เนื่องจากการทำงานด้าน AI/ML บน Kubernetes มักจะซับซ้อนและมีการใช้ Custom Resources จำนวนมาก ปลั๊กอิน Kubeflow สำหรับ Headlamp จึงถูกพัฒนาขึ้นเพื่อช่วยให้ผู้ดูแลระบบ (Cluster Operators) สามารถมองเห็นสถานะที่แท้จริงของงาน ML ได้ในระดับ Pod และโครงสร้างพื้นฐาน
ปลั๊กอินนี้จะช่วยดึงข้อมูลจาก Kubeflow CRDs มาแสดงผลโดยตรง ทำให้สามารถตรวจสอบได้ทันทีว่าทำไม Notebook ถึงค้าง หรือ Training Job ตัวไหนทำงานผิดพลาด โดยไม่ต้องสลับไปมาระหว่าง Dashboard ของ Kubeflow และการใช้คำสั่ง kubectl บน Terminal ซึ่งช่วยลดช่องว่างในการทำงานระหว่าง Data Scientist และ SRE ได้อย่างมาก
