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Weekly Backlog KW 42/2026
Europas digitale Souveränität zwischen Ankündigung und Umsetzung: Open Source in München, Cloud-Abhängigkeiten, IT-Sicherheit und die Sovereign Cloud Days.
AI
Maschinenlern- und Agentensysteme, die Inhalte oder Betrieb unterstuetzen.
48 von 50 Einträgen
Provider-Abhängigkeiten im Edge-Betrieb systematisch prüfen
Providerabhängigkeiten im Edge-Betrieb entstehen nicht allein durch die Anzahl eingesetzter Anbieter. Entscheidend sind technische Kopplungen entlang von DNS, IP-Adressierung, Routing, Security, Traffic-Verteilung und Backend-Anbindung. Eine belastbare Abhängigkeitsanalyse bewertet deshalb Wechselkosten, Kontrollpunkte und Failover-Verhalten. Die ayedo Edge Cloud bündelt diese Ebenen in einer providerunabhängig nutzbaren Edge-Plattform.
Anycast DNS als Baustein hochverfügbarer Edge-Architekturen
Anycast DNS ist mehr als eine alternative Verteilungsmethode für DNS-Anfragen. Als autoritativer Dienst bildet es eine eigenständige, verteilte Eingangsschicht der Edge-Architektur. Es verbessert Erreichbarkeit und Ausfallsicherheit der Namensauflösung, ersetzt jedoch weder Routing noch Loadbalancing. Diese Aufgaben müssen architektonisch getrennt betrachtet werden.
AI-Agenten in GitHub Actions mit Docker-Sandboxes ausführen
Die Integration von [Docker-Sandboxes](/kubernetes/) in GitHub Agentic Workflows ermöglicht es, KI-gestützte Codierungsagenten in einer isolierten Umgebung innerhalb von CI/CD-Pipelines auszuführen. D
Die Zero-Trust-Identitätsarchitektur: Wie granulare RBAC-Isolation ML-Plattformen auditfest skaliert
In vielen Machine-Learning-Initiativen kollidieren Innovationsgeschwindigkeit und IT-Sicherheit frontal: Um schnelle Trainingsergebnisse zu erzielen, teilen sich Data Scientists, externe Dienstleister und Entwicklerteams oft pauschale Cluster-Admin-Rechte, statische API-Keys oder unzureichend isolierte Zugänge zu sensiblen Inferenz-Endpunkten. Sobald Plattformen den Sprung aus der geschützten Sandbox in den industriellen Produktivbetrieb vollziehen, verwandelt sich dieser pragmatische Wildwuchs in ein gravierendes Einfallstor für Privilegienerweiterungen und Datenlecks.
Die Air-Gapped-GenAI-Architektur: Wie Self-Hosted LLMs industrielle IP und Compliance sichern
In vielen Industrie- und Fertigungsunternehmen wächst der Druck, generative KI für automatisierte Fehlerberichte, Wartungsprotokolle und Ursachenanalysen einzusetzen. Die Realität in der OT- und IT-Praxis sieht jedoch ernüchternd aus: Wer proprietäre Sensordaten, Maschinentelemetrie und Prozess-Know-how über öffentliche Hyperscaler-APIs in US-Rechenzentren schickt, riskiert den unkontrollierten Abfluss sensiblen geistigen Eigentums und eklatante Compliance-Verstöße.
Das GitOps-MLOps-Paradigma: Time-to-Market von Wochen auf Stunden senken
In vielen Data-Science-Initiativen klafft ein tiefer Graben zwischen dem Proof-of-Concept im Jupyter Notebook und dem belastbaren Produktivbetrieb: Modelle werden isoliert trainiert, manuell in volatile Container verpackt und über fragile REST-Skripte auf Ad-hoc-Servern bereitgestellt. Das Ergebnis sind monatelange Release-Zyklen, untrennbare Abhängigkeitskonflikte und Inferenz-Pipelines, die bei den ersten echten Lastspitzen im Produktionsnetz kollabieren.
