Governance & Security für KI-Entwicklungs-Teams: Cluster-Access & Secret Management in Kubernetes

Wie Unternehmen mit Tools wie Kyverno, Vault und Infisical ihre GPU-Kubernetes-Umgebungen sicher, compliant und effizient für KI-Entwicklung gestalten können.

Einleitung

KI-Workloads sind nicht nur rechenintensiv, sondern auch sicherheits- und compliance-sensibel. Während GPUs, MIG und Time-Slicing dafür sorgen, dass Ressourcen effizient genutzt werden, entstehen auf Governance-Ebene neue Fragen:

• Wer darf wo deployen?
• Wie werden Zugriffsrechte für Cluster und GPU-Ressourcen vergeben?
• Wie werden Secrets (API-Keys, Tokens, Datenbank-Passwörter, Model-Registry-Credentials) verwaltet?
• Wie wird verhindert, dass sensible Daten in Dev- oder Staging-Umgebungen unkontrolliert genutzt werden?

In unserem letzten Beitrag haben wir gezeigt, wie MIG und Time-Slicing GPU-Ressourcen für KI-Teams in Kubernetes verfügbar machen. Jetzt geht es um die Governance-Schicht darüber: Cluster-Access und Secret Management – die beiden zentralen Stellschrauben für Sicherheit und Compliance.

Warum Governance und Compliance entscheidend sind

1. Rechtsrahmen & Regulierung: DSGVO, HIPAA, PCI DSS oder branchenspezifische Standards erzwingen kontrollierte Zugriffe und Nachvollziehbarkeit.
2. Multi-Tenancy: In Kubernetes teilen sich oft mehrere Teams dieselben Ressourcen. Ohne klare Regeln eskaliert das Chaos schnell.
3. KI-spezifische Risiken: Trainingsdaten, Model Weights oder API-Keys für externe Dienste gehören zu den sensibelsten Assets eines Unternehmens.
4. Produktivität vs. Kontrolle: Entwickler wollen schnell arbeiten – Security und Compliance verlangen Bremsen. Ziel: Balance statt Blockade.

Cluster-Access Management: Wer darf was im GPU-Kubernetes?

Grundprinzipien

• Least Privilege: Jeder Nutzer erhält nur die Rechte, die er für seine Arbeit wirklich braucht.
• Auditability: Jeder Zugriff muss nachvollziehbar und protokollierbar sein.
• Automatisierung: Manuelles User-Management ist fehleranfällig. GitOps, OIDC und Policy-as-Code sind der Weg.

Kubernetes-Mechanismen

• RBAC (Role-Based Access Control): Rollen definieren, welche Ressourcen Nutzer oder Service Accounts nutzen dürfen.
• Namespaces: Trennen Teams, Projekte oder Stages logisch voneinander.
• NetworkPolicies: Grenzen den Netzwerkzugriff zwischen Pods und Namespaces ein.
• OPA/Gatekeeper oder Kyverno: Erzwingen, dass Deployments bestimmte Regeln einhalten.

Kyverno als Policy Engine

Kyverno ist eine Policy Engine, die speziell für Kubernetes entwickelt wurde. Im Gegensatz zu OPA/Gatekeeper schreibt man Policies hier nicht in Rego, sondern in YAML – was die Einstiegshürde deutlich senkt.

Beispiele für KI-Cluster:

• GPU-Nutzung nur mit Limits: Kein Pod darf ohne definierte GPU-Limits (nvidia.com/mig-* oder nvidia.com/gpu) starten.
• NodeSelector erzwingen: Pods mit GPU-Workloads müssen nur auf gekennzeichneten GPU-Nodes laufen (gpu-type=h100-mig).
• Namespace-Isolation: Verhindern, dass ein Team unkontrolliert Ressourcen in fremden Namespaces anlegt.
• Secrets-Verwendung regulieren: Policies können sicherstellen, dass nur Vault/Infisical als Secret-Quellen genutzt werden.

