit unserer Level-Einheit und den Tools-Available und dann Kubernetes kam.
Und so, wenn Kubernetes wurde, ich wurde involviert, wir sind bei CoreOS.
Und ich habe mich auf Kubernetes und die Grunde ich über die vorherigen Erfahrung gesagt habe, es war mir klar, dass Kubernetes eine Sache mit meinem Hintergrund würde, wenn sie genug Zeit hatten und sie wussten, wie.
Und so, ich habe mich über die Projekt und habe mich über die Projekte und habe mich über die Berühne gemacht.
Wir sind in der Kubernetes-Journey für ein paar Zeit.
Was ist die Hauptverwaltung der Kubernetes-Journey in Ihrer Meinung nach?
Ich denke, es ist wirklich stark, was es für ein Design ist.
Ich denke, das ist, dass man sich eine Art von einem Tool ansehen kann.
Wenn man sich die Rupy über eine Art von Web Apps zu tun hat, Backend zu machen, dann kann man sich auch ein Compiler machen, das für mobile Apps zu machen.
Wir tenden das in Software Engineering zu tun.
So, Kubernetes ist wirklich gut an diese Idee, dass man sich, hey, man gibt viele Maschinen, und man kann sich in vielen Möglichkeiten, dass man sich die Schleuner wie eine Single-Machine macht.
Das ist die Beauty-Systeme.
Es ist gut an das.
Aber ich denke, was man für Kubernetes ist, ist ein Swiss Army Knife für all die Infrastruktur.
Und so in some ways, Kubernetes gibt es ein type system zu Infrastruktur.
Und was ich meine, wenn du das so, wenn du deine eigene Plattform hast, ohne Kubernetes, du kannst es mit Terraform, um Cloud zu bestellen.
Du kannst es mit den Kunden, um die Karten zu integrieren, um deine eigene Lode-Balancer zu Backend-Machines zu integrieren.
Du kannst es einfach glühen, Dinge zusammen.
Aber wenn ich das als Outsider habe, es würde einfach nur eine große große Schrift und Automationen finden.
Es würde keine Objekte zu denken über.
Es würde keine Schema für die Schema zu denken über.
Und so was Kubernetes bringt für viele Leute, ist eine Schema zu definieren, eine Runde, eine Storage-Volume, eine Lode-Balancer.
Und so für Leute zu sehen das für die ersten Mal, wir werden viel closer zu...
The original vision is around declarative infrastructure.
We go from infrastructure as code to infrastructure as data.
And I think it's a more reasonable system.
So then where does it become weak?
You can't do imperative things in Kubernetes.
I know people try to make it work, but that's not what it's good at.
Because Kubernetes model, it's more of a static kind of data object that you give to the system.
And the imperative nature of it lives inside the control loops.
But from an API perspective, Doing something like turn off this firewall rule, that's a really weird thing to think about in Kubernetes because let's say you have a firewall rule, you extend Kubernetes through CRDs.
And I think that's the reason why people looked at Kubernetes as the Swiss Army knife because, oh, you can extend it.
So let's build a service mesh on top.
Let's build a control plan on top.
Let's build a configuration management system on top.
Let's build a CICD system on top.
And you can get really far.
But when you start to try to do imperative things like roll out this software over the course of four weeks, one zone at a time, and then observe signals to tell you when to either slow down or to stop.
That's a very imperative workflow.
And this is why you start to see tools like Argo CD and these various workflow engines that sit on top of Kubernetes to give you that ability to orchestrate a workflow, whereas Kubernetes is really good at orchestrating.
in some ways kind of fixed infrastructure, even if you can autoscale certain types of workloads.
Makes sense.
And I mean, the sort of obvious question after that question is, so what's the next step after Kubernetes?
What is going to replace Kubernetes eventually?
You know, I think if you think about that question, like what replaces Linux?
What replaces Git?
And so the number one is, what's the value of replacing these?
For most people, if you build something better than Kubernetes, would anyone use it?
Can you get the industry to rally behind it so it also becomes an industry-wide standard?
So that's the hardest part of this equation, is can you get people to agree on something?
And Kubernetes and Linux and Git have gotten lots of people to agree on something.
So that's the hard part, because can anything else do that?
Assuming that something else could do that, what would you build?
And I think what you're going to end up building is what we kind of already see.
If you go to like any...
Das ist ein ganzes Wörter, wie AWS oder Microsoft Azure oder Google Cloud.
Was man sieht, dass sie viele Workflow oder Workload platforms haben.
Things wie Serverless, Lambda, das nicht in Kubernetes.
Man hat sich Dataflow, Dataproc, die nicht in Kubernetes sind.
Und so, wenn man die Types of Workloads, die Leute wollen, da ist keine Garen, dass jeder Workload type eine ganze Zeit braucht.
Flexible Orchestration Platform underneath it.
So in those cases, you will see lots of workload specific platforms emerge.
We're not done yet.
But as we're figuring out what those should be, I think Kubernetes will continue to be the experimentation ground.
So if you have a new workload type like we see in AI, right?
AI serving or AI inference.
Well, if you want to figure out how to run that kind of workload, what would you use?
We don't know yet.
Oder wir haben es nicht so universally accepted by everyone.
So in the short term, you take Kubernetes, you can make some new CRDs to describe what an inference workload is, you package that model in a container, and you extend Kubernetes' scheduling abilities to account for things like a GPU or specialized hardware.
That's where I think Kubernetes still does a good job.
So if you want to replace it, you'll probably experiment running a new workload for a little while.
And once a really good pattern emerges, that's when we start jumping into optimized platforms that might say, hey, we don't need all these layers in Kubernetes.
We don't need all this flexibility.
So typically what we do in software engineering is we collapse the layers to build something far more efficient.
And that's what's going to come when the time is necessary.
If I recall correctly, there was a similar question in Hamburg during your keynote.
Und ich denke, du hast die Zuschauer, ob jemand ist, der Moment, replacing Kubernetes und niemanden showed.
Und du sagst, dass du überrascht bist.
Kann du erklären, dass ich das?
Ja, du hast, Innovation, viele Leute zu versuchen.
Und so, wenn DevOps war sehr populär, es fühlt sich, dass die ganze DevOps community einfach nur zu finden, was einfach zu finden, einfach zu finden.
