Kubernetes

Kubernetes, oft als K8s abgekürzt, ist eine Open-Source-Plattform zur Container-Orchestrierung, die die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen automatisiert. Kubernetes wurde ursprünglich von Google entwickelt und wird jetzt von der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) verwaltet. Es bietet ein robustes Framework für den Betrieb widerstandsfähiger, verteilter Systeme. Im Kontext von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) hat es sich zu einem unverzichtbaren Werkzeug für die Verwaltung des gesamten Lebenszyklus von ML-Modellen entwickelt, vom Training bis zur Bereitstellung in Produktionsumgebungen.

Wie Kubernetes funktioniert

Kubernetes arbeitet mit einem Cluster von Maschinen, bei denen es sich um physische Server oder virtuelle Maschinen handeln kann, die sich lokal oder in der Cloud befinden. Die Hauptkomponenten umfassen:

• Cluster: Eine Menge von Knoten (Worker-Maschinen), die containerisierte Anwendungen ausführen.
• Node: Eine Worker-Maschine in einem Kubernetes-Cluster. Jeder Node führt ein Kubelet aus, das ein Agent zur Verwaltung des Nodes und zur Kommunikation mit der Steuerungsebene ist.
• Pod: Die kleinste und einfachste Einheit im Kubernetes-Objektmodell. Ein Pod repräsentiert eine einzelne Instanz eines laufenden Prozesses in einem Cluster und kann einen oder mehrere Container enthalten, wie z. B. Docker-Container.
• Bereitstellung: Verwaltet eine Reihe von Replikat-Pods und stellt sicher, dass eine bestimmte Anzahl von ihnen jederzeit ausgeführt wird. Es verwaltet Updates und Rollbacks automatisch.

Durch die Abstraktion der zugrunde liegenden Hardware ermöglicht Kubernetes Entwicklern und MLOps-Ingenieuren, den gewünschten Zustand ihrer Anwendung zu definieren, und es arbeitet daran, diesen Zustand aufrechtzuerhalten, indem es Ausfälle und Skalierungsanforderungen automatisch behandelt. Weitere Informationen finden Sie in der offiziellen Kubernetes-Dokumentation.

Kubernetes in KI und maschinellem Lernen

Kubernetes ist besonders leistungsstark für Machine Learning Operations (MLOps), da es viele Herausforderungen im Zusammenhang mit dem Aufbau und der Bereitstellung von KI-Systemen in großem Maßstab bewältigt. Seine Fähigkeit, Ressourcen effizient zu verwalten, macht es ideal für ressourcenintensive Aufgaben wie das Modelltraining. Kubernetes kann Trainingsaufträge über mehrere GPUs und Knoten skalieren, wodurch die Trainingszeit erheblich reduziert wird.

Für die Inferenz gewährleistet Kubernetes Hochverfügbarkeit und Skalierbarkeit. Hier sind ein paar Beispiele aus der Praxis:

1. Skalierbarer Objekterkennungsdienst: Ein Unternehmen stellt ein Ultralytics YOLO11-Modell für die Echtzeit-Objekterkennung als Webdienst bereit. Das Modell wird in einem Container verpackt. Mithilfe von Kubernetes können sie die Anzahl der Inferenz-Pods basierend auf dem eingehenden Datenverkehr automatisch hoch- oder herunterskalieren. Wenn ein Knoten ausfällt, plant Kubernetes die Pods automatisch auf fehlerfreie Knoten um, wodurch sichergestellt wird, dass der Dienst ohne manuellen Eingriff verfügbar bleibt. Dies ist ein gängiges Muster für die Bereitstellung von Modellen in Smart Surveillance-Systemen.
2. Komplexe NLP-Pipeline als Microservices: Ein Team entwickelt eine Natural Language Processing (NLP)-Anwendung, die mehrere Schritte umfasst: Textvorverarbeitung, Sentimentanalyse und Erkennung benannter Entitäten. Jede Komponente ist ein separater Microservice, der unabhängig voneinander in Containern verpackt ist. Kubernetes orchestriert diese Dienste, verwaltet ihre Vernetzung und ermöglicht die unabhängige Aktualisierung und Skalierung jedes Teils. Diese Architektur bietet Flexibilität und Ausfallsicherheit für komplexe KI-gesteuerte Anwendungen.

Kubernetes vs. verwandte Technologien

• Kubernetes vs. Docker: Docker ist ein Werkzeug zum Erstellen und Ausführen einzelner Container. Kubernetes ist ein Orchestrator für Container, der Tausende davon über viele Maschinen hinweg verwaltet. Sie sind keine Konkurrenten, sondern arbeiten zusammen; Sie erstellen Container-Images mit Docker und verwalten sie dann mit Kubernetes. Sie können mit den Grundlagen beginnen, indem Sie der Docker-Schnellstartanleitung folgen.
• Kubernetes vs. Serverless Computing: Serverless-Plattformen wie AWS Lambda abstrahieren das gesamte Servermanagement. Im Gegensatz dazu bietet Kubernetes mehr Kontrolle über die Infrastruktur, was es besser für langlaufende oder zustandsbehaftete Anwendungen macht. Während Serverless für ereignisgesteuerte Funktionen einfacher ist, können Serverless-Frameworks mit Tools wie Knative auf Kubernetes ausgeführt werden.

Tools und Ökosystem

Das Kubernetes-Ökosystem ist riesig und umfasst viele Tools, um seine Funktionalität zu erweitern:

• Helm: Helm, oft als Paketmanager für Kubernetes bezeichnet, hilft Ihnen bei der Verwaltung von Kubernetes-Anwendungen.
• Prometheus & Grafana: Eine beliebte Kombination zur Überwachung von Kubernetes-Clustern und -Anwendungen.
• Cloud Provider Integrationen: Große Cloud-Anbieter bieten verwaltete Kubernetes-Dienste an, wie z. B. Google Kubernetes Engine (GKE), Amazon Elastic Kubernetes Service (EKS) und Azure Kubernetes Service (AKS), die die Einrichtung und Wartung von Clustern vereinfachen.
• ML-Plattformen: Tools wie Kubeflow basieren auf Kubernetes, um ML-spezifische Workflows für Pipelines, Training und Bereitstellung bereitzustellen. Plattformen wie Ultralytics HUB optimieren die MLOps-Pipeline und abstrahieren häufig die Kubernetes-Komplexität für eine einfachere Modellbereitstellung.