Praxisbeispiel: GPU-Limits erzwingen mit Kyverno

apiVersion: kyverno.io/v1
kind: ClusterPolicy
metadata:
  name: require-gpu-limits
spec:
  rules:
  - name: validate-gpu-limits
    match:
      resources:
        kinds:
        - Pod
    validate:
      message: "Pods must specify GPU resource limits"
      pattern:
        spec:
          containers:
          - resources:
              limits:
                nvidia.com/*:
                  any: "?*"

Damit wird verhindert, dass Pods ohne GPU-Limits ins Cluster gelangen. Ein Schutz vor Ressourcenverschwendung und „Noisy Neighbors".

Secret Management: Der unterschätzte Risikofaktor

Secrets sind das Blut jedes KI-Workflows: API-Keys für OpenAI, Hugging Face oder AWS, Passwörter für Datenbanken, Tokens für Model Registries. Zu oft liegen sie im Klartext in ConfigMaps, Git-Repos oder ENV-Files. Das ist ein Compliance-Albtraum.

Anforderungen an Secret Management

• Verschlüsselung im Ruhezustand und in Transit
• Audit Logs für jede Secret-Abfrage
• Rotation und Expiration von Secrets
• Self-Service APIs für Entwickler
• Integration mit CI/CD und Kubernetes

Tools im Vergleich

HashiCorp Vault

• Enterprise-Standard für Secret Management
• Dynamische Secrets (z. B. DB-Credentials mit TTL)
• Starke Policy-Engine
• Komplexer in der Einrichtung und Verwaltung

Infisical

• Modernes, Cloud-native Secret Management
• Fokus auf Developer Experience
• GitOps-freundlich: Secrets können als Encrypted Objects versioniert werden
• Bietet viele Integrationen (Kubernetes, CI/CD, Serverless)

Beide Tools eignen sich hervorragend – Vault ist eher „Enterprise-grade", Infisical überzeugt durch Developer-Fokus und schnelle Implementierung.

Integration in GPU-Kubernetes

Die Verbindung von Secret-Management und GPU-Workloads ist klar:

• Training Jobs brauchen Zugriff auf Datenbanken oder Object Stores.
• Inference Pods benötigen API-Keys für externe Services.
• MLOps-Pipelines greifen auf Model Registries zu.

Mit Vault oder Infisical werden diese Secrets nicht im Pod manifest hinterlegt, sondern dynamisch injiziert.

Beispiel: Vault-Agent Injector

Ein Pod erhält Secrets als Sidecar:

apiVersion: v1
kind: Pod
metadata:
  name: inference-pod
  annotations:
    vault.hashicorp.com/agent-inject: "true"
    vault.hashicorp.com/role: "ml-inference"
    vault.hashicorp.com/agent-inject-secret-api: "secret/data/ml/api-key"
spec:
  containers:
  - name: model-server
    image: nvcr.io/nvidia/cuda:12.0-base
    resources:
      limits:
        nvidia.com/mig-3g.40gb: 1

So erhält der Pod dynamisch seinen API-Key, ohne dass dieser im YAML-Manifest steht.

Beispiel: Infisical Secret Sync

Infisical kann Secrets automatisch in Kubernetes-Secrets synchronisieren:

apiVersion: v1
kind: Secret
metadata:
  name: model-registry
  annotations:
    infisical.com/secret-sync: "true"
type: Opaque

data:
  token: <auto-managed>

Entwickler müssen keine manuellen Updates mehr vornehmen – Rotation läuft automatisiert.

Zusammenspiel mit GPU-Slicing & Governance

Die im letzten Blog beschriebenen Mechanismen (MIG, Time-Slicing, Node-Pools) ergänzen sich perfekt mit Access- und Secret-Management:

• Kyverno stellt sicher, dass Pods nur valide GPU-Requests stellen.
• Vault/Infisical sorgt dafür, dass nur autorisierte Workloads auf sensible Daten zugreifen.
• RBAC & Namespaces verhindern, dass ein Team fremde GPU-Ressourcen beansprucht.

Beispiel-Szenario:

• Team A bekommt im Namespace team-a Zugriff auf MIG-Slices (nvidia.com/mig-3g.40gb).
• Über Vault erhält es zeitlich begrenzte Credentials für die Model Registry.
• Kyverno erzwingt, dass nur Pods mit GPU-Limits deployt werden.
• Auditing zeigt jederzeit, wer welche Ressourcen wann genutzt hat.

