Mirantis erhielt für k0s und k0rdent die CNCF Certified Kubernetes AI Conformance v1.35, die Gang-Scheduling über mehrere GPUs und Cluster hinweg validiert. Elastische Skalierung nach GPU-Bedarf ermöglicht unterbrechungsfreies Training synchroner Modelle. Durch automatisiertes Ressourcenmanagement und dynamische Clusterausweitung wird hohe Hardwareeffizienz erzielt. Unternehmen können damit verteiltes Machine Learning global orchestrieren, reproduzierbare Tests durchführen und die volle Skalierbarkeit nutzen. Offenheit und Standardkonformität verhindern Vendor Lock-in optimierte, umfassend zentrale Pipelines und robustes Monitoring.
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Verteiltes Machine Learning auf Kubernetes v1.35 mit Mirantis Lösungen
Die Cloud Native Computing Foundation hat Mirantis k0s und k0rdent für Kubernetes v1.35 nach der AI Conformance-Spezifikation zertifiziert. Damit ist offiziell dokumentiert, dass beide Plattformen KI-Workloads umfassend unterstützen: vom verteilten Training über Inferenzabfragen bis zur automatischen GPU-Orchestrierung auf Upstream-Kubernetes. Die Lösungen arbeiten ohne proprietäre Add-ons, bieten reproduzierbare Testergebnisse und ermöglichen Unternehmen, ihre GPU-Farmen flexibel, global skalierbar und integrativ in Multi-Cloud-Umgebungen zu betreiben inklusive nativer Telemetrie, Security-Integrationen, Lifecycle-Management-Tools und automatischer Updatestrategien.
Offene KI-Konformität: Mirantis belegt Standard-Compliance von k0s und k0rdent
Das CNCF Kubernetes AI Conformance-Programm schreibt einheitliche Mindestfunktionen für das Ausführen von KI-Workloads auf Kubernetes vor und verlangt öffentlich zugängliche, reproduzierbare Tests als Nachweis. Mirantis hat daher sämtliche Testdefinitionen sowie die erzielten Ergebnisse für k0s und k0rdent komplett in der offiziellen Dokumentation offengelegt. So können Unternehmen jeden einzelnen Prüfabschnitt selbst nachvollziehen, die Einhaltung der Upstream-Kriterien prüfen und über die öffentlichen Datensätze eine fundierte Basis für den Produktionseinsatz gewinnen. Damit steigt das Vertrauen in langfristige Projektstabilität.
Skalierbares GPU-Management und Inferenz-Routing ohne manuellen Eingriff vollständig ermöglicht
Durch automatische Zuweisung von GPU-Ressourcen und eigenständige Installation relevanter Treiber entlasten beide Plattformen Administratoren erheblich. Mittels Kubernetes Gateway API werden Inferenz- und Model-Serving-Verkehre sicher und transparent durch das Cluster geroutet. So entsteht eine homogene Infrastruktur für verteilte GPU-Workloads, die ohne proprietäre Netzwerkkomponenten auskommt. Dieser ganzheitliche Ansatz reduziert Betriebsaufwand, steigert Performance und ermöglicht skalierbare KI-Workflows mit reproduzierbaren Ergebnissen in produktiven Umgebungen verschiedener Größenordnungen. Sie bietet automatische Skalierung, flexible Ressourcenplanung und Zuverlässigkeit.
Mirantis-Plattform ermöglicht verteiltes KI-Training über Cluster hinweg mit Skalierung
Mirantis kombiniert Gang-Scheduling mit automatischer GPU-Skalierung, um synchronisierte Trainingsläufe über mehrere Cluster hinweg zu betreiben. Das System identifiziert dabei abhängige Pods und startet sie gemeinsam, um Synchronisationsbarrieren zu reduzieren. Bei steigendem Workload erhöht es GPU-Kapazitäten dynamisch, bei sinkendem Bedarf verringert es sie wieder. So entsteht ein elastisches Umfeld, das sowohl kleinen Testumgebungen als auch europa- und weltweit verteilten KI-Farmen mit hunderten GPU-Knoten maximale Auslastung, Konsistenz und Kosteneinsparungen bietet und Skalierbarkeit.
