KI in Kubernetes

KI-Workloads erfordern eine robuste Infrastruktur, die sich an schwankende Rechenanforderungen anpassen kann und gleichzeitig Sicherheit und Zuverlässigkeit gewährleistet. Die Integration von KI in Kubernetes schafft eine leistungsstarke Kombination für Unternehmen, die nach skalierbaren, portablen KI-Lösungen suchen.

Moderne Unternehmen erkennen zunehmend, dass die Containerisierung gegenüber herkömmlichen Bereitstellungsmethoden für KI-Anwendungen erhebliche Vorteile bietet. Kubernetes stellt die Orchestrierungsebene bereit, die für die Verwaltung komplexer KI-Workloads in hybriden Umgebungen erforderlich ist.

Die Beziehung zwischenvirtuellen Maschinen (VMs) und Kubernetesstellt eine Weiterentwicklung im Infrastrukturmanagement dar und ermöglicht es Unternehmen, das Beste aus beiden Welten zu nutzen. Dieser strategische Ansatz bietet mehr Flexibilität bei der Bereitstellung von KI-Systemen und gewährleistet gleichzeitig die Vorteile der Isolation und Sicherheit, die mit virtualisierten Umgebungen verbunden sind.

KI-Teams stehen bei der Skalierung ihrer Workloads vor erheblichen Herausforderungen: Uneinheitliche Umgebungen führen zu Problemen nach dem Motto „Auf meinem Rechner funktioniert es“; Hardware-Ressourcen werden zu Engpässen; und Bereitstellungsprozesse werden immer komplexer. Diese Probleme verschärfen sich, wenn Unternehmen ihre KI-Initiativen auf mehrere Projekte und Teams ausweiten.

Kubernetes begegnet diesen Herausforderungen durch seinen deklarativen Ansatz in Bezug auf die Infrastruktur. Funktionen zur automatischen Skalierung passen die Ressourcen je nach Bedarf automatisch an, während die Isolierung von Workloads Ressourcenkonflikte zwischen verschiedenen KI-Anwendungen verhindert. Die Abstraktionsschicht der Plattform vereinfacht zudem die Bereitstellung in unterschiedlichen Infrastrukturen, von lokalen Rechenzentren bis hin zu öffentlichen Clouds.

Über die betriebliche Effizienz hinaus bietet Kubernetes wesentliche Features für KI in Unternehmen: integrierten Datenschutz für wertvolle Modelle und Datensätze; Compliance-Kontrollen durch Namespace-Isolierung und Durchsetzung von Richtlinien; sowie Ausfallsicherheits-Features, die die Verfügbarkeit bei Infrastrukturausfällen gewährleisten. Diese Features gewinnen zunehmend an Bedeutung, da KI-Systeme den Status vom experimentellen zum geschäftskritischen Einsatz erreichen.

Ressourcenzuweisung, Automatisierung und die Unterstützung von Hybrid-Cloud-Lösungen sind zentrale Anliegen für Teams im Bereich KI-Betrieb.Kubernetes bietet native Werkzeuge,um jeden dieser Bereiche anzugehen.

Hier sind wichtige Best Practices für die Verwaltung von KI-Workloads in Kubernetes:

• Nutzen Sie Kubernetes-Namespaces zur Isolierung von Workloads: Trennen Sie die KI-Umgebungen für Entwicklung, Tests und Produktion voneinander.

• Ressourcenbeschränkungen und -anforderungen für eine optimale Zuweisung implementieren: Verhindern Sie, dass ressourcenintensive KI-Aufträge andere Workloads beeinträchtigen.

• Nutzung der Knotenaffinität für die Zuordnung von Workloads: Stellen Sie sicher, dass bestimmte GPU-intensive Aufträge auf der entsprechenden Hardware ausgeführt werden.

• Horizontale Pod-Autoskalierung für die Skalierbarkeit des Modells aktivieren: Ressourcen werden automatisch an den Bedarf angepasst.