Compliance-Aspekte

Gerade für regulierte Industrien (Finance, Healthcare, Automotive) sind diese Konzepte entscheidend:

• Revisionssichere Protokollierung aller Zugriffe (Vault Audit Logs, Kubernetes API Server Audit).
• Datensparsamkeit: Secrets werden nur temporär und verschlüsselt bereitgestellt.
• Rollenbasierte Isolation: Teams sind klar getrennt, auch in geteilten GPU-Clustern.
• Wiederholbarkeit: Policies und Secrets sind deklarativ versioniert und überprüfbar.

Damit erfüllen Unternehmen regulatorische Anforderungen, ohne Innovation und Agilität zu blockieren.

Developer Experience: Sicherheit ohne Reibung

Ein Governance-Modell ist nur erfolgreich, wenn Entwickler damit produktiv arbeiten können. Vault und Infisical punkten hier:

• CLI & SDKs für schnelles Testen.
• Automatisierte Secret Injection in Pods oder CI/CD-Pipelines.
• Self-Service-Mechanismen: Entwickler beantragen Zugriffsrechte oder Secrets, ohne Tickets schreiben zu müssen.
• Nahtlose Integration mit GPU-Scheduling: Ein Pod fordert GPU-Ressourcen und Secrets in derselben Manifestdatei an.

Das Ergebnis: Sicherheit ist kein Hemmschuh mehr, sondern fester Bestandteil der Developer Experience.

Fazit

Kubernetes ermöglicht es, GPUs flexibel und effizient zu nutzen – dank MIG und Time-Slicing auch teamübergreifend. Doch ohne Governance und Secret-Management entstehen Risiken, die Unternehmen teuer zu stehen kommen können.

Mit Tools wie Kyverno (Policy Enforcement) und Vault/Infisical (Secret Management) lassen sich diese Risiken beherrschen – und zwar so, dass Entwickler nicht ausgebremst werden. Entscheider erhalten damit ein klares Bild: die zentralen Stellschrauben für Sicherheit, Compliance und Effizienz in KI-Entwicklungs-Teams sind Access- und Secret-Management.

Wer diese Komponenten konsequent implementiert, schafft eine Umgebung, in der KI-Workloads sicher, compliant und hochproduktiv entwickelt, getestet und betrieben werden können.

Nächste Schritte für Unternehmen

1. RBAC & Namespace-Strategie entwickeln und dokumentieren.
2. Kyverno-Policies einführen, die GPU-Usage und Cluster-Richtlinien erzwingen.
3. Vault oder Infisical für Secret-Management ausrollen.
4. GitOps-Integration für Policies und Secrets etablieren.
5. Audit & Compliance-Framework definieren (Dashboards, Reports, Alerts).

So entsteht ein modernes, cloud-natives Sicherheitsmodell für KI-Teams, das flexibel, skalierbar und regulatorisch belastbar ist.

Weiterführend

• GPUs in Kubernetes: Praxisleitfaden
• Zero Trust Network Access (ZTNA) mit NetBird
• Developer Platforms von ayedo

Was können wir für Sie tun?

ayedo Rolle als Managed Service Provider liegt darin, Unternehmen den Weg zu einem sicheren, effizienten und compliant betriebenen KI-Kubernetes-Cluster zu ebnen. Wir übernehmen die Architekturberatung, setzen GPU-Slicing (MIG/TS) konsistent um und integrieren Tools wie Kyverno und Vault/Infisical nahtlos in bestehende DevSecOps-Prozesse. Durch GitOps-basierte Betriebsmodelle, kontinuierliches Monitoring und automatisierte Policy-Enforcement-Mechanismen stellen wir sicher, dass Entwicklungs- und KI-Teams produktiv arbeiten können, ohne Governance oder Compliance zu gefährden. Ergebnis: eine skalierbare, revisionssichere und kosteneffiziente Plattform, die Innovation beschleunigt und regulatorische Anforderungen erfüllt.