<div class="key-takeaways"><ul><li>สถาปัตยกรรมยุคใหม่หันมาใช้ Autonomous AI Cells แทน Microservices แบบเดิม</li><li>ชูจุดเด่น Java 26 และ Kubernetes 1.34+ ในการประมวลผล AI ปริมาณสูง</li><li>ใช้ Dynamic Resource Allocation จัดสรรทรัพยากร GPU อย่างแม่นยำ</li><li>ควบคุมความปลอดภัยและส่งมอบระบบด้วย GitHub Actions และ Argo CD</li></ul></div><p>เมื่อเดินทางมาถึงกลางปี 2026 จุดตัดระหว่าง Java 26, Generative AI และการทำงานแบบ Cloud Native ได้มาถึงจุดเปลี่ยนสำคัญแล้ว โดยในปัจจุบันเราไม่ได้เป็นแค่เพียงการนำ LLM มาเชื่อมต่อกับแอปพลิเคชัน Java อีกต่อไป แต่เรากำลังออกแบบสถาปัตยกรรมแบบ Autonomous AI Cells ที่ดึงประสิทธิภาพสูงสุดของ JDK สมัยใหม่ และพลังในการจัดการของ Kubernetes 1.34 ขึ้นไปมาใช้งานร่วมกัน</p><p>ในบทความนี้เราจะพาไปเจาะลึกรูปแบบการใช้งานจริงสำหรับการ deployed เวิร์กโหลด Java AI ประสิทธิภาพสูง โดยใช้ JEP 495 ที่ประกาศใช้งาน Scoped Values อย่างเป็นทางการ, Kubernetes Dynamic Resource Allocation (DRA) รวมถึงไปป์ไลน์การส่งมอบงานแบบ GitOps ผ่าน GitHub Actions และ Argo CD</p><p>ภาษา Java 26 ที่มีกำหนด GA ในเดือนมิถุนายน 2026 ได้ตอกย้ำสถานะของภาษาให้กลายเป็นตัวเลือกอันดับต้นๆ สำหรับการจัดการระบบ AI แม้ว่า Python จะครองช่วงการทดลองใช้งาน แต่ Java กลับเป็นฝ่ายชนะในฝั่งของการใช้งานจริงในระดับ Production สำหรับบริการ AI ที่ต้องการปริมาณการรับส่งข้อมูลสูง</p><p>แทนที่จะใช้บริการ LLM ขนาดใหญ่ตัวเดียวทั่วทั้งคลัสเตอร์ เราได้เปลี่ยนผ่านไปสู่แนว <strong>AI Cells</strong> ซึ่งเป็นการ deploy ขนาดเล็กที่ถูกแยกเดี่ยวและปรับแต่งมาเพื่อโมเดลเฉพาะเจาะจงโดยเฉพาะ</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/microservices_java_26_ai_agents_kubernetes_msejtgeu_inline_1_44e4a8ce23.jpg" alt="cloud native infrastructure diagram" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">ภาพประกอบจากคลังภาพสต็อก ไม่ใช่ภาพจากเหตุการณ์จริง</p></div><p>ในส่วนของไปป์ไลน์ CI/CD นั้น ในปี 2026 ระบบ CI/CD ไม่ได้จำกัดอยู่แค่การ build และ push โค้ดอีกต่อไป แต่เป็นเรื่องของ Infrastructure-as-Code (IaC) และความน่าเชื่อถือแบบ GitOps โดยเราได้เลือกใช้เวิร์กโฟลว์แบบเอเจนต์ของ GitHub ในปี 2026 เพื่อมาช่วยทำระบบสแกนความปลอดภัยอัตโนมัติและการปรับแต่งอิมเมจ OCI ให้เหมาะสม</p><div class="ai-insight"><p>การเปลี่ยนผ่านไปสู่สถาปัตยกรรมแบบเซลล์ (Cell-Based Architecture) ช่วยแก้ปัญหาคอขวดที่มักเกิดขึ้นในระบบ Microservices แบบดั้งเดิม เมื่อต้องแบกรับภาระการประมวลผล AI ที่ใช้ทรัพยากรหนาแน่น การแยกระบบออกเป็นเซลล์อิสระช่วยจำกัดขอบเขตความเสียหาย (Blast Radius) และทำให้การปรับสเกลทรัพยากร GPU ทำได้อย่างยืดหยุ่นตามความต้องการเฉพาะของแต่ละโมเดล</p></div><p>แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับระดับ Production ในปี 2026 ประกอบด้วย ด้าน Observability ให้ใช้เครื่องมือ OpenTelemetry 2.0 Java instrumentation เพื่อติดตามตัวชี้วัด Token-per-Second ควบคู่ไปกับสถิติ JVM heap มาตรฐาน ด้านความปลอดภัย ให้ติดตั้งนโยบาย OPA (Open Policy Agent) Gatekeeper เพื่อตรวจสอบว่ามีแต่อิมเมจ OCI ที่มีการเซ็นชื่อและระบุแหล่งที่มาถูกต้อง (Sigstore/Cosign) เท่านั้นที่เข้าถึงเนมสเปซ AI ของคุณได้ และด้านการ Rollback ให้ใช้ Argo Rollouts สำหรับการทำ Canary Deployments พร้อมวิเคราะห์ความเบี่ยงเบนของผลลัพธ์จากโมเดลแบบอัตโนมัติ</p><p>บทสรุปของการผสานพลังความมีประสิทธิภาพของ Java 26 และการจัดการทรัพยากรที่ซับซ้อนของ Kubernetes ทำให้เราสามารถสร้างระบบ AI ที่ทั้งทรงพลังและเสถียรในเชิงปฏิบัติการได้ ผ่านการปฏิบัติตามเวิร์กโฟลว์ GitOps อย่างเคร่งครัดที่จะช่วยลดความกังวลในการ deploy งานและช่วยให้ทีมพัฒนาสามารถต่อยอดโมเดล AI ได้อย่างรวดเร็ว</p><p class="source-attribution">ที่มา: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/aytronn/beyond-microservices-building-java-26-ai-agents-with-kubernetes-cell-based-architecture-e6" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