• Überwachen Sie die Leistung mit integrierten Observability-Tools: Verfolgen Sie Metriken, die speziell für KI-Workloads relevant sind.

Herkömmliche KI-Bereitstellungen basieren in der Regel auf virtuellen Maschinen oder Bare-Metal-Servern mit manuell konfigurierten Umgebungen. Dieser Ansatz führt zu einer engen Kopplung zwischen Anwendungen und Infrastruktur, was die Verlagerung von Workloads zwischen Umgebungen oder eine effiziente Skalierung erschwert.

Containerbasierte KI mit Kubernetes verändert dieses Paradigma grundlegend, indem Anwendungen zusammen mit ihren Abhängigkeiten gebündelt werden und gleichzeitig Orchestrierung für die Bereitstellung und Skalierung genutzt wird.

Workflow-Tools verdeutlichen die Unterschiede zwischen den Ansätzen. Herkömmliche CI/CD-Systeme wie Jenkins arbeiten auf VM-Ebene und berücksichtigen die Dynamik von Containern nur begrenzt, während Kubernetes-native Plattformen wie Kubeflow spezialisierte Komponenten für KI-Pipelines, die Nachverfolgung von Experimenten und den Modellbetrieb bereitstellen.

Ein weit verbreitetes Missverständnis besagt, dass die Kubernetes-Orchestrierung nur Microservices-Architekturen zugutekommt. In Wirklichkeit profitieren KI-Workloads verschiedener Architekturen erheblich von der Containerisierung: Monolithische Modelle profitieren von konsistenten Bereitstellungsumgebungen; verteilte Trainingsaufträge nutzen die Ressourcenorchestrierung; und serverlose Inferenzdienste nutzen die Funktionen zur automatischen Skalierung.

Kubernetes bietet erhebliche Vorteile für KI-Workloads, die sich direkt auf die Geschäftsergebnisse und die betriebliche Effizienz auswirken. Diese Vorteile bewältigen häufige Herausforderungen bei der KI-Bereitstellung und ermöglichen gleichzeitig neue Funktionen.

Vorteile hinsichtlich der Skalierbarkeit helfen Unternehmen, sich an wechselnde Anforderungen an die Workloads anzupassen:

• Ressourcenzuweisung nach Bedarf: Dynamische Bereitstellung von Rechenressourcen für Trainingsaufträge auf der Grundlage von Priorität und Verfügbarkeit.

• Horizontale Skalierung: Erhöhen Sie die Rechenkapazität für Inferenzdienste, wenn die Nachfrage der Nutzer steigt.

Effizienzsteigerungen senken Kosten und beschleunigen die Entwicklung:

• Automatisierte Auftragsplanung: Optimieren Sie die Clusterauslastung durch intelligente Zuordnung von Workloads auf Basis der Ressourcenanforderungen.

• Optimierte Infrastrukturnutzung: Gemeinsame Nutzung von GPU-Ressourcen für mehrere Projekte durch Zeitaufteilung und Multi-Tenancy.

Portabilitätsvorteile beseitigen umgebungsspezifische Probleme:

• Multi-Cloud- und Hybrid-Bereitstellungen: Führen Sie dieselben KI-Workloads ohne Anpassungen bei verschiedenen Infrastrukturanbietern aus.

• Einfache Replikation über verschiedene Umgebungen hinweg: Wechseln Sie mit einheitlichen Konfigurationen von der Entwicklung in die Produktion.

Kollaborationsfunktionen verbinden Data-Science- und Operations-Teams:

• Gemeinsame Infrastruktur für Datenwissenschaftler und DevOps: Schaffung gemeinsamer Plattformen mit spezialisierten Tools für die jeweilige Rolle.

• Zentralisierte Verwaltung von Pipelines: Koordinieren Sie komplexe Arbeitsabläufe über mehrere Teams und Systeme hinweg.