Und alle waren quasi die gleiche technische Technik.
Und dann Docker kam von einem ganz anderen Wagen aus dem Engineering, die developers.
Es war, was das?
Was sind Sie?
Sie sind eigentlich auf einem dead-end.
Das Konfiguration-Route war wahrscheinlich ein dead-end.
Du war niemals zu kommen, wo du es in der Nähe von diesem Weg war.
Und dann, Kubernetes hat auch eine limitation, die Leute nicht sehen können.
Und so, wenn man denkt in terms of Kubernetes, man kann man nicht vorstellen, dass man kubernetes nicht vorstellen kann.
Und ich bin, das ist nicht das beste wir können.
Es hat 10 Jahre jetzt.
Wir sind 11 Jahre alt.
Ich hoffe, dass wenn wir die 20-jährigen Mark haben, da ist ein competition für Kubernetes.
Weil wenn es nicht, das ist das beste wir können.
Was 20 Jahre alt?
Und so, ich hoffe, dass die Leute, die neue Möglichkeiten zu experimentieren, mit neuen ways zu tun, dass es eine bessere Weise zu tun ist, als das.
Aber wenn niemand arbeitet auf das, wenn niemand arbeitet, wenn niemand über Kubernetes arbeitet, dass es ein besseres Weg ist.
Weil das ist wie Kubernetes wurde.
We learned enough from Docker and Docker Swarm and Mesos that we figured there was a better way.
So I'm not saying that Kubernetes shouldn't be used.
You should totally use it.
It's really good right now.
It'll probably be good for another 20 years.
But boy, do I want to see some competition.
Okay, I see.
There is another aspect.
When you were giving the answer to the original question here in the stream just a few minutes ago, you basically said that it would need quite a few people to agree or if you...
und ich habe zu sagen, dass das Kominentus war, und es war gemacht, von einer der großen Unternehmen, Google und GCP, ich war sehr surprised, dass sie die Konjunkturin zu gewinnen und auch mit der gleichen Technologie zusammenfassen.
So, ist es sogar möglich, dass sie die Konjunkturin auch mit der Konjunkturin zusammenfassen können?
Was haben diese Art von Unternehmen, die du musst, um etwas zu sagen?
Und wie hat das mit Kubernetes passiert?
Ich denke, dass man sich klar hat, dass viele Unternehmen, wie Google, haben viel besser Dinge zu tun, als zu denken, über standardisieren Kubernetes.
Wir sprechen über die Firma.
Sie machen Milliarden Dollar in profit, machen in Ads und andere Dinge.
Kubernetes ist nicht das, was die Liederschaft, wir sprechen CEO-level Das hat es Zeit, zu denken.
Und so, was Tends-to-Happen, und ich denke, in der Kiste von Kubernetes, wenn du über die Ordnungs-Story, Craig McLuckie, Joe Beta, Brendan Burns, V-Lay und viele Leute, die meisten Leute nicht lernen, du hast Leute experimentieren.
Hey, das Docker-Thinge ist auf.
Wir haben viel Erfahrung mit Borg, und sie haben die Arbeit, die Leute über die Worte zu schreiben.
Sie sind experimentiert.
Sie versuchen eine neue Idee zu sagen, hey, was wir able zu bringen?
a better type of orchestration to Kubernetes.
And remember, this similar organization, Google, they also released a container runtime platform called LetMeContainThatForYou, written in C++ around the same time Docker came out.
And no one used that.
I don't think most people even know what that is.
And so it's not like Google can make everything work, just to be clear.
But what Kubernetes did well, I think they integrated well.
Day one.
You have etcd being used as the backend store, which is basically what other people are doing.
You use Docker as the runtime versus reinventing your own.
And you're adding the convenience layers that most people didn't even know they needed.
And so they did a good job day one.
But they also did a good job by bringing people like Red Hat in early.
People like Clayton Coleman who are working on things like OpenShift.
And if you've worked on OpenShift, you've kind of been playing with these concepts.
für Enterprise customers für einen sehr langen Zeit.
Leute wie mich einfach gerade zu der Projekt wurde, weil es Open Source war.
Und so ich bin, und dann bin ich, bin ich, eine ziemlich gute Beziehung in der Community.
Ich bin und zwei andere Leute, nicht Googlers.
Wir haben KubeCon, bevor es ein CNCF war.
Und so, wenn man sich über was, was über Zeit hat, was die Team Open Source der Projekt war, und sie waren sehr willkommen, die Leute nicht arbeiten bei Google oder Red Hat arbeiten.
Wir alle haben unsere Weg in und haben die Besten zu den Beste der Abilität.
Und ich denke, die Sache ist wahrscheinlich, dass Google die Leute das gemacht hat.
Und dann über Zeit, du hast ein bisschen Druck.
Weil jetzt das Ding ist viel größer als Google von selbst.
Es ist jetzt out da.
Und dann, wer ist die Konsensus-Bildung?
Nicht nur Google.
Es ist all die Leute, Leute wie ich, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute, Leute Es war ein Jahr.
Aber ich glaube, die Linus Foundation hat einen sehr guten Job, weil die Linus Foundation hat so viel Erfahrung, die andere Sachen für die Linus Kernel und andere Projekte, dass sie das gleiche Maturier, das gleiche Industrie-Bilding-Setzte Technik und sie hat es zu den Welt der Kubernetes-Bilden.
Und ich denke, das ist das Ding, das hat es zu verbessern.
Und es gibt auch ein paar Momente, das ich glaube, viele Leute nicht mehr wissen.
Brendan Burns...
One of the co-creators of Kubernetes, co-authors of the book I wrote, Kubernetes Up and Running, he goes to Microsoft early in the lifespan of Kubernetes, like within the first three to four years of Kubernetes.
And now he's at Microsoft.
Him going to Azure really helps bring in, you know, that Kubernetes will be the one.
Remember, they got rid of Docker Swarm.
und Mesos als Container Runtimes und gesagt, wir werden es auf Kubernetes standardize.
Und dann wird es noch mehr Jahre bevor wir starten, die Amazon zu bekommen.
Aber bevor Amazon agrees, dass das eine Sache ist, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, sie sich an, dass es fast nicht so ist, dass Amazon dann irgendwann mal agree ist.
Und sie hat.
