Erfahren Sie, wie Kubernetes mit Hardwareausfällen umgeht und welche Strategien helfen, um Unterbrechungen in AI/ML-Workloads zu minimieren.
Kubernetes ist der De-facto-Standard für die Orchestrierung von Containern, doch wenn es um den Umgang mit spezialisierter Hardware wie GPUs und anderen Beschleunigern geht, wird es kompliziert. In diesem Artikel gehen wir auf die Herausforderungen ein, die beim Management von Ausfallmodi auftreten, wenn Pods mit Geräten in Kubernetes betrieben werden.
Der Boom von AI/ML-Anwendungen bringt neue Herausforderungen für Kubernetes mit sich. Diese Workloads sind oft stark von spezialisierter Hardware abhängig, und ein Ausfall von Geräten kann die Leistung erheblich beeinträchtigen und zu frustrierenden Unterbrechungen führen. Laut dem 2024 veröffentlichten Llama-Paper sind Hardwareprobleme, insbesondere GPU-Ausfälle, eine der Hauptursachen für Störungen im AI/ML-Training.
In einem Vortrag von Ryan Hallisey und Piotr Prokop auf der KubeCon wurde aufgezeigt, dass NVIDIA täglich 19 Behebungsanfragen pro 1000 Nodes erhält! Die zunehmende Nutzung von Spot-Modellen in Rechenzentren und das Übercommitment bei der Stromversorgung machen Geräteausfälle zur Norm und Teil des Geschäftsmodells.
Trotz dieser Herausforderungen bleibt die Sicht von Kubernetes auf Ressourcen sehr statisch. Das Ressourcenkonzept ist einfach: Entweder ist die Hardware vorhanden oder nicht. Wenn sie vorhanden ist, geht Kubernetes davon aus, dass sie voll funktionsfähig bleibt. Es fehlt jedoch an einer soliden Unterstützung für den Umgang mit vollständigen oder teilweisen Hardwareausfällen. Diese veralteten Annahmen in Kombination mit der allgemeinen Komplexität eines Setups führen zu einer Vielzahl von Ausfallmodi.
Mit diesen Erkenntnissen im Hinterkopf können Entwickler und DevOps-Teams proaktive Strategien entwickeln, um die Auswirkungen von Hardwareausfällen zu minimieren und die Resilienz ihrer Anwendungen zu erhöhen.
Die Zusammenarbeit mit Partnern wie ayedo, die über umfangreiche Erfahrungen in der Kubernetes-Implementierung verfügen, kann dabei helfen, robuste Lösungen zu entwickeln, die die Herausforderungen des modernen DevOps-Umfelds meistern.
Ein besseres Verständnis für die Mechanismen hinter den Kulissen kann den Unterschied ausmachen, wenn es darum geht, die Betriebszeit und Effizienz Ihrer Anwendungen zu gewährleisten.
Quelle: Kubernetes Blog
Profitieren Sie von skalierbarem App Hosting in Kubernetes, hochverfügbarem Ingress Loadbalancing und erstklassigem Support durch unser Plattform Team. Mit der ayedo Cloud können Sie sich wieder auf das konzentrieren, was Sie am besten können: Software entwickeln.
Moderne generative KI- und große Sprachmodelle (LLMs) stellen Kubernetes vor einzigartige Herausforderungen im Datenverkehrsmanagement. Im Gegensatz zu typischen kurzlebigen, zustandslosen Webanfragen …
Einführung in die Verwaltung von Sidecar-Containern in Kubernetes In der Welt von Kubernetes sind Sidecar-Container nützliche Helfer, die Funktionen erweitern oder zusätzliche Aufgaben für die …
Wir freuen uns, die allgemeine Verfügbarkeit der Gateway API v1.3.0 bekanntzugeben! Diese Version wurde am 24. April 2025 veröffentlicht und bringt spannende neue Funktionen mit sich. Was ändert sich …
Die vergessene Schwachstelle in euren CI/CD-Pipelines: Die Registry Jeder redet über Build-Pipelines, Deployment-Automatisierung, GitOps, Blue/Green-Rollouts, Canary Releases. Alles sauber …
Wer Anwendungen produktiv betreibt, braucht keine schönen Dashboards, sondern harte Daten. Performance-Probleme entstehen nie dann, wenn Zeit für Debugging ist. Sie kommen genau dann, wenn Systeme …
Interessiert an weiteren Inhalten? Hier gehts zu allen Blogs →