k0s k0rdent: Time-Slicing, Self-Healing und detaillierte GPU-Observability komplett inklusive
k0s und k0rdent bieten umfassende GPU-Observability, indem sie genaue Daten zu Auslastung, Speicherstatus, Temperaturentwicklungen und Leistungsparametern sammeln. Mithilfe von Time-Slicing können GPUs mehreren Pods gleichzeitig zugeordnet werden, um Ressourcen dynamisch zu teilen und die Effizienz zu verbessern. Innovative Operatoren wie KubeRay operieren als Self-Healing-Charts, die automatisch fehlerhafte Pods neu starten und Kubernetes-eigene Wiederherstellungsmechanismen auslösen. So bleibt der Betrieb verteilter KI- und Datenpipeline-Workloads stets robust und skalierbar. Administratoren profitieren darüber hinaus.
Reduzierte Komponentenanzahl dank k0s Single-Binary verbessert Betriebsoptimierung nachhaltig deutlich
Mit einer einzigen, kompakten Binary fasst k0s sämtliche Steuerungs- und Verwaltungsfunktionen von Kubernetes zusammen. Dieser integrierte Ansatz unterstützt nahtlose Clusterbereitstellung in lokalen und global verteilten Umgebungen. Die Kompatibilität zum Upstream-Kubernetes-API bleibt vollständig erhalten, sodass Standard-Tools und -Erweiterungen ohne Anpassungen funktionieren. Plattformbetreiber freuen sich über reduzierte Abhängigkeiten, kurze Installationszeiten und vereinfachte Updates. Gleichzeitig sinkt die Angriffsfläche, da weniger bösartige Komponenten potenziell ausgenutzt werden können. Dies erhöht deutlich Stabilität, Skalierbarkeit und Simplizität.
Kritische KI-Workloads: k0rdent geht über CNCF-Basis hinaus mit Flottenmanagement
k0rdent baut auf standardisiertem Kubernetes auf und erweitert das CNCF-Constraint-Sample um erweiterte KI-Funktionalität. Das Scheduling-Modul verteilt GPU-Tasks intelligent nach Priorität und Ressourcenverfügbarkeit. Dank Multi-Tenancy bleiben Projekte voneinander isoliert, während Policies zentral verwaltet werden. Flottenmanagement orchestriert global verteilte Knoten, automatisiert Updates und skaliert Kapazitäten bedarfsgerecht. Betreiber profitieren von optimierter Auslastung, konsistenter Performance und reduzierten Betriebskosten. Die offene Architektur ermöglicht Integration bestehender Monitoring- und CI/CD-Systeme. Sicherheits- und Compliance-Features runden das Angebot ab.
Offene Upstream-Standards bieten Unternehmen zuverlässige, skalierbare Grundlage für KI-Infrastrukturen
Für Randy Bias, Vice President Open Source Strategy & Technology bei Mirantis, belegt die CNCF-Zertifizierung die ganzheitliche Full-Stack-KI-Strategie auf offenem Upstream-Kubernetes als tragfähige, community-orientierte Lösung. Er unterstreicht, dass damit Interoperabilität und Portabilität garantiert werden. CNCF-CTO Chris Aniszczyk ergänzt, dass die durch Community validierten Tests eine verlässliche Basis schaffen, um KI-Agenten-Services und verteilte GPU-Workloads verantwortungsvoll, skalierbar und ohne Abhängigkeiten von proprietären Anbietern auszurollen. Effizient, nahtlos automatisiert und global optimiert.
Die Mirantis-Plattformen k0s und k0rdent stellen Unternehmen eine zertifizierte Upstream-Kubernetes-Umgebung zur Verfügung, die speziell für KI-Workloads optimiert ist. Vollautomatisches GPU-Management, Inferenz-Routing über Gateway API und Gang-Scheduling schaffen eine durchgängige Orchestrierung von Training bis Inferenz. Öffentliche, reproduzierbare CNCF-Conformance-Tests sichern Vertrauen in die Einhaltung aller Upstream-Standards. Optionales Multi-Tenancy- und Flotten-Handling erlaubt horizontales Wachstum. Durch offene Architektur bleiben Nutzer frei von proprietären Beschränkungen und auf zukunftssichere Infrastruktur gesetzt Time-Slicing-Mechanismen und elastische Skalierung sorgen.