So jetzt haben Sie einen Industrie-Standard.
So was required to do this again ist das gleiche level of openness und patience zu attracten die contributors, die nicht in der Firma sind.
Ja, ich denke, das ist eine große Geschichte, um die Ausreiche und zu entwickeln, um die Gemeinschaft zu entwickeln, um die Menschen zu entwickeln, um die gleiche Seite zu entwickeln.
Das bedeutet, dass für die Technologie zu erreichen, es nicht nur über die Technologie, sondern über die Menschen und die Gemeinschaft.
Da war eine Frage auf Mastodon, die Rallhons ist, ich glaube, der Name ist.
Und sie fragt, warum ich mich über Kubernetes beschäftige, wenn ich eine Softwarekarte über die Softwarekarte habe, das ist agnostic zu den Runtime Environment.
Und ich kann so etwas Relativ zu sagen, weil ich könnte das, dass das Spiel von Softwarekarte, kann ich einfach nur in den Containern sein, warum ich mich über die Frage über Kubernetes beschäftige?
Ich glaube, ich denke, dass ich das Wort nicht so viel zu sagen.
Du musst dich nicht so viel zu sagen.
Es gibt so viele verschiedene Infrastrukturen, zum Beispiel, Networking.
Most developers don't really care about networking.
And when I talk about networking, we're talking about the full process of encapsulation, putting it on the wire, hardware doing its thing.
Most developers do not think about network infrastructure, routers, switches, BGP, broadcast protocols, none of that.
Most people just assume that they can make a connection to another application.
And so that's a good way to think about infrastructure.
When it works, the only thing you should be thinking about is the interface.
What's my IP?
Bind to a port.
And even in that situation, your libraries are handling a lot of the low-level infrastructure things required to even listen to receive traffic.
And so when you extend that to things like deployment, I think this is where things get a little dicey.
Deployment is an application lifecycle management is probably the least mature area of our industry, mainly because you can do whatever you want.
You can just take a...
und SSH und SCP-Files da und startet, es wird es.
Du kannst es RPM-packagin, es wird es.
Du kannst es Container Image oder Lambda mit einem ZIP-File, es wird es.
Und seit most of diese Dinge wird es, du tendst zu bekommen, Leute zu machen random Dinge, wenn sie sich nicht.
Und so, ich denke, wenn du ein Developer bist, was du denkst?
So, wir sagen, dass wir, wenn es um Infrastruktur ist, die Best-Contract zwischen Infrastruktur ...
Und der Developer ist die Interface.
Und so dann, was ist die Interface von Kubernetes?
Es ist ungefähr die gleiche als die Interface zu einem Server.
Auf der Lowest Level, du musst du machen System Calls, du musst du eine Netzwerk Socket, und du musst du Dinge wie Memory und CPU.
Das sind die Dinge, die du als Developer, musst du wissen, was die Requirements der App an das Level.
Und dann gibt es noch ein paar Requirements.
Depending auf die App du hast, du hast die App, du hast die Dependenz, wie I need a database.
So if we kept it simple, let's say you have a monolith application and you need a database.
The question now becomes, how do you express that you need a database?
And this is where we start to get back into interfaces, right?
If you're doing this configuration management, maybe we just know because you as a developer, you wrote a document.
You might have a help output inside your binary.
So if I run in help and you tell me all your dependencies, but I think we can have a better way.
So we use metadata.
Und die Metadata will sagen, ich muss ein Config file mit diesen Attributen in es, und ich muss es in dieser Location gehalten.
Ich muss diese Menge Memory.
Ich muss diese Menge CPU gehalten.
Ich muss auch die 4.4.3.
Und ich würde meine Metrics zu beherrschten von Slashmetrics.
Und wenn du mein Appen willst, kannst du Slash Health Endpoint.
All diese, you know, configuration data oder Metadata über die Runtime der App.
Kubernetes allows you to express it in an AML file or a deployment object.
Let's say you need some storage.
Again, you can go write a doc and hope that the operation team reads it.
Or you can define a section in your manifest that says, I need a volume.
I will prefer SSD with these IOPS.
And I will like that volume mounted here, formatted with ext4, because that's what my app expects.
Und so wenn du über all diese kind of dependencies, ob es eine andere Anwendung oder NFS-Mount, diese haben sie zu beantragen.
So als ein Developer, ich denke, es ist fair zu sagen, wir brauchen Sie zu express was Ihr App braucht, wie die Low-Level Instrukturen.
In order zu benutzen, wenn Sie diese Flashlight brauchen, Sie brauchen zwei AA Batterien.
Das ist okay.
Jetzt, wo ich die Batterie von und was Branden benutze, das ist die Implementation Detail.
Ich denke, ich denke, dass du nicht mehr wie ein Batterie in der Welt zu bauen.
Du solltest du ein Flashlighten werden.
Das wird dann deine Interface.
Ich denke, für Kubernetes, die Batterien in dieser Anlage sind die YAML-Files.
Die Sache, die Platform Engineers haben aufgerissen, ist wir, dass wir sehr hoch-level Interfacen haben.
Und dann wird man lernen alle diese Dinge, wo wir können abstraktet werden, ein bisschen.
So, instead of die Batterie, wir sind zu sagen, was Batterie chemistry du willst.
Du willst Nickel?
Und so, nein, nein, nein, das ist viel zu hoch.
Und es wird gefährlich, wenn du die Mixture falsch verletzt hast.
Und das ist, wo ich glaube, wir sehen viele Verlust-Failure.
Wir sind die Batterie-Chemischung und Package-It.
Und wirklich, was wir sollten, wie in der Fall von Kubernetes, in der Fall von Kubernetes, wir sollten ein bisschen höherer Level.
Das ist die fünf Dinge wir müssen über die App und die Dependenzen.
Und dann können wir als Team das in die Low-Level Kubernetes-Objekte oder waswerf, was wir jetzt zu nutzen.
Und ich denke, das ist die Holy Grail.
Dann wird es zurück zu deinem Grunde oder Frage.
Du soll nicht mehr über Kubernetes-Betre sein, aber die Interface zwischen den Infrastruktur und den Appen wird immer noch da.
Jetzt ist es um die Team zu entscheiden.
Was das das?
Ist es ein kubernetes-yaml-file?
