CNCF- und SlashData-Bericht zeigt, dass führende KI-Tools in Cloud-Native-Ökosystemen an Bedeutung gewinnen

TL;DR

Ein neuer Bericht von CNCF und SlashData zeigt, dass führende KI-Tools im cloud-nativen Ökosystem an Bedeutung gewinnen. NVIDIA Triton, Metaflow, Airflow und Model Context Protocol sind die am meisten empfohlenen Tools, die in den Kategorien KI-Inferenz, ML-Orchestrierung und agentische KI-Plattformen hohe Bewertungen für Reife und Nützlichkeit erhalten haben.

Hauptinhalt

Der aktuelle Bericht beleuchtet die Erfahrungen und Meinungen von Entwicklern zu Tools für KI-Inferenz, agentische KI-Plattformen und ML-Orchestrierung. Unter den KI-Inferenz-Tools haben sich NVIDIA Triton, DeepSpeed, TensorFlow Serving und BentoML als die am häufigsten empfohlenen Projekte etabliert. NVIDIA Triton erhielt die höchsten Bewertungen für Reife und Nützlichkeit, was auf das Vertrauen der Entwickler in seine Fähigkeit hinweist, produktionsreife Inferenz-Workloads zu unterstützen.

In der Kategorie der ML-Orchestrierung haben Airflow und Metaflow die höchste Adoptionsstufe erreicht. Metaflow wird für seine Reife gelobt, während Airflow die besten Nützlichkeitsbewertungen erhielt. Diese Tools zeigen, wie wichtig eine stabile und zweckmäßige Gestaltung für das Vertrauen der Entwickler ist. BentoML, das in beiden Kategorien bewertet wurde, erhielt eine „adopt“-Bewertung für Inferenz und eine „trial“-Bewertung für Orchestrierung, was darauf hinweist, dass Multi-Rollen-Tools in verschiedenen Domänen unterschiedlich erfolgreich sein können.

Im Bereich agentischer KI-Plattformen haben Model Context Protocol (MCP) und Llama Stack die „adopt“-Klassifizierung erreicht. MCP führt in den Nützlichkeitsbewertungen und hat die breiteste Entwicklerbasis unter den führenden Tools. Dies deutet darauf hin, dass strukturierte, agentenbasierte Designs in Unternehmensanwendungen, wie beispielsweise KI-gestütztem Kundenservice, an Bedeutung gewinnen.

Technische Details/Implikationen

Die Ergebnisse zeigen, dass Cloud-Native-Prinzipien wie Containerisierung , Orchestrierung und Skalierbarkeit auch in AI/ML-Systemen zunehmend Anwendung finden. 41 % der AI/ML-Entwickler identifizieren sich bereits als cloud-native , und dieser Anteil wird voraussichtlich weiter steigen. Die Wahl von Technologien, die als „adopt“ klassifiziert sind, kann helfen, Risiken zu minimieren und die Produktivität zu steigern. Dies ist besonders wichtig in einem sich schnell entwickelnden Bereich wie der KI, wo die Auswahl der richtigen Tools entscheidend für den Erfolg ist.

Fazit/Ausblick

Die aktuellen Trends im Bereich der KI-Tools zeigen eine klare Verschiebung hin zu cloud-nativen Architekturen und einem zunehmenden Vertrauen in spezialisierte Werkzeuge. Die fortschreitende Entwicklung in diesem Bereich wird voraussichtlich neue Möglichkeiten für Unternehmen schaffen, ihre KI-gestützten Systeme effizienter und effektiver zu gestalten.