Die große Migration: Warum jede AI-Plattform auf Kubernetes konvergiert

TL;DR

Kubernetes hat sich von einer Plattform für stateless Webanwendungen zu einer zentralen Infrastruktur für die Ausführung von KI-Workloads gewandelt. 66 % der Organisationen, die generative KI-Modelle hosten, nutzen Kubernetes für ihre Inferenzlasten. Die Konvergenz von Datenverarbeitung, Modelltraining und Inferenz auf Kubernetes vereinfacht die Betriebsabläufe und ermöglicht eine effiziente Ressourcennutzung.

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Die Entwicklung von Kubernetes über das letzte Jahrzehnt hat eine fundamentale Transformation durchlaufen. Ursprünglich konzipiert, um die Bereitstellung von Microservices zu erleichtern, wird Kubernetes mittlerweile als zentrale Plattform für eine Vielzahl von Anwendungen genutzt, die über einfache stateless Webdienste hinausgehen. Die CNCF-Umfrage von Januar 2026 zeigt, dass 82 % der Container -Nutzer Kubernetes in der Produktion einsetzen, während 66 % der Organisationen, die generative KI-Modelle betreiben, Kubernetes für Inferenzlasten nutzen.

Die Diskussion hat sich von stateless Webanwendungen hin zu komplexen Aufgaben wie verteiltem Datenverarbeiten, Modelltraining und der Nutzung autonomer KI-Agenten verschoben. Diese Entwicklung ist nicht nur eine Evolution, sondern eine notwendige Konvergenz, die durch die Realität angetrieben wird, dass die Ausführung dieser verschiedenen Aufgaben auf separater Infrastruktur die betriebliche Komplexität erhöht. Kubernetes bietet eine einheitliche Grundlage, die diese Herausforderungen adressiert.

Die Entwicklung von Kubernetes kann in drei Hauptphasen unterteilt werden:

1. Microservices-Ära (2015–2020): Fokus auf robuste stateless Dienste und Multi-Tenant-Plattformen.
2. Daten- und GenAI-Ära (2020–2024): Einführung von verteilter Datenverarbeitung und GPU-intensivem Training.
3. Agentic-Ära (2025+): Verschiebung der Arbeitslasten von API-basierten Anfragen hin zu langlaufenden Denkprozessen.

Kubernetes hat sich als die Plattform etabliert, auf der Datenverarbeitung und maschinelles Lernen zusammenkommen. Die Fähigkeit, ETL-Prozesse und burstartige Arbeitslasten von hunderten bis zu tausenden von Kernen innerhalb weniger Minuten zu skalieren, ist entscheidend. Laut dem Data on Kubernetes Community Report 2024 führen nahezu 50 % der Organisationen über 50 % ihrer Datenlasten in der Produktion auf Kubernetes aus.

Apache Spark bleibt der Standard für groß angelegte Datenverarbeitung. Der Kubeflow Spark Operator ermöglicht eine deklarative Verwaltung von Spark innerhalb von Kubernetes, was es Organisationen erlaubt, Spark in großem Maßstab zu betreiben. Dies umfasst die Vorbereitung von Petabytes an Trainingsdaten und die Auslösung nachgelagerter Trainingsjobs, alles orchestriert über native Kubernetes-Primitiven.

Die Orchestrierung von Arbeitsabläufen wird immer wichtiger, insbesondere wenn es darum geht, große Mengen an Trainingsdaten und Modelle effizient zu verwalten. Kubeflow Pipelines und Argo Workflows bieten Werkzeuge, um komplexe ML-Pipelines zu erstellen, die von der Datenvorverarbeitung bis zur Modellbereitstellung reichen.

Ein zentrales Problem bei verteiltem Training ist die Ressourcenkontrolle. Gang Scheduling, unterstützt durch Projekte wie Volcano und Apache Yunikorn, sorgt dafür, dass Trainingsjobs erst gestartet werden, wenn alle angeforderten Ressourcen verfügbar sind. Kueue wird als Standard für das Management von Batch-Arbeitslasten auf Kubernetes angesehen, während JobSet eine native API für die Verwaltung verteilter Jobgruppen bereitstellt.

Nach dem Training erfordert das Bereitstellen von Vorhersagen eine andere Herangehensweise. Während das Training batchbasiert und GPU-intensiv ist, muss die Inferenz latenzsensitiv und kosteneffizient sein. Technologien wie vLLM und SGLang haben sich als Standards für hochdurchsatzfähige Inferenzdienste etabliert, während KServe eine standardisierte Modellbereitstellungsschicht mit Funktionen wie Autoskalierung und Versionsverwaltung bietet.

Technische Details/Implikationen

Die Konvergenz von Datenverarbeitung, Modelltraining und Inferenz auf Kubernetes führt zu einer signifikanten Reduktion der betrieblichen Komplexität. Die Verwendung von Gang Scheduling und Kueue zur Ressourcenkontrolle verbessert die Effizienz und reduziert Kosten, während moderne Orchestrierungstools wie Kubeflow Pipelines und Argo Workflows die Automatisierung und Nachverfolgbarkeit von ML-Prozessen fördern.

Fazit/Ausblick

Kubernetes wird zunehmend zur zentralen Plattform für KI-Workloads, die eine effiziente und skalierbare Infrastruktur für moderne Datenverarbeitungs- und KI-Anwendungen bietet. Die zukünftige Entwicklung wird voraussichtlich noch tiefere Integrationen und Optimierungen in der Verwaltung autonomer KI-Agenten und komplexer Datenpipelines mit sich bringen.