Oder ist es eine custom data-definition, das Sie alle entscheiden und reagieren, das kann dann betranslated, into was kubernetes-einrichtung des neuen und deployen.
Du hast es eben gesagt, diese Metadata.
Würde du considerate die lack der properen Weg zu expressen, die Metadata, die Weakness von kubernetes?
Du hast es nicht gesagt, dass es eine Weaknesses ist, aber ich habe die impression, dass es etwas left zu beherrschte.
Well, so one thing Kubernetes can't do is think for you.
And just like RESTful Architectures and HTTP, it doesn't define what the payload is.
There is a protocol.
So Kubernetes gives you a protocol.
It says, if you want to define the metadata, what you can do with custom resource definition, CRDs, you can host them here.
And then what Kubernetes does for you magically, it has a concept called API machinery that then takes that definition.
und dann, wenn du das Komponenten hast, dann deine Komponenten, das alles, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was du, was You have a protocol for doing things, but you have to decide.
And this is the part where I think people struggle.
This is the things that humans do.
You have to agree on the dialect and what the metadata is, just like spoken languages.
We have to agree on what words and what the words mean.
And if we agree on what the words and what the words means, then we can communicate.
Dev and infrastructure or dev and operations, we don't have standard.
Wir haben nicht die richtige Verbindung, die wir nicht die richtige Verbindung haben, die wir nur haben, die wir nur haben, die wir nur haben, die wir auch nicht mehr haben.
Wenn wir über diese in den Prächtigen, wenn du ein Software Engineer, und du willst, wenn du eine bessere Einrichtung hast, kann man mit jemandem über die Plattform machen, sitz dich auf die Whiteboard und sagen, okay, nicht über Kubernetes, nicht über Dockerfiles, nicht über Dockerfiles, sondern einfach über die Metadata gefordert, dass du dann mein App mit mir dann mit mir beherrschst.
Und du kannst du vielleicht mal aus, sagen wir, fünf bis sieben fields.
Und du kannst dich einfach aus den fields und du kannst sie in einen JSON-File oder ein YAML-File.
Es geht nicht.
Aber wenn du das Meta-Data hast, dann wird das, was du hast, ist, dass du eine Kontrakt hast.
Und so, wie eine Cloud-Provider oder eine Service mit einem guten API hast, du hast eine API für die Dinge gemacht.
Will es be perfekt?
Nein.
Und wenn du Dinge hast, sind die Dinge, You may add additional fields and document what they mean.
So then as a developer, whether the team is using Kubernetes or not, won't matter.
You just know when I write my app, there are going to be some sane defaults and I can specify the things I need that honor that contract and just give it to the system.
And then if it turns it into Kubernetes objects and runs it, who cares?
One thing that I think you mentioned at Container Days was that you did some prototype, I'm not sure, where you would use the Linux elf binaries and then figure out metadata from that and have Kubernetes configured from that.
That seems to be a solution in this regard.
So how far can you take that?
I mean, how much information is there really in an elf binary to get that done?
Ich will be very patient with this, because I think this is where maybe in the infrastructural world, maybe we're lacking a little imagination.
Okay.
To run an application, we've been doing roughly the same process for over 30 years.
You have to target a machine, ARM, Intel.
It is what it is.
That's not changing right now.
And in order to run an application, it has to talk to the kernel.
That's what it does.
Wenn ich ein File habe, dann ist das System Call.
Wenn ich ein Netzwerk habe, dann ist das System Call.
Und so wir haben das gleiche Ding für 30 Jahre.
Die App ist die Wahrheit.
Alles ist die Wahrheit.
Wir hoffen, dass wir die Wahrheit gewinnen, aber die App ist die Wahrheit.
Die Problem ist, genug Binary ist es genug, um die Start-A-App zu starten, um, hey, das Part-A-Memory zu machen, um die System Calls zu machen und um die Kernel-CPU-Architektur zu machen.
Das ist das was du kannst.
But then if you take it a step further, there are some software things you can do to give more information.
Like if you were using protocol buffers, you would then have definitions of your inputs and outputs that are very rigid.
And then you can machine generate the client and the server side.
So that's a lot of semantic information that is included outside of the Elf binary.
But just say you don't have that yet.
But just say you're using protocol buffers.
So, let's say you have to reverse engineer.
You're stuck on an island.
In order to get off, you have to run an application, but there are no instructions and there's no developers.
What would you do?
You would take the binary and you would try to start it forward slash binary name.
And if it were to crash, you would say, why is this crashing?
If you want to know how the machine can help you, you would just do something like S-Trace, start the binary.
S-Trace will show you things like, oh.
This thing is reaching for a file, etsy.name config.json.
I'm like, wow, hmm.
This thing is looking for a config file.
Let me just put one there that's empty and see what happens.
And let's say you get lucky, you try again, and it does same defaults and it keeps going.
And so you can find out it's depending, oh, it's trying to bind to port 50.
I don't know why it's doing that, but I can't change this binary right now.
Ich werde es einfach mal geben, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um So let me just do a curl call to some of these endpoints to see what happens.
And then what you will notice is that the app will start making system calls.
So you might call endpoint call get users.
And you notice that this thing is starting to load things from this.
Like it has an on file, you know, database where it's looking for JSON file users.
So that's just like reverse engineering to see how to make an app start.
But you can actually embed more things like, I don't know, a help flag forward slash binary dash dash help.
Das ist das Dependencies.
Und die Dependencies können Sie sagen, ich brauche das Database mit diesem Schema.
Du könnt das in die Binary, und das wäre die Binary, würde ich all diese Informationen haben.
So, jetzt geht es jetzt, was wir gehen.
Ich habe ein smalles Talk, an einer Konferenz in London, und ich habe die Go Binary, um das zu demonstrieren.
Ich habe das, ich habe eine Prototyp, um zu zeigen.
Und so, wenn du mein Applikation hast, ist es einfach, wie ein Restful-Applikation.
Sehr einfach.
und du sagst, forward slash dash dash, deploy.
Was es würde, würde es für KubeCTL, und wenn sie finden, es würde, es würde, eine Manifest für sich selbst, und dann, die es zu Kubernetes-Siege, und die es in den Binnen-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-Siege-S Es war auf dem Kiberneteil.
Das Binary auf dem Laptop hat sich auf eine Cluster und hat sich die Logs zurückgegeben.
