Kubernetes fördert das Wachstum von KI; Unternehmenskultur bleibt der entscheidende Faktor

TL;DR

Kubernetes hat sich als zentrale Infrastruktur für moderne Anwendungen etabliert, insbesondere im Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI). Mit 82 % Produktionsnutzung bei Containeranwendern und 66 % der KI-Anwender, die Kubernetes für das Skalieren von Inferenz-Workloads nutzen, wird deutlich, dass Kubernetes nicht mehr nur ein Nischenwerkzeug ist. Die kulturelle Anpassung innerhalb von Organisationen stellt jedoch die größte Herausforderung für die vollständige Nutzung cloud-nativer Technologien dar.

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Die Ergebnisse der jährlichen Umfrage zur Cloud-Native-Technologie zeigen, dass Kubernetes von einer reinen Container-Orchestrierung zu einem unverzichtbaren Bestandteil der modernen Infrastruktur gewachsen ist. Der Einsatz von Kubernetes in Produktionsumgebungen hat 82 % unter den Containeranwendern erreicht. Besonders bemerkenswert ist, dass 66 % der Unternehmen, die KI-Technologien einsetzen, Kubernetes verwenden, um ihre Inferenz-Workloads zu skalieren. Diese Entwicklung verdeutlicht die technische Evolution und die zunehmende betriebliche Reife des cloud-nativen Ökosystems.

Die Umfrage zeigt, dass Kubernetes sich zum Standard für Unternehmen entwickelt hat. Organisationen haben den Übergang von experimentellen Ansätzen hin zu standardisierten Infrastrukturstrategien vollzogen. Dies führt zu konsistenteren Bereitstellungsmodellen und einer breiteren Anwendung bewährter Praktiken im Bereich Cloud-Native-Technologien.

Ein zentrales Ergebnis der Umfrage ist die Erkenntnis, dass die Infrastruktur für KI-Anwendungen entscheidend ist. Viele Unternehmen haben zwar hohe Ambitionen im Bereich KI, jedoch zeigt die Umfrage, dass nur 7 % der Organisationen täglich KI-Modelle bereitstellen, während mehr als die Hälfte keine Modelle trainiert. Kubernetes spielt eine Schlüsselrolle dabei, die Kluft zwischen KI-Ambitionen und den unterstützenden Infrastrukturen zu überbrücken, indem es Teams ermöglicht, KI-Workloads einheitlich zu skalieren, bereitzustellen und zu verwalten.

Technische Details/Implikationen

Die Umfrage verdeutlicht auch den Trend zur Plattform-Engineering. Teams, die GitOps-Workflows, interne Entwicklerportale und automatisierte Pipelines nutzen, sind besser aufgestellt, um KI- und cloud-native Workloads zu skalieren. Die Verwendung von GitOps ist unter den fortschrittlichsten Teams weit verbreitet, während weniger erfahrene Teams kaum darauf zurückgreifen. Darüber hinaus ist die Beobachtbarkeit von Systemen entscheidend, da die Workloads dynamischer werden. Die starke Nachfrage nach OpenTelemetry zeigt, dass Teams auf Echtzeit-Transparenz angewiesen sind, um die Zuverlässigkeit und Leistung ihrer Systeme im Produktionsbetrieb sicherzustellen.

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die kulturelle Barriere, die nun als größte Herausforderung für die Einführung cloud-nativer Technologien identifiziert wurde. 47 % der Organisationen geben an, dass kulturelle Veränderungen innerhalb der Entwicklungsteams die größte Hürde darstellen. Dies zeigt, dass trotz einer soliden technischen Grundlage viele Unternehmen ihre internen Strukturen und Arbeitsabläufe anpassen müssen, um die Vorteile cloud-nativer Technologien vollständig zu nutzen.

Fazit/Ausblick

Kubernetes hat sich als unverzichtbare Infrastruktur für moderne Anwendungen etabliert, insbesondere im Kontext von KI. Zukünftig wird es entscheidend sein, dass Organisationen nicht nur in die technische Infrastruktur investieren, sondern auch die kulturellen Herausforderungen angehen, um das volle Potenzial des cloud-nativen Ökosystems auszuschöpfen.