<div class="key-takeaways"><ul><li>Modern architecture shifts from microservices to Autonomous AI Cells</li><li>Java 26 and Kubernetes 1.34+ drive high-throughput AI workloads</li><li>Dynamic Resource Allocation enables precise GPU resource management</li><li>GitHub Actions and Argo CD power secure GitOps delivery pipelines</li></ul></div><p>As we move into mid-2026, the intersection of Java 26, Generative AI, and Cloud Native operations has reached a tipping point. We are no longer just integrating LLMs into our Java applications; we are architecting Autonomous AI Cells that leverage the full performance of modern JDKs and the orchestration power of Kubernetes 1.34 and above.</p><p>In this article, we dive into the production-ready patterns for deploying high-performance Java AI workloads using JEP 495 with finalized Scoped Values, Kubernetes Dynamic Resource Allocation (DRA), and a robust GitOps delivery pipeline via GitHub Actions and Argo CD.</p><p>Java 26, with a GA release scheduled for June 2026, has solidified the language as a premier choice for AI orchestration. While Python dominates the experimental phase, Java is winning the production game for high-throughput AI services.</p><p>Instead of one giant cluster-wide LLM service, we move toward AI Cells—small, isolated deployments optimized for specific models.</p><div class="mb-20"><img class="img-bdrd-16" src="https://api.inewgen.co/uploads/microservices_java_26_ai_agents_kubernetes_msejtgeu_inline_1_44e4a8ce23.jpg" alt="cloud native infrastructure diagram" loading="lazy" /><p class="color-gray-500 text-sm mt-10">Stock photo for illustration only, not from the actual event</p></div><p>Looking at the CI/CD pipeline, CI/CD in 2026 is no longer just about building and pushing code. It is about Infrastructure-as-Code and GitOps integrity. We leverage GitHub's agentic workflows to automate security scanning and OCI image optimization.</p><div class="ai-insight"><p>Transitioning to a cell-based architecture effectively resolves the bottlenecks typical of traditional microservices when handling resource-heavy AI workloads. Isolating deployments into independent cells limits the blast radius and allows GPU resource scaling to precisely match individual model demands.</p></div><p>Production best practices for 2026 include Observability, where you should use OpenTelemetry 2.0 Java instrumentation to track Token-per-Second metrics alongside standard JVM heap stats. For Security, implement OPA Gatekeeper policies to ensure only signed OCI images with valid provenance via Sigstore and Cosign reach your AI namespace. For Rollbacks, utilize Argo Rollouts for Canary Deployments paired with automated analysis of model output drift.</p><p>The combination of Java 26's efficiency and Kubernetes' sophisticated resource management makes it possible to build AI systems that are both powerful and operationally stable. By following a strict GitOps workflow, you reduce deployment anxiety and empower your team to iterate on AI models at the speed of code.</p><p class="source-attribution">Source: <img src="https://www.google.com/s2/favicons?domain=dev.to&sz=64" alt="Dev.to" class="source-logo" width="16" height="16" /> <a href="https://dev.to/aytronn/beyond-microservices-building-java-26-ai-agents-with-kubernetes-cell-based-architecture-e6" target="_blank" rel="noopener noreferrer">Dev.to</a></p>

medium_microservices-java-26-ai-agents-kubernetes-msejtgeu.jpg

small_microservices-java-26-ai-agents-kubernetes-msejtgeu.jpg

thumbnail_microservices-java-26-ai-agents-kubernetes-msejtgeu.jpg

Inewgen

Inewgen

#Java 26

Beyond Microservices: Building Java 26 AI Agents with Kubernetes Cells

Inewgen