Und wenn man die Kontrolle C kann, dann wird das Interrupt.
Und dann wird das Deployment von Kiberneteil und dann shut down.
Und so von dem Binary kann ich viele Dinge tun.
Ich kann sagen, wenn man das Binary macht, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich kann das Binary machen, ich I would also spit the manifest out.
So these are things we could easily do to co-locate the metadata versus having that be a continual reverse engineering exercise.
And we've been reverse engineering for the last 20 years doing DevOps stuff.
Hey, what Oracle database do you use?
Does this username and password work?
It's like, why is there no runtime validation on the deployment?
Say, hey, as I'm starting up.
Do I have enough memory?
Do I have enough database connections?
Do I have enough this?
If I don't, guess what you can do as a developer?
Here are the things I'm missing.
I have these five, but I'm missing my Redis cache.
And I need a Redis cache that is at least version 3.15 or better.
You can do all of that just from one binary.
And then the world looks really different at that point because in many ways app could in theory run itself in terms of at least the initial deployment.
Und so, going back to my original thing, we already have that when you think about what a binary does on a single server.
In that Elf binary, there's enough information for it to start, load and go into memory.
And now we have things like eBPF, where you can actually see the network traffic and some of the payloads depending on how everything is implemented.
So we're there already, but you have to have the imagination that you can codify this information and establish a contract and then the system around it.
kann man schon sehr gut machen.
Ich denke, das ist eine ziemlich gute Idee, richtig?
Es ist nicht wirklich so komplex, aber es ist eine sehr smarte Weise, um die Informationen in die Binary zu stellen.
Und es macht das ein bisschen einfacher.
Ich liebe das Idee.
Ich möchte die Subjekte an etwas ganz anders, wenn das für Sie.
So, um, and that is the zero token architecture.
So you talked about the zero token architecture.
What is that actually?
As someone who's been on the sidelines for the last two years, I will not claim to be an AI expert or a Gentic AI expert by no means, but I do advise a lot of companies that are still building products.
So I have to get into the nitty gritty from time to time.
And sometimes I will like download one of these things just to see what it does.
And so when I think about.
wie viele Böden die Token.
So das Konzept hat sich um Token.
Und so was die Token zu tun?
Du kannst es einen Prompt geben, ich kenne sie Quarieren, und dann das wird es um, ich weiß, so wenn du, ich weiß, fünf Charaktere, das kann man representieren oder mapen zu einem Token.
Und dann gibt es Arbeit, das wird dann gemacht werden, und das wird es um, und das wird es um, und die Antwort wird es um, also um, und so, wir sind um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um, also um Hier ist ein Task, das kostet $1.00, so jetzt können wir eine Preis auf den Token.
Und ich denke, das ist interessant, zu beherrschte, eine Preis, das ist nicht nur CPU und Memory, auf die Server.
Das ist wie wir immer, das ist, dass wir überprovisionen die Server und sagen, das Server kostet $30.00 a month zu run.
Und dann packen wir mit as viele Dinge wie möglich.
Aber wir sind nicht ganz sicher, wie viel das Kernel take up von den Ressourcen, wenn man das $30.00.
How much of it is the Linux kernel executing system cost?
Most people can't tell you, right?
Is it $1 or 50 cents?
We don't know.
But the token economics does a pretty decent job of saying, if you want to do this task, this is how much it costs in tokens to do it.
Okay, so let's take that idea.
The next thing we get to is, if you run really far with this agentic approach, let's just use something very simple, like automating a task.
Und jetzt sagen wir die Task ist über die Kernstock-Prize.
Und wenn es 10% der letzte Stock-Prize war, dann muss man das Geld.
Wir müssen das einfach.
Und so, wenn du das mit einem Nugentic-Loop hast, dann wird das ein viel Inferenz.
Oder du kannst du ein viel Inferenz für ein viel Inferenz.
So eine step wäre, evaluieren die Prompt, dass du gerne die Stock-Prize würdest.
Und wenn es 10%, dann soll das Geld.
Und das ist ein sehr guter Punkt.
Es ist ein ganzes Wort.
Es ist wirklich so einfach, dass es so smart ist, dass es das so gut zu machen.
Aber jetzt habe ich mich zu infer, was ich meine, auf jeden Fall der Loop, oder da sind optimizierst du, aber ich habe mich zu finden, was ich habe mich zu finden.
Dann habe ich mich zu finden, was ich soll, was ich call, um, die Stoff price zu machen, weil du nicht sagst, was ich mich zu sagen, was ich sage, was ich sage, was ich sage.
Du hast mir gesagt, was ich sage, was ich sage.
So, jetzt habe ich mich zu verändern, was ich sage.
Which tools did I have access to via MCP or built-in?
Who knows?
But I got to figure that out every time.
Every part of the loop, I got to go evaluate that.
Again, I could cache my last run.
I can cache some of these things.
But I'm still probably going to charge it because I may have to infer what to do.
And then once I do that, I call a tool and data comes back.
Then I have to process the data.
And then I may have to figure out the next tool, etc.
We can go on and on.
But either way, there's a lot of tokens being burnt.
in a loop to do this task.
Now, once I know how to do the task, why am I inferring anything?
Like when a human writes this script for the first time, let's say we were doing this in Python, we will be burning a lot of mental tokens to make this work.
You know, trial and error, what tool is the best one and evaluate the API and then just do the right thing.
But once you're done, why would you do that again?
You would save the commands into a script and say, hey, Now I want you to specifically go to this endpoint, get this stock price in this format, parse this thing out, and call this tool exactly and don't look for another one.
And so now it's going to be very clean, predictable, deterministic, and cheap.
We can then take that Python script and run it on the server.
And at that moment, you're no longer burning tokens to fill that task.
Und so, wenn ich sage, Zero Token Architecture, ich möchte Leute zu denken, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, um, Und es ist wie, wenn du eine E-Mail-Adresse hast.
Wenn du eine E-Mail-Adresse hast, ist das einfach.
Du kannst das in eine String und patternmatch.
Wenn du das E-Mail-Adresse hast, oder du bist das E-Mail-Adresse hast, oder du bist das E-Mail-Adresse hast.
Du kannst dich einfach sagen, ich weiß, was in front of es.