AusfallsicherheitsFeatures tragen zur Aufrechterhaltung des Geschäftsbetriebs bei:

• Automatische Ausfallsicherung der Arbeitslast: Wiederherstellung nach Knotenausfällen ohne manuellen Eingriff.

• Integrierte Backup and Recovery: Schützen Sie Modellartefakte und Trainingsdaten durch einheitliche Sicherungsprozesse.

Commvault bietet umfassende Lösungen für Datensicherheit und -management, die speziell für KI-Workloads in Kubernetes-Umgebungen entwickelt wurden. Unsere Plattform lässt sich in Kubernetes-Cluster integrieren und bietetSchutz auf Unternehmensniveaufür die gesamte KI-Pipeline – von Trainingsdaten bis hin zu Modellartefakten.

Unternehmen, die KI-Workloads ausführen, stehen vor besonderen Herausforderungen beim Datenmanagement: Große Datensätze erfordern effiziente Backup-Strategien; die Modellversionierung verlangt eine präzise Recovery-Prozedur zu einem bestimmten Zeitpunkt; und die Einhaltung gesetzlicher Vorschriften erfordert robuste Governance-Kontrollen. Commvault bewältigt diese Herausforderungen durch speziell entwickelte Lösungen für containerisierte Umgebungen.

Die Kubernetes-Integration von Commvault bietet wichtige Funktionen für KI-Workloads in mehreren Schlüsselbereichen:

Datensicherheit:

• End-to-End-Verschlüsselung: Schützen Sie sensible Trainingsdaten und firmeneigene Modelle.

• Rollenbasierte Zugriffskontrollen: Integration mit der Kubernetes-Authentifizierung.

• Schnelle Genesung:

• Nahezu sofortige Recovery persistenter Volumes: Schnelle Recovery von KI-Datensätzen.

• Snapshot-Verwaltung: Effiziente Sicherung und Wiederherstellung großer Datenmengen.

• Zentralisierte Verwaltung:

• Einheitliches Dashboard für Workloads: Überwachen Sie den Schutz über mehrere Cluster und Clouds hinweg.

• Richtlinienbasierte Automatisierung: Gewährleistung eines einheitlichen Schutzes über alle Umgebungen hinweg.

Um den Schutz für KI-Workloads in Kubernetes zu maximieren, sollten Unternehmen diese Best Practices mit Commvault umsetzen:

• Commvault-Agent in Kubernetes-Clustern bereitstellen: Anwendungskonsistente Backups aktivieren.

• Konfigurieren Sie Sicherungsrichtlinien für KI-bezogene Namespaces: Richten Sie den Schutz nach der Sensibilität der Daten und den Recovery-Anforderungen aus.

• Replikation auf sekundäre Speichermedien aktivieren: Schaffen Sie Ausfallsicherheit bei Ausfällen am Primärstandort.

• Überwachen und testen Sie die Recovery-Prozesse regelmäßig: Überprüfen Sie die Schutzstrategien.

Mit dem Schutz von Commvault für Kubernetes können Unternehmen ihre KI-Initiativen beschleunigen und gleichzeitig die Datenintegrität, Sicherheit und Compliance über den gesamten Modelllebenszyklus hinweg gewährleisten.

Die Integration von KI-Workloads in Kubernetes stellt einen bedeutenden Wandel in der Herangehensweise von Unternehmen an Datenmanagement und -schutz dar. Moderne Unternehmen benötigen robuste Lösungen, die mit ihren KI-Initiativen skalieren können und gleichzeitig Sicherheit und Compliance gewährleisten.

Durch die Kombination der Orchestrierungsfunktionen von Kubernetes mit umfassendem Datenschutz können Unternehmen widerstandsfähige KI-Infrastrukturen aufbauen, die ihre Geschäftsziele unterstützen.Demo anfordernum zu erfahren, wie wir Ihnen helfen können, Ihre KI-Workloads in Kubernetes zu schützen und zu verwalten.