Kubernetes

Was ist Kubernetes?

Kubernetes ist ein Open-Source-Container-Orchestrierungssystem, das die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung containerisierter Anwendungen automatisiert. Entstanden aus Googles internem Borg-System, bietet Kubernetes (Griechisch für 'Steuermann') ein Framework zum resilienten Betrieb verteilter Systeme. Es übernimmt die Planung von Containern über einen Cluster von Maschinen, verwaltet Workload-Platzierung, skaliert Anwendungen basierend auf Nachfrage und stellt durch Self-Healing-Mechanismen sicher, dass Anwendungen gesund bleiben. Kubernetes ist zum De-facto-Standard für Container-Orchestrierung geworden, mit Adoption durch jeden großen Cloud-Anbieter und Millionen von Produktionsbereitstellungen weltweit.

Im Kern verwaltet Kubernetes Pods (Gruppen von einem oder mehreren Containern), Deployments (deklarative Updates für Pods), Services (Netzwerk-Abstraktion für Zugriff auf Pods) und persistenten Speicher. Es abstrahiert die zugrunde liegende Infrastruktur und ermöglicht es Anwendungen, konsistent über On-Premises-Rechenzentren, Public Clouds (AWS, Azure, GCP) und Hybrid-Umgebungen hinweg zu laufen. Für KI/ML-Workloads ermöglicht Kubernetes verteiltes Training über GPU-Cluster, bedient Inferenz-Endpunkte mit Auto-Skalierung und orchestriert komplexe ML-Pipelines von Datenvorverarbeitung bis Modellbereitstellung.

Kernkomponenten und Architektur

Kubernetes-Objekte

• Pods - Kleinste bereitstellbare Einheiten mit einem oder mehreren Containern
• Deployments - Deklarative Updates und Rollbacks für Pods
• Services - Stabile Netzwerk-Endpunkte für Zugriff auf Pods
• StatefulSets - Verwaltung zustandsbehafteter Anwendungen mit persistenter Identität
• DaemonSets - Stellen sicher, dass alle Knoten eine Kopie eines Pods ausführen (Logging, Monitoring)
• Jobs/CronJobs - Ausführung von Batch-Tasks und geplanten Workloads
• ConfigMaps/Secrets - Verwaltung von Konfiguration und sensiblen Daten
• Persistent Volumes - Speicher-Abstraktion für zustandsbehaftete Workloads

Hauptmerkmale

• Auto-Skalierung - Horizontal Pod Autoscaler (HPA) skaliert basierend auf Metriken
• Self-Healing - Startet fehlgeschlagene Container automatisch neu und ersetzt Pods
• Load Balancing - Verteilt Traffic über Pod-Replikas
• Rolling Updates - Zero-Downtime-Bereitstellungen mit automatischem Rollback
• Service Discovery - DNS-basierte Erkennung für interne Services
• Storage-Orchestrierung - Automatisches Mounten lokaler, Cloud- oder Netzwerk-Speicher
• Ressourcenverwaltung - CPU/Speicher-Anforderungen und -Limits pro Container
• Multi-Tenancy - Namespaces zur Isolation von Workloads und Teams

Kubernetes für KI/ML-Workloads

Kubernetes ist für produktive KI/ML-Systeme kritisch geworden:

• GPU-Scheduling mit NVIDIA GPU Operator und Device-Plugins
• Verteiltes Training über Multi-GPU/Multi-Node-Cluster
• Modell-Serving mit Auto-Skalierung von Inferenz-Endpunkten (KServe, Seldon)
• ML-Pipeline-Orchestrierung (Kubeflow, Argo Workflows)
• Jupyter-Notebook-Bereitstellungen für Data-Science-Teams
• Experiment-Tracking und Model-Registry-Integration
• Ressourcen-Quotas für faire GPU-Zuteilung über Teams hinweg
• Batch-Job-Scheduling für Training und Hyperparameter-Tuning

Anwendungsfälle

• Microservices-Orchestrierung - Bereitstellung und Verwaltung verteilter Anwendungen
• CI/CD-Pipelines - Automatisierte Build-, Test- und Bereitstellungs-Workflows
• ML-Modell-Serving - Produktions-Inferenz mit Auto-Skalierung
• Verteiltes Training - Multi-GPU-Modelltraining über Knoten hinweg
• Multi-Cloud-Bereitstellungen - Konsistentes App-Verhalten über Cloud-Anbieter hinweg
• Hybrid Cloud - Workloads über On-Prem und Public Cloud verteilen
• Edge Computing - Bereitstellung an Edge-Standorten mit K3s/Lightweight-K8s
• Datenverarbeitung - Spark, Kafka, Elasticsearch auf Kubernetes ausführen
• Zustandsbehaftete Anwendungen - Datenbanken, Message Queues mit StatefulSets
• Batch-Analytics - Datenverarbeitungs-Jobs mit CronJobs planen