Das GPU-Partitionierungs-Paradigma: Wie MPS und Dynamic Slicing die Hardware-Kosten um 60% senken
In vielen Unternehmen gleicht die Nutzung moderner Beschleuniger-Hardware einem unregulierten Wettlauf: Data Scientists reservieren vollständige High-End-GPUs wie die NVIDIA A100 oder H100 für interaktive Jupyter-Notebooks, während rechenintensive Trainingsläufe in endlosen Warteschlangen verharren. Das Ergebnis sind zweistellige Auslastungsraten bei gleichzeitig explodierenden Cloud-Budgets und unzufriedenen Entwicklerteams.
LLMOps und Plattformengineering: Wer sollte die AI-Pipeline besitzen?
LLMOps, die Praxis des Betriebs großer Sprachmodelle, erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen [DevOps](/kubernetes/), MLOps und Plattformengineering. Die richtige Zuordnung von Verantwortlichkeite
Eine neue Sicherheitsgrundlage für die unternehmensweite agentische Einführung
Die Agent Baseline ist ein Sicherheitsrahmen für die Einführung von KI-Agenten in Unternehmen, der sechs wesentliche Sicherheitsziele definiert. Dieser Rahmen soll sicherstellen, dass Agenten in ihrer
Fortschritt der Interoperabilität von KI-Modellen mit Docker und ModelPack
Das ModelPack-Projekt zielt darauf ab, die Interoperabilität von KI-Modellen durch die Entwicklung eines offenen Standards zu verbessern. In Zusammenarbeit mit [Docker](/kubernetes/) werden OCI-Artifa
Der Ernstfall zeigt, ob Ihr Backup wirklich funktioniert
Grüne Statusmeldungen bestätigen erfolgreiche Sicherungen. Backup-Jobs laufen automatisch im Hintergrund und vermitteln ein Gefühl von Sicherheit.
Agentic AI Needs Guardrails, Not Guesswork
Mehr Informationen im [Originalartikel](https://www.docker.com/blog/agentic-ai-needs-guardrails-not-guesswork/).
Das CNCF White Paper zu Datenspeicherung in Cloud Native AI
Das CNCF-White Paper zu Datenspeicherung in [Cloud Native](https://cloud-native/) AI behandelt die Herausforderungen und Lösungen für die Speicherung von Daten in KI- und ML-Workloads. Es identifizier
Zero Trust für KI-Workloads: Datensouveränität in der Ära von LLM und GPU-Clustern
Die Einführung von Künstlicher Intelligenz im Mittelstand hat eine neue Sicherheitsfront eröffnet. Wenn wir LLMs trainieren oder RAG-Systeme (Retrieval Augmented Generation) aufbauen, bewegen wir massive Mengen sensibler Daten durch unseren Kubernetes-Cluster – oft direkt auf leistungsstarke GPU-Nodes.
Souveräne KI: Warum LLMs (vLLM/Ollama) self-hosted sein müssen
Spätestens seit dem Durchbruch von ChatGPT ist klar: KI kann mehr als nur Zahlen analysieren. Sie kann Berichte schreiben, Wartungsanleitungen zusammenfassen und Anomalien in menschlicher Sprache erklären. Analyse-Software für Sensordaten nutzt LLMs, um Technikern in der Werkhalle präzise Handlungsanweisungen zu geben: „Vibration an Lager 4 deutet auf Fettmangel hin - bitte bis Schichtende nachschmieren."