Du kannst dich vielleicht beurte, weil es nicht ein E-Mail-Adresse ist, aber du hast es.
Aber ein Regular Expression ist das Propagation und das Abilanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanzanz And it can make up for a lot of code because you have this additional embeddable runtime.
And so regular expressions can clean things up, maybe be more precise than if statements.
So when I think about LLM, there are a lot of tasks like unstructured data.
Someone's going to upload a PDF in any random format and the data you need is either on page four or on page 50.
And it could be embedded in a JPEG.
Wenn du das, das ist ein Punkt, wo du sagst, hey, ist da eine Primitiv-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-Allein-A Ich würde sagen, dass du eine Hybrid-Situation hast, wo du die LLM auf den Edge als eine der Gäte, die einen der Fuzzy-Data bringen.
Aber dann, wenn du das, und du es in eine JSON-Objekt hast, dann, um die Stimme, nicht mehr Token zu werden.
Dann, das bestimmte Agent, an dieser Punkt ist nicht mehr ein Agent.
Es ist mehr als ein Preprocessor.
And the preprocessor just tries to get you into the most efficient pathway possible.
So that's what I'm thinking about when I say zero token architecture.
We have to just zoom out and just think about the entire thing we're building.
And I think people are taking the lazy approach of saying, just let the agent do everything and who cares what it costs.
And also, I mean, that is something that you mentioned.
It's deterministic then and it's not probabilistic.
So that also adds some.
und man kann sich mehr sicher sein, um die Ergebnisse zu sein.
So das ist, also die Kosten, besser in diesem regard.
Wir haben bereits über die Operation und Kubernetes gesprochen.
Was ist die A.I.
auf diese Fälle?
Ich habe eine Sprachstelle von dem Alltag, aber wenn ich A.I.
sehe, ich sehe es als quasi eine Surface-Level-Technologie.
Because the thing behind it hasn't changed.
And I think I have to offer clarification here.
When I think about the old school system administration I used to do, you had a server, has a POSIC-like interface.
And all of the tools that we built over the years, whether it's Bash and Cornshell, Puppet Chef Ansible, Docker, Kubernetes, the thing at the bottom is roughly the same.
And so when I look at AI, is AI changing the CPU architecture?
No.
Is it changing the assembly?
No.
You still have to malloc from memory and you can still get buffer overruns.
This is the same stack underneath.
So on the surface, what does AI allow us to do?
And I think what it does, it allows us to use this kind of modeling probabilistic computing technique to pull the strings on existing things.
Und es fühlt sich so, wie ein Planer, das kann sich selbst, ist noch ein Planer.
Die gleichen Zahlen der Physik apply.
Und jetzt gibt es AI die Möglichkeit, die Planer zu fahren, aber du musst noch ein Planer.
Und so, wenn es um Infrastruktur ist, du musst die Kernel, du musst die Storage, und die gleichen Zahlen der Computersikten apply.
Und so, die AI kann nur die Strings-Auswahl auf dem Boden.
Und so, until die Dinge auf der Bauen change, ich denke, dass AI das Ding du nie kann, denn wir trainieren.
Wir, die Leute, die Dinge haben, trainieren.
Und so, ich denke, was es sieht aus, in Practicalität?
Right now, unsere Apps nicht sehr viel für die ganze Zeit.
Garbage collectors machen, so die Geräusche können die Magic, wie man kann, die Erleichterung, und dann es cleansen es.
Using techniques like Mark and Suite, like this is amazing, like this is cool.
And then it feels like we've automated away memory management in a lot of use cases for some particular runtimes.
But we don't have that kind of situation for a lot of other concerns.
And so what apps have to do now is they just print logs or just crash.
And then we have to jump in and we're like, okay, if you see this log message, then just do this.
All of those scenarios can be modeled.
Wenn das passiert, dann das.
Und so, wenn du es in den Magik-L-Terms hast, dann sagst du es, oh, das kann sich selbst-healern sein.
Aber das ist nicht ganz wahr.
Wenn du es mag, du kannst es das-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage-Mage Wenn Leute haben die gleiche Probleme, können Sie jetzt sagen, wenn Sie das sehen, dann machen Sie das.
All diese werden vielleicht besterfragen.
Und jetzt haben wir eine Tool.
Instead, ein paar If-Statements haben, können Sie jetzt trainieren, die sagen, watch diese Log Messages.
Und ich werde jetzt geben Sie die Steering-Wheel und die Pedals.
Und wenn Sie diese Error haben, hier ist die Action, Sie können das denn, weil wir die Action haben, wir haben für die letzten 30 Jahre.
Ja!
All software will then feel like something we've never seen before.
But if you're a fundamentalist, then you understand that a self-driving plane is still a plane.
And so I don't want to devalue the benefits of AI.
I just want to make sure people understand that the fundamentals don't yet shift.
And this can create some dangers because anytime a technology enables speed, you get different behavior like...
Wenn es 9 Monate dauert, dann kann man einen Konzept von Europa sein.
Wenn es 9 Monate dauert, dann leben Sie da jetzt.
Aber wenn man da in 9 Stunden kann, dann kann man einen Konzept von einem Konzept von einem Konzept.
Und das würde Menschen in France machen.
Because it doesn't take nine months to get to France.
So a whole industry will spawn from this.
So AI might do the same thing because when you get speed, especially responsive speed based on models, yeah, I expect a whole new set of things and industries to sprout out around that.
So that's the way I think about how it changes the future.
And I only have this level of confidence because I look at just at what layer it sits.
And as far as I can see, and I could be wrong.
It sits on the surface, driving the things below it.
I mean, the way that you shape the answer is pretty much, I think, about software architecture.
You were talking about the place of AI in a software architecture.
One of the things that I learned at one point is that I'm probably not that much or that good in Linux admin, that I should really work as a Linux admin.
And I sort of learned that the hard way in a way.
With AI around, I would be more courageous to try to do it because there is this thing that I can ask for advice specific to my case.
And I'm probably smart enough to pick out what comes out of it works or doesn't work.
So in a way, I would be brave enough to try to actually do proper admin work or ops work.
So that means that me as a person who's not really that qualified in that regard, things that they can do the job, which on the other side means that those people who actually can do the job, are probably not that important anymore.
Would you agree or am I missing something?
So it's a devaluation of a skill set, I would argue.
