Kubernetes einfach erklärt – Automatisierung für Deployments

ERKLÄRUNG

Einfach erklärt

Kubernetes (K8s) ist das De-facto-Standard-System für Container-Orchestrierung in der Cloud. Es löst das Problem, das entsteht, wenn eine Anwendung aus Dutzenden oder Hunderten von Containern besteht, die auf vielen Servern laufen müssen – zuverlässig, skalierbar und selbstheilend. Für KI-Produktionssysteme ist Kubernetes heute unverzichtbar: Inferenz-Server, Preprocessing-Pipelines und Monitoring-Dienste laufen alle als separate Container, die Kubernetes koordiniert. Frameworks wie Kubeflow bauen direkt auf Kubernetes auf und machen es zur Plattform für den gesamten ML-Lifecycle. Kubernetes verwaltet GPU-Ressourcen, skaliert Inferenz-Server automatisch bei Last und stellt sicher, dass ausgefallene Pods neu gestartet werden.

Kubernetes (K8s) ist der Standard für Container-Orchestrierung. Wenn du hunderte Container auf dutzenden Servern betreibst, sorgt Kubernetes dafür, dass alles läuft.

Was Kubernetes macht:

Deployment: Container auf verfügbare Server verteilen
Skalierung: Mehr Container bei hoher Last, weniger bei niedriger
Self-Healing: Abgestürzte Container automatisch neu starten
Service Discovery: Services finden sich gegenseitig automatisch
Rolling Updates: Neue Versionen ohne Downtime deployen

Brauche ich Kubernetes? Für kleine Projekte: Nein, Managed Services (Vercel, Railway) sind einfacher. Kubernetes lohnt sich bei vielen Services, komplexen Skalierungsanforderungen oder voller Infrastruktur-Kontrolle.

Technischer Deep Dive

Kernkonzepte

Konzept	Beschreibung
Pod	Kleinste Einheit, enthält einen oder mehrere Container
Deployment	Definiert gewünschten Zustand (Replicas, Image, Resources)
Service	Stabiler Netzwerk-Endpunkt für Pods
Ingress	HTTP-Routing von außen zu Services
ConfigMap/Secret	Konfiguration und Geheimnisse
HPA	Horizontal Pod Autoscaler für automatische Skalierung

Kubernetes für ML

GPU-Scheduling: Pods können GPUs anfordern
Spot/Preemptible Instances: Kostengünstige GPU-Nodes für Training
Persistent Volumes: Modelle und Daten persistent speichern
Custom Resources: CRDs für ML-spezifische Workloads (Training Jobs, Serving)

ANALOGIE

Kubernetes ist wie ein Hafenmeister für Container: Er entscheidet, welcher Container auf welches Schiff (Server) kommt, startet neue Container bei Bedarf, ersetzt defekte und sorgt dafür, dass alles reibungslos läuft.

WICHTIGSTE PUNKTE

Automatisiert Deployment, Skalierung und Management von Container-Anwendungen

Self-Healing: Startet abgestürzte Container automatisch neu

Standard-Infrastruktur für ML-Plattformen und Microservices in Produktion

ANWENDUNGSFÄLLE

ML-Plattformen

Kubeflow, Seldon Core und andere ML-Tools laufen auf Kubernetes

Auto-Scaling

Automatische Skalierung von Inferenz-Servern basierend auf Last

Multi-Service-Deployment

Orchestrierung von Microservices mit Service Discovery und Load Balancing

HÄUFIGE FRAGEN

Brauche ich Kubernetes?

Für kleine Projekte und einzelne Services: Nein. Managed Services (Vercel, Railway, Fly.io) sind einfacher. Kubernetes lohnt sich bei vielen Services, komplexen Skalierungsanforderungen oder wenn du volle Kontrolle über die Infrastruktur brauchst.

Was bedeutet K8s?

K8s ist die Kurzform von Kubernetes – K, 8 Buchstaben (ubernete), s. Ähnlich wie i18n für Internationalization.

Wie skaliere ich eine Anwendung in Kubernetes?

Um eine Anwendung in Kubernetes zu skalieren, können Sie den Befehl 'kubectl scale' verwenden, um die Anzahl der Replikate eines Pods zu erhöhen oder zu verringern. Alternativ können Sie auch Horizontal Pod Autoscaler einrichten, der die Anzahl der Pods basierend auf der aktuellen Last automatisch anpasst.

Was sind die häufigsten Fehler bei der Kubernetes-Konfiguration?

Häufige Fehler bei der Kubernetes-Konfiguration sind falsche Ressourcenlimits, unzureichende Netzwerkkonfigurationen und das Versäumnis, Sicherheitsrichtlinien zu implementieren. Es ist wichtig, die Dokumentation zu konsultieren und Best Practices zu befolgen, um diese Probleme zu vermeiden.

TOOLS & RESSOURCEN

Kubernetes

Die offizielle Kubernetes-Plattform

Helm

Paketmanager für Kubernetes-Anwendungen

k3s

Leichtgewichtige Kubernetes-Distribution für Edge und Entwicklung

Kubeflow

ML-Toolkit für Kubernetes

VERWANDTE BEGRIFFE

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Container (Docker)

Eine Technologie, die Anwendungen mit allen Abhängigkeiten in isolierte, portable Pakete verpackt – damit sie überall gleich laufen.

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Ein Architekturmuster, bei dem eine Anwendung aus vielen kleinen, unabhängigen Services besteht, die jeweils eine spezifische Aufgabe erfüllen.

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Eine Kultur und Praxis, die Softwareentwicklung (Dev) und IT-Betrieb (Ops) vereint, um Software schneller, zuverlässiger und automatisierter zu liefern.

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CI/CD (Continuous Integration / Continuous Deployment)

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Der Prozess, ein trainiertes ML-Modell in eine Produktionsumgebung zu bringen, wo es Vorhersagen für echte Nutzer und Anwendungen liefert.