Souveräne KI für Europa – das Problem mit der Lieferkette
Die europäische Debatte um „souveräne KI" wird oft auf die Ebene von Regulierung, Datenschutz und gesellschaftlicher Akzeptanz reduziert. Was dabei gerne übersehen wird: Souveränität in Künstlicher Intelligenz entscheidet sich nicht nur an Algorithmen oder Modellen, sondern ganz wesentlich an der Lieferkette der zugrundeliegenden Hardware. Ohne Chips, ohne GPUs, ohne die notwendige Infrastruktur ist jede Vision einer europäischen KI-Souveränität nicht mehr als eine akademische Übung. In diesem Beitrag möchte ich die realen Engpässe aufzeigen, die Europa auf diesem Weg blockieren, und gleichzeitig die Handlungsräume benennen, die bleiben. Es wird kein romantisches Plädoyer für Autarkie, sondern eine nüchterne Analyse von Abhängigkeiten, Marktmechanismen und industriepolitischen Optionen.
Ollama: Die Referenz-Architektur für souveräne, private Large Language Models (LLMs)
Künstliche Intelligenz (KI) ist der neue Standard, aber die Nutzung von Cloud-APIs wie OpenAI (ChatGPT) oder Anthropic hat einen massiven Haken: Datenschutz und "Data Gravity". Sensible Unternehmensdaten, Quellcode oder Kundeninformationen an US-Server zu senden, ist oft ein DSGVO-Albtraum und ein strategisches Risiko. Ollama ändert die Spielregeln. Es ist eine extrem leichtgewichtige Engine, um potente Open-Source-Modelle (wie Meta's Llama 3, Mistral oder Gemma) direkt im eigenen Cluster auszuführen. Wer Ollama nutzt, erhält die volle Power von Generativer KI – aber ohne dass auch nur ein einziges Byte das eigene Netzwerk verlässt.
KI im E-Commerce: Lokale LLMs für Textgenerierung sicher betreiben
Künstliche Intelligenz ist im E-Commerce kein Hype mehr, sondern ein Werkzeug zur Skalierung. Ob es um die Generierung von Produktbeschreibungen aus technischen Merkmalen, das Umschreiben von SEO-Texten oder automatisierte Antworten im Kundensupport geht - Large Language Models (LLMs) sparen hunderte Arbeitsstunden.
Fortgeschrittene GPU-Strategien für effiziente KI-Cluster
Wer heute eine NVIDIA H100 oder A100 in seinen Cluster integriert, stellt schnell fest: Die klassische 1-zu-1-Zuweisung (ein Pod reserviert eine ganze GPU) ist im produktiven Alltag oft eine massive Kapitalverschwendung. Während das Training von LLMs die Hardware voll ausreizt, langweilen sich GPUs beim Inferenz-Betrieb oder in Entwicklungs-Umgebungen oft bei 10 % Auslastung.
KI ohne Kontrollverlust: Datenschutzkonforme Sprachmodelle in der eigenen Plattform-Infrastruktur
Der Hype um generative künstliche Intelligenz (KI) und Large Language Models (LLMs) hat sich im Mittelstand zu einer handfesten operativen Realität entwickelt. Ob automatisierte Ticket-Zusammenfassungen im Support, intelligente E-Mail-Entwürfe im Vertrieb oder das strukturierte Durchsuchen von Tausenden internen Projektdokumenten: Die Effizienzgewinne sind unbestreitbar.
Wenn Kundensysteme brennen, sind wir schnell
Wenn Kundensysteme brennen, sind wir wie die Feuerwehr – schnell, strukturiert, lösungsorientiert.\nAber was passiert, wenn es im eigenen Unternehmen wirklich brennt?
Kubernetes v1.36: Änderbare Pod-Ressourcen für angehaltene Jobs (Beta)
Kubernetes v1.36 führt die Möglichkeit ein, Ressourcenanforderungen und -limits von Pods in angehaltenen Jobs anzupassen, was zuvor nur in der Alpha-Phase verfügbar war. Diese Funktion ermöglicht es C
Polycrate CLI 0.33.0 released: SDD-Filter, Volume Discovery und Ansible-Output
Polycrate CLI 0.33.0: spec list und release list mit erweiterten Filtern und Ausgabeformaten, Volume Discovery für Kubernetes PersistentVolumes und kompakter Ansible-Output.