Kubernetes-Ökosystem und Tools

Kubernetes hat ein umfangreiches Ökosystem von Tools und Erweiterungen:

• Helm - Paketmanager für Kubernetes-Anwendungen
• Kubeflow - ML-Toolkit zur Bereitstellung von ML-Workflows auf Kubernetes
• Istio - Service Mesh für fortgeschrittenes Traffic-Management und Sicherheit
• Prometheus - Monitoring und Alerting für Kubernetes-Cluster
• ArgoCD - GitOps Continuous Delivery für Kubernetes
• Cert-manager - Automatisches TLS-Zertifikatsmanagement
• Ingress-Controller - NGINX, Traefik für HTTP(S)-Routing
• KServe - Modell-Serving-Plattform für ML-Inferenz

Erste Schritte mit Kubernetes

Beginnen Sie mit dem Lernen von Kubernetes mit lokalen Entwicklungstools. Installieren Sie Minikube (Single-Node-Cluster) oder Docker Desktop mit aktiviertem Kubernetes. Verwenden Sie kubectl (das Kommandozeilen-Tool) zur Interaktion mit Clustern. Stellen Sie Ihre erste App bereit mit `kubectl create deployment nginx --image=nginx`, exponieren Sie sie mit `kubectl expose deployment nginx --port=80 --type=LoadBalancer` und zeigen Sie Pods mit `kubectl get pods` an. Lernen Sie Kubernetes-Konzepte durch offizielle Tutorials auf kubernetes.io/docs/tutorials.

Für Produktion wählen Sie einen verwalteten Kubernetes-Service (GKE, EKS, AKS) oder stellen Sie selbst mit kubeadm bereit. Verwenden Sie Helm-Charts für komplexe Anwendungen statt rohem YAML. Implementieren Sie Monitoring mit Prometheus und Logging mit Fluentd/ELK-Stack. Für KI/ML-Workloads installieren Sie NVIDIA GPU Operator für GPU-Unterstützung, stellen Sie Kubeflow für ML-Pipelines bereit oder verwenden Sie KServe für Modell-Serving. Kubernetes-Dokumentation und CNCF-Training bieten umfassende Ressourcen für Produktionsbereitstellungen.

Integration mit 21medien-Services

21medien verwendet Kubernetes als Grundlage für die Bereitstellung von Kunden-KI-Anwendungen im großen Maßstab. Wir entwerfen und implementieren produktionsreife Kubernetes-Cluster optimiert für ML-Workloads, konfigurieren GPU-Scheduling für verteiltes Training und stellen Auto-Skalierungs-Inferenz-Services bereit. Unser Team bietet Kubernetes-Beratung, Architektur-Design, Migrationsdienste (Docker Compose zu Kubernetes) und verwaltete Kubernetes-Operationen. Wir spezialisieren uns auf Kubeflow für ML-Pipelines, GPU-Cluster-Optimierung und kosteneffizientes Ressourcenmanagement für KI-Workloads über Cloud-Anbieter hinweg.

Preise und Zugang

Kubernetes selbst ist kostenlos und Open-Source. Kosten entstehen durch Infrastruktur und optionale verwaltete Services. Verwaltete Kubernetes-Services: GKE (Google), EKS (Amazon), AKS (Azure) berechnen ~0,10 $/Stunde für Control Plane plus Compute-Kosten für Worker-Knoten. Selbstverwaltetes Kubernetes hat keine Lizenzkosten, erfordert aber operative Expertise. Worker-Knoten-Kosten variieren: Nur-CPU-Knoten 0,05-0,50 $/Stunde, GPU-Knoten 0,60-8 $/Stunde je nach GPU-Typ. Für KI-Workloads berücksichtigen Sie Speicher (Persistent Volumes ~0,10-0,20 $/GB-Monat), Netzwerk (Load Balancer ~20 $/Monat) und Monitoring-Tools. Produktions-Cluster kosten typischerweise 500-5000 $/Monat je nach Größe, wobei GPU-lastige ML-Cluster 2000-50.000 $/Monat kosten.