And that's not, I mean, you didn't cover that at all because...
You were talking about the software architecture part of things.
So I would like to hear your opinion about this part of the equation.
Yeah, man, I think we don't want people doing work that they don't have to do, right?
That's just for all the society.
And I do think a lot of work we see in our industry is because it's necessary sometimes to do poor design, like a poorly designed app needs people to be on call and fighting fires way too much.
The user interfaces we have, again, they don't really deal with lifecycle management.
And so you're right, when there's an error, you have to jump in and do something.
But even without AI, let's just say that the operating system were to evolve where it starts fixing its own errors.
Then you would have less people logging into servers and fixing errors.
We saw this with the cloud.
If you use a serverless platform, they don't bubble those errors up to you.
You just don't deal with them.
Und dann, so was happens in that equation?
Well, I hope people allow those humans to do something more important than learning how to deploy an app.
We shouldn't be doing this for another 30 years.
And if you think about all the other things that a company could be doing, but they're not, I'm hoping people start to do those things, right?
So if you think about that space where every team has a backlog.
Every team has had to say no to features due to lack of people being able to even imagine how those features would come to life because they're still trying to write code for the previous set of ask.
If you streamline all of that, what would be left?
What would that person then be doing?
My guess is we're going to have another generation of people fixing the underlying thing.
So I think AI might give you cover to stop fighting fires with the thing that isn't so great.
Aber das heißt, dass niemand die Dinge aus dem Unternehmen eigentlich groß ist.
Was ist ein self-healinger Database?
Das ist ein ganz anderes Ding, wo man sich, dass Sie sagen, dass ich Klaue, wie man alles nicht kann, dass sie nicht mehr so viel zu tun haben.
oder manches die Datenbäse besser als ich, die die Datenbäse zu haben.
Ich kann jetzt diese Hüks- und Selbstheilung-Kapabilität mit meinen eigenen Modeln, die in die Datenbäse sind.
So jetzt mein Inferenz Cost ist low, weil ich nicht die LLM zu tun habe.
Ich habe eine sehr kleine, Domain-Specific-Modelle, die ist hand in Hand.
Ich denke, wenn wir willing sind, die meisten von uns werden in das Raum.
of giving AI a better plane to fly.
So I don't know if it's going to be as fast because if we accept the current infrastructure and runtimes and then just let AI brute force its way through a bad architecture and design, that's not good.
So I got a feeling, and I guess I'm maybe being hopeful here, is that the majority of us that have been doing this stuff will evolve to building the underlying layer.
Das ist viel einfacher für Kubernetes oder AI zu fahren.
So eine Frage, ich meine, du hast gesagt, dass das Lösung wäre besser.
Und ich meine, als Technikerin, ich würde totally agree, und zu investieren in das Foundation.
However, ich meine, wir sind in einer Situation, und wir leben in einer Gesellschaft, wo...
Es ist über die größte Worte und die größte Worte zu tun.
Das ist die Worte, die sich tatsächlich zu tun hat.
So in einem Weg, das wird nur aus dem, wenn es das mehr Worte ist.
So, do Sie denken, dass das das mehr Worte ist?
Weil wenn es nicht, dann wird das Masse-Foundation, das ist, dass wir uns nicht mehr Worte haben, und wir werden nicht mehr Worte haben.
Und das würde natürlich auch, So, competition has to show up.
So, there's a couple of things where efficiency isn't paramount, like sovereignty.
We all could agree on one monetary policy and all adhere to it, but we don't, for sovereignty reasons.
We all could just buy our cars from GM.
No BMW, no Mercedes.
That doesn't make sense.
Mainly because Those two other brands have their own vision and style.
They're trying to service 9 billion people in the world.
And I just don't like, I don't think everyone's going to like the same thing.
So that means we have lots of car companies.
There's going to be more car companies than there are now in the future.
Why?
Because I think at some point, every country will manufacture their own cars to some degree.
I think this is almost inevitable.
You see Mexico is launching their own car.
And so now that all of these countries are now doing things they could never do before.
So we have the next 50 years for various countries to learn how to build their own airplanes, their own cars, improve the energy infrastructure.
We got a lot of time before we get that to be roughly equalized.
But while that's happening, all the other countries are going to be trying to build better versions of the thing that they have.
This is not an inefficiency story.
This is more of a capability story where everyone wants to.
Be able to also do this and iterate on their own, have their own sovereignty.
And we saw this play out for the last 30 years in corporate America.
Why is every company writing roughly the same apps over and over again, implementing OAuth?
And like every company is building their own version of some author's login portal.
Like login portal, why are we all not just using a SaaS provider?
But there's a reason for that.
Because you may have some unique requirements or you may not want to adhere to industry standards because you believe you can push things forward.
I don't know if that goes away immediately.
So I do think there's going to be a world where we're going to suspend efficiency as the ultimate requirement, mainly for sovereignty reasons.
And I think that's going to be good because it's going to give people in lots of other places the chance for the first time to come in and contribute new ideas to the field.
Und wir werden immer wieder von uns ausfüllen.
Ich denke, das ist das Ding, dass die Karyos für die nächsten 30 plus Jahre ist, die Leute lernen, die Dinge, die andere Leute können, so sie nicht mehr auf die anderen Leute können.
Ich denke, das ist step one.
Und dann, of course, wenn du, durch competition, ein System machen, das ist self-healing und du sagst, dann ja, es wird endet werden, das ist ja.
Aber du weißt, was ich weiß, es dauert 10 Jahre für die Leute, die sie jetzt gerade machen, um zu verabschieden, um das zu verabschieden.
Ich weiß, man, ich denke, die Menschen tend zu weiterhin innovieren.
Und wenn wir stoppen, wenn wir das, wenn wir das alles tun haben, ich hoffe, dass bei Star Trek, die Food ist frei, die Replicators sind, und alle 3D-Printen, alles sie wollen, so jetzt haben wir zu reibringen, was Arbeit ist.
Ja.
Ich meine, da ist eine Frage, dass ich noch etwas zu fragen möchte, und es ist auch, ich glaube, related zu was wir gerade über den Punkt haben.
Ist es noch ein Punkt in den Trennungen zu become, ein guter Programmier?