Polycrate CLI 0.32.0 released: SDD-Erweiterungen für Agent-Workflows
Polycrate CLI 0.32.0 erweitert Spec-Driven Development: Typen nach Conventional Commits, Abhängigkeiten, Labels, Quick-Capture und Release-Guards für robustere Agent-Workflows.
Experiment-Tracking vs. Model-Registry: Den Überblick im KI-Dschungel behalten
In der Softwareentwicklung ist Git die „Source of Truth". Wenn etwas nicht funktioniert, schaut man in die Commit-Historie. In der Welt der Künstlichen Intelligenz reicht das nicht aus. Ein Modell besteht nicht nur aus Code, sondern aus der Kombination von **Code, Daten und Hyperparametern**.
Inferenz unter Druck: Wie man industrielle SLAs von < 500 ms garantiert
In einem Pilotprojekt verzeiht man einer KI vieles. Wenn die Vorhersage einer Anomalie mal zwei Sekunden dauert, ist das kein Weltuntergang. Doch in der industriellen Fertigung - etwa bei der Überwachung von Hochgeschwindigkeits-Pressen oder Roboterarmen - ist Zeit kein relativer Begriff, sondern ein harter Vertragsparameter (SLA).
Kafka auf VMs vs. Kubernetes: Warum der „Operator-Ansatz“ das Streaming revolutioniert
In der industriellen KI, wie bei der Predictive Maintenance von Sensordaten-Analyse-Software, sind Datenströme das Lebenselixier. Tausende Sensoren liefern sekündlich Messwerte, die gefiltert, aggregiert und an Inferenz-Modelle weitergereicht werden müssen. Als Herzstück dieser Pipeline hat sich **Apache Kafka** etabliert.
GPU-Hungersnot im Team? Wie Scheduling und Quotas den Frieden sichern
In vielen Machine-Learning-Teams herrscht ein ungeschriebenes Gesetz: Wer zuerst kommt, mahlt zuerst. Wer am Morgen den ersten Trainings-Job startet, belegt die GPU - oft für den ganzen Tag. Die restlichen Data Scientists warten, schwenken auf langsame CPU-Instanzen um oder buchen teure Schatten-IT in der Public Cloud.
Polycrate CLI 0.31.0 released: Spec-Driven Development
Polycrate CLI 0.31.0 führt Spec-Driven Development ein — ein vollständiges Lifecycle-Management-System für Specs und Releases, das die Zusammenarbeit zwischen Entwicklern und Coding Agents strukturiert.
Vom Modell zum Service: MLOps-Pipelines mit ArgoCD und Kubeflow
In der traditionellen Softwareentwicklung hat sich CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment) längst als Standard etabliert. Doch in der Welt der Künstlichen Intelligenz reicht das nicht aus. KI-Modelle sind keine statischen Artefakte; sie basieren auf Code, Daten und Parametern, die sich ständig ändern. Ohne eine automatisierte Pipeline - bekannt als **MLOps** - landen viele Modelle als „Experimente" in der Schublade, anstatt echten Geschäftswert zu liefern.
Vector Databases auf K8s: Das Gedächtnis für Ihre Agentic AI
Ein Large Language Model (LLM) ohne Zugriff auf aktuelle Unternehmensdaten ist wie ein brillanter Professor ohne Bibliothek: Er hat das Wissen der Welt, kennt aber nicht Ihre spezifischen Projekte, Dokumente oder Kundenhistorien. Um KI-Agenten wirklich nützlich zu machen, nutzen wir **Retrieval Augmented Generation (RAG)**. Das Herzstück dieser Architektur ist die **Vektor-Datenbank**.
Infrastructure as Code für KI: Cluster-Konfiguration für Heavy Workloads
Wer Large Language Models (LLMs) oder komplexe Deep-Learning-Pipelines in Produktion bringt, merkt schnell: Ein Standard-Kubernetes-Cluster stößt bei diesen "Heavy Workloads" sofort an seine Grenzen. Wenn Terabytes an Gewichten in den VRAM geladen werden müssen und Milliarden von Checkpoints über das Netzwerk fließen, entscheiden Nuancen in der Infrastruktur-Konfiguration über Erfolg oder ein technisches Desaster.
