Cloud-Native AI-Pipelines: MLOps mit Kubeflow vs. Ray

Die Begeisterung für Large Language Models (LLMs) und generative KI hat eine fundamentale Frage in die IT-Abteilungen zurückgebracht: Wie skalieren wir Machine Learning (ML) Workloads, ohne eine parallele Schatten-IT aufzubauen?

Kubernetes hat sich als Basis etabliert, doch die Wahl des Frameworks entscheidet darüber, ob Ihre Data Scientists effizient arbeiten oder in Infrastruktur-Details versinken. Mit Kubeflow und Ray stehen sich zwei Schwergewichte gegenüber, die grundlegend unterschiedliche Philosophien verfolgen.

Kubeflow: Das orchestrale Schwergewicht

Kubeflow verfolgt den Ansatz, eine vollständige End-to-End MLOps-Plattform auf Kubernetes-Basis bereitzustellen. Es ist weniger ein einzelnes Tool als vielmehr eine lose gekoppelte Sammlung von Komponenten (Pipelines, Training Operator, Katib für Hyperparameter-Tuning, KServe).

Der technische Fokus

• Workflow-Orchestrierung: Kubeflow Pipelines basiert auf Argo Workflows. Jeder Schritt im ML-Zyklus (Datenaufbereitung, Training, Evaluation) läuft als isolierter Kubernetes-Pod.
• Komplexität: Da Kubeflow tief in die K8s-Ressourcen (CRDs, RBAC, Service-Meshes wie Istio) eingreift, ist der operative Aufwand hoch.
• Einsatzszenario: Ideal für Unternehmen, die eine strikte Standardisierung über den gesamten ML-Lifecycle benötigen und bereits über ein starkes Platform-Engineering-Team verfügen.

Ray: Der Performance-Spezialist für verteilte Workloads

Ray schlägt einen anderen Weg ein. Es wurde nicht als MLOps-Plattform konzipiert, sondern als ein universelles Framework für die Verteilung von Python-Code. Während Kubeflow in “Containern” denkt, denkt Ray in “Tasks” und “Actors”.

Der technische Fokus

• Granularität: Ray ermöglicht es, Python-Funktionen mit minimalem Overhead über tausende CPUs oder GPUs zu verteilen. Es abstrahiert die Rechenleistung, nicht den Workflow.
• Ray on Kubernetes (KubeRay): Über den KubeRay-Operator lässt sich Ray nahtlos in K8s integrieren. Kubernetes stellt hierbei die Ressourcen (Nodes/Pods) bereit, während Ray das interne Scheduling der KI-Jobs übernimmt.
• Einsatzszenario: Perfekt für rechenintensive Aufgaben wie das Training von LLMs oder Reinforcement Learning, bei denen die Latenz zwischen den Rechenschritten kritisch ist.

Architektur-Vergleich: Wo liegen die Unterschiede?

In Google Sheets exportieren

Die harte Realität: Wenn Kubernetes zur Hürde wird

Ein häufiger Fehler im Mittelstand ist es, Data Scientists zu zwingen, Kubernetes-Experten zu werden. Wenn ein ML-Experte YAML-Manifeste schreiben muss, um ein Modell zu trainieren, sinkt die Produktivität drastisch.

Der Weg zur „Produktions-Ready" Infrastruktur: Eine moderne ML-Infrastruktur sollte Kubernetes als “Invisible Infrastructure” nutzen. Das bedeutet:

1. Abstraktion: Nutzen Sie Tools wie KubeRay oder Kubeflow SDKs, damit der Code lokal entwickelt und per API-Call in den Cluster geschoben werden kann.
2. GPU-Management: Implementieren Sie effizientes GPU-Sharing (z.B. NVIDIA MIG), da KI-Workloads oft teure Ressourcen blockieren, ohne sie voll auszulasten.
3. Data Gravity: Achten Sie darauf, wo Ihre Trainingsdaten liegen. Der Cluster ist nur so schnell wie die Anbindung an den Storage (S3/NFS).

Fazit: Welches System gewinnt?

Es ist kein Entweder-oder. Tatsächlich sehen wir immer häufiger Hybrid-Architekturen: Kubeflow wird für die Orchestrierung der gesamten Pipeline und die Governance genutzt, während innerhalb der Pipeline-Schritte Ray für das hochperformante, verteilte Training zum Einsatz kommt.

Für den Mittelstand gilt: Starten Sie mit dem geringstmöglichen Komplexitätsgrad. Oft ist ein gut konfigurierter Ray-Cluster auf Kubernetes der schnellere Weg zum ersten produktiven KI-Modell, als die Installation des kompletten Kubeflow-Stacks.

Technical FAQ: KI-Infrastruktur

Kann ich Ray und Kubeflow gleichzeitig im selben Cluster betreiben? Ja. Dank der Namespace-Isolierung in Kubernetes können beide Systeme koexistieren. Es gibt sogar spezifische Integrationen, um Ray-Jobs direkt aus Kubeflow-Pipelines heraus zu starten.

Wie gehe ich mit den Kosten für GPU-Nodes um? Nutzen Sie den Cluster Autoscaler in Verbindung mit Taints und Tolerations. GPU-Nodes sollten nur hochfahren, wenn ein entsprechender Job in der Queue steht, und sofort nach Abschluss wieder terminiert werden.

Brauchen wir ein Service Mesh wie Istio für MLOps? Kubeflow setzt oft auf Istio für Ingress und Sicherheit. Wenn Sie jedoch nur Ray nutzen, ist ein Service Mesh meist ein unnötiger Komplexitäts-Overhead, es sei denn, Sie haben sehr spezifische Anforderungen an Zero-Trust-Kommunikation zwischen den Worker-Nodes.

Stehen Sie vor der Entscheidung für einen ML-Stack? Der Aufbau einer stabilen KI-Pipeline ist ein Marathon. Wir bei ayedo unterstützen Sie dabei, die richtige Architektur zu wählen, die Ihre Data Scientists befreit, statt sie mit Infrastruktur-Problemen zu belasten.