Ich meine, mit der aktuellen Situation ist es, dass man die Linie, die AI, die alles, die ich über alles verletze, so warum ich mich nicht so bother, wie ich das, wie Coding, eben?
Ich denke, für die meisten Leute, die Antwort ist absolut, nein.
Zer.
Ich glaube, dass das andere Menschen, die Menschen, die in der Automation, die in der Automation, nicht mehr auf die Errung der Software-Developung, können, dass sie nicht mehr auf der Radar der Arbeit haben, wie ein Läger oder jemand in einer anderen Profession, können, dass sie endlich starten.
Das ist einfach so, wie es sich für eine Web-Apps gibt.
Wir haben viele Leute zu machen, die wir auswählen können.
Das ist großartig.
Und dann, wenn ich die nächsten Gruppe von Leuten denke, was sie machen, wenn sie ein guter Programmieren können?
Wenn ich ein wirklich, wirklich guter Programmierer bin, werde ich versuchen, was ich anwesendet habe, was ich anwesendet habe, was ich anwesendet habe, wenn ich ein guter Programmierer bin?
Ich werde sagen, du kannst du AI-Ei-I-I-Generät all die Code.
Und was ich werde es machen, dass es weitergeht, dass es weitergeht.
Zum Beispiel, als neue Instrumungen kommen, vielleicht du den Wegstern, die die SkillsMD-Files zu machen, die es beherrscht ABX512.
Das ist ein bisschen mehr Efficient CPU-Instrum.
Und ich denke, dass das noch werden, die Dinge, die wir noch nicht mehr sehen, oder ein sehr vieles Mal sehen, wie wir in Chip-Manufacturing sehen, werden einfach nur die Hard Parts, wie Design New Programming Languages.
oder machen wir noch mehr als AI-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein-ein- So I think if you're a good programmer, you're going to have to go downstream to program things that then the API or the AI can control.
So yeah, I don't think any good programmer wants to be pushing around JavaScript and HTML for the rest of their career.
So there is a comment from YouTube by, I'm not sure how to say that, LXKVH9WN.
And they say, in a world where capabilities was the motivation to build Kubernetes, von der Scripting Pass, AI bringt uns die Möglichkeiten zu addressen die Dinge wir hatten keine Zeit zu addieren.
Ich werde dir AI ein paar Kredite, dass es nicht in diesem Moment ist.
Let's say AI kann alles tun.
Let's just say, es kann alles, was es funktioniert.
So was würde passieren in das Scenario, würde es, wenn du ein Assurance-Company bist, wie viele Features werden?
At some point you're going to plateau.
That's it.
Unless that insurance company evolves to become an e-commerce company and starts selling stuff too, there's an evolutionary limit to engineering.
Once you build a bridge in a city that only needs one bridge, I don't care how fast bridges can be built.
You're never going to add 10 bridges just because you can.
You're still going to limit yourself to what you need.
I think this is the part that's getting lost.
Engineering is about constraints.
Es ist nicht über die Dinge.
Engineering ist die Funktion von dem, was man kann, based auf die Veränderung.
Es ist nur so viel Land.
Es ist nur so viel attention span.
Und so, wenn man kann, kann man nur die Dinge tun.
Ich würde mit dem, was man mit dem, was man kann.
Ich würde mit dem, was man zu einem gewissen, was man kann.
Das sind Dinge, was man nicht mehr, was man kann.
Das ist richtig.
Wenn man an Enterprise Backlog hat, The fact that you still don't have Active Directory integration, come on.
That is a solved problem, but you don't have time to do it.
Great.
Maybe these tools can help.
But I promise you, 10 years from now, you're going to get to a point where you realize we don't need unnecessary software.
That will be the new challenge.
Why do we have all this unnecessary software?
Companies like Apple have to constrain themselves, right?
They say, hey, we can make every device we want, but we don't.
I remember...
Das war es so, wie sie machen.
Und nichts mehr.
No bugs, no security vulnerabilities, no confusion on how to use it.
Das ist was du als Software Engineer.
Und so, ich weiß nicht, ich denke, das ist ein sehr wunderbarer Ding zu diskutieren 10 Jahre später.
Wenn es easy zu machen, wie fashion ist, es ist easy zu machen, ein T-Shirt zu machen.
Wer soll die T-Shirts machen?
Everybody oder die Leute, die sie können sie kaufen?
Wir sind ein bisschen über Zeit.
Ich war zu machen, was die Frage der Frage wäre.
Ich will das Wort zu Ihnen.
Es ist Ihre Wahl, zu entweder zu answeren die Frage, was du optimistisch über in unserer Industrie oder was du?
Welche Frage du willst du und was du antwortest?
Ich gehe mit dem Optimismus.
Ich gehe mit dem Optimismus.
Ich spreche über das Thema, was ich über das Thema.
Okay.
Aber was ich über das Thema ist, viele Leute denken über Technologie.
Wenn es in den wrongen Händen fällt.
Ich bin optimistisch über die Technologie von der Righten Händen.
Und wir haben das in Open Source gesehen.
Ich habe die Welt traveled und du kannst sehen, was passiert wenn die Technologie von der Righten Händen fällt.
People wollen eine bessere Leben für sichern.
Sie wollen eine Firma, sie wollen ein Kampagieren zu ihrer Firma oder ihrer Country.
Und sie können jetzt endlich machen, weil es nicht so kost-prohibitive ist wie vorher.
Und so jetzt haben wir eine Möglichkeit.
to model some very hard problems and allow people to have these tools to solve problems for themselves.
So that means if a person, so far we've been sharing ideas via software that you have to download and run yourself.
Soon people will share ideas that model how they would do it if they were working on the problem.
And you will now be able to leverage that.
It could be robotics, it could be curing diseases.
There is so much upside to this.
Just think about it.
While maybe some of the mega corporations are not interested in figuring out how to feed everyone for free, there is someone that's going to be very interested in vertical farming that will be able to build a vertical farm with very cheap parts using all of these tools to make sure that they have a high yield and decide to give away the food, even if it's just to their local community.
That is...
Okay.
Thanks a lot.
Thanks a lot for the optimistic outlook and for answering all the other questions.
And thanks a lot again for Container Days and also to Kubermatic for inviting me to Container Days and making it possible that I went there.
And yeah, have a great weekend.
Thanks again and talk to you soon.
Awesome.
Thanks for having me.
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