GPU-Slicing & Kubernetes: Wie man teure KI-Ressourcen effizient teilt
In der modernen IT-Infrastruktur ist die GPU zur neuen CPU geworden. Ob Large Language Models (LLMs), Computer Vision oder komplexe Datenanalysen - der Hunger nach Rechenleistung auf Grafikkarten ist im Mittelstand massiv gestiegen. Doch während CPUs seit Jahrzehnten effizient virtualisiert und geteilt werden, stellen GPUs Plattform-Ingenieure oft vor ein Dilemma: Eine High-End-Grafikkarte (wie eine NVIDIA H100 oder A100) ist für einen einzelnen Microservice oft überdimensioniert, gleichzeitig aber zu teuer, um sie im Leerlauf zu lassen.
Kubernetes als AI-Backbone: Effiziente GPU-Orchestrierung für lokale LLMs
Der Hype um proprietäre SaaS-KI-Modelle weicht 2026 einer nüchternen Kosten-Nutzen-Rechnung. Während Unternehmen anfangs bereitwillig Token-Gebühren an Hyperscaler zahlten, zwingen steigende OpEx, strikte Latenzanforderungen und die Verschärfung regulatorischer Rahmenbedingungen wie der EU AI Act und NIS-2 zum Umdenken. Die Souveränität über die eigenen Daten und die Kontrolle über die Inferenz-Kosten führen zu einer massiven Rückverlagerung von KI-Workloads in die eigene Cloud-Native Infrastruktur.
Polycrate API 0.12.0 released: CatalogueApp, AI Maintenance Detection & Provider Model
Polycrate API 0.12.0 bringt den App-Katalog als First-Class ManagedObject, AI-gestuetzte Maintenance-Erkennung via OpenAI, das Provider Model und Workspace Pop Required.
Human-Machine-Trust: Wie wir KI-Entscheidungen in der IT nachvollziehbar machen
In einer klassischen IT-Infrastruktur gab es eine klare Kausalkette: Ein Administrator änderte eine Zeile Code, und das System reagierte. In der Welt der **Agentic AI** trifft die KI autonome Entscheidungen (z. B. das Terminieren von Instanzen oder das Umrouten von Traffic), basierend auf Milliarden von Parametern. Ohne eine Strategie für **Explainability**(Erklärbarkeit) wird die Infrastruktur unberechenbar.
FinOps 2.0: Cloud-Kostenkontrolle im Zeitalter teurer KI-Workloads
Der Hype um Künstliche Intelligenz hat eine neue Ära der IT-Ausgaben eingeläutet. Wer heute LLMs (Large Language Models) trainiert oder produktiv betreibt, merkt schnell: Die Kosten für Grafikprozessoren (GPUs) folgen ganz anderen Gesetzen als klassische CPU-Instanzen. Eine einzelne H100-Instanz in der Cloud kann pro Monat so viel kosten wie ein Kleinwagen.
Edge-to-Core: Warum die Intelligenz Ihrer IT an den Rand wandert
In den letzten zehn Jahren war die Marschrichtung klar: Alle Daten und Prozesse wandern in die zentrale Cloud. Doch wir stoßen an physikalische und ökonomische Grenzen. Wenn ein autonomes System in einer Fabrik auf ein Hindernis reagiert oder eine KI-gestützte Qualitätskontrolle am Fließband Millimeter-Entscheidungen trifft, ist der Weg in ein entferntes Rechenzentrum zu weit. Die Latenz wird zum Sicherheitsrisiko, und die Kosten für den Datentransport explodieren.
Polycrate CLI 0.29.16 released: Pod Status Discovery & MCP Knowledge Base
Polycrate CLI 0.29.16 bringt Echtzeit Pod-Status-Tracking für K8sApps, eine MCP Knowledge Base für LLM-gestützte Block-Entwicklung und Host UID/GID Environment Variables.
Serving am Limit: LLM-Inferenz mit vLLM und Triton auf Kubernetes
Wenn ein KI-Modell die Trainingsphase verlässt, beginnt die eigentliche Herausforderung: Der produktive Inferenz-Betrieb. Ein Large Language Model (LLM) in einem Standard-Container zu „serven", ist ineffizient. Die Latenzen sind zu hoch und die GPU-Auslastung ist oft miserabel, da klassische Web-Server nicht für die sequenzielle Natur der Token-Generierung gebaut sind.
Vector Databases on K8s: Performance-Tuning für RAG-Applikationen
In einer Retrieval Augmented Generation (RAG) Architektur ist die Vektor-Datenbank (Vector DB) das Herzstück. Sie liefert dem Large Language Model (LLM) den Kontext aus Ihren Unternehmensdaten. Doch während herkömmliche Datenbanken vor allem Disk-I/O-optimiert sind, stellen Vektor-Datenbanken wie **Qdrant, Weaviate oder Milvus** völlig neue Anforderungen an Ihre Kubernetes-Infrastruktur.
KI-Observability: Monitoring von LLMs und RAG-Pipelines in Kubernetes
Wer klassische Microservices betreibt, weiß: Metriken, Logs und Traces sind die Lebensversicherung. Doch bei KI-Workloads stoßen herkömmliche Monitoring-Ansätze an ihre Grenzen. Eine CPU-Auslastung von 10 % sagt uns nichts darüber aus, ob die Antwortqualität eines Sprachmodells gerade einbricht oder ob die Vektor-Suche ineffizient arbeitet.
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?
GPU-Orchestrierung: Das Fundament für skalierbare KI
Fast jedes moderne Unternehmen arbeitet heute an einer KI-Strategie. Ob Large Language Models (LLMs), Bilderkennung in der Qualitätskontrolle oder prädiktive Analysen – der Hunger nach Rechenleistung ist enorm. Doch während die Algorithmen immer präziser werden, stehen IT-Abteilungen vor einem neuen, physischen Problem: GPUs (Grafikprozessoren) sind teuer, schwer verfügbar und ihre Verwaltung unterscheidet sich grundlegend von klassischer IT-Infrastruktur.
LLMs als Waffe: Neue Ära der Cyberbedrohung
Die rasante Entwicklung von Künstlicher Intelligenz, insbesondere von Large Language Models (LLMs) wie Google Gemini oder OpenAI's ChatGPT, hat das Potenzial, unsere Welt zu revolutionieren. Leider bleiben diese mächtigen Werkzeuge auch der Cyberkriminalität nicht verborgen. Bedrohungsakteure sind längst von der bloßen Produktivitätssteigerung (z. B. dem Verfassen besserer Phishing-E-Mails) zur aktiven **Weaponisierung von KI in Malware und Angriffsmethoden** übergegangen.
GPUs in Kubernetes: Praxisleitfaden für H100, MIG & Time‑Slicing
Wie du GPU‑Ressourcen sicher, effizient und cloud‑native für Entwicklung, Inferenz und Training bereitstellst – inklusive H100‑MIG und Time‑Slicing, YAML‑Beispielen und Betriebsrichtlinien.
Kira: Warum wir als Erste einen AI-Influencer einsetzen – und was das für ayedo bedeutet
Ein AI-Influencer ist kein Mensch, der spontan entscheidet, ob heute ein Video oder ein Post dran ist. Ein AI-Influencer ist eine digitale Persona, komplett konstruiert, immer verfügbar, niemals urlaubsreif, und in der Lage, in Sekunden hochwertigen Content zu produzieren. Genau das ist Kira. Sie wird für uns sprechen – über Cloud-Native-Technologien, AI- und Hosting-News, in Videos, Podcasts und auf LinkedIn.