Mit KI automatisieren
Kubermatic AI PaaS: Maximaler GPU-ROI, keine Bindung an einen Anbieter
Situation
Reine Rechenleistung reicht nicht aus
Unternehmen treiben den Einsatz von KI zügig voran, doch die meisten stoßen dabei auf dieselbe Hürde. GPU-Cluster werden angeschafft, Pilotprojekte laufen, doch der groß angelegte Einsatz von KI in der Produktion bleibt weiterhin unerreichbar. Das Problem liegt nicht in der Rechenleistung, sondern im Fehlen einer einheitlichen Softwareebene, die verteilte Workloads koordiniert, die Isolierung zwischen verschiedenen Mandanten verwaltet und die Einhaltung von Governance-Vorgaben sicherstellt.
Diese Lücke zu schließen, ist nicht nur eine operative, sondern auch eine strategische Priorität. Gartner bringt es auf den Punkt:
Die Herausforderung:
- Abteilungsgrenzen: Data-Science-, IT- und Sicherheitsteams arbeiten mit unterschiedlichen Tools und Umgebungen, wodurch teure GPU-Ressourcen chronisch nicht ausgelastet bleiben.
- Der Engpass bei der Bereitstellung: Die Übertragung eines Modells vom Training in die Produktion erfordert manuelle Übergaben und uneinheitliche Umgebungen, wodurch sich die Zyklen von Tagen auf Wochen verlängern.
- Die Governance-Lücke: Ohne zentralisierte Transparenz und die Durchsetzung von Richtlinien breiten sich KI-Workloads in verschiedenen Umgebungen aus, was zu Compliance-Risiken und unkontrollierten Kosten führt.
Wie wir helfen
Kubermatic als Ihr Betriebssystem für die KI-Fabrik
Kubermatic verwandelt uneinheitliche GPU-Infrastrukturen – ob Bare-Metal, lokal oder als hybride Multi-Cloud – in eine einheitliche, selbstbedienbare KI-Fabrik. Datenwissenschaftler erhalten sofortigen Selbstbedienungszugriff. Plattformingenieure behalten die detaillierte Kontrolle über hochwertige GPU-Ressourcen. Alle arbeiten auf derselben Plattform.
Selbstbedienungs-Entwicklerportal
Data-Science-Teams richten logische Kubernetes-Arbeitsbereiche sofort über einen KI-Agenten ein, der Befehle in Konfigurationen umsetzt. Die Teams konzentrieren sich auf die Modelle und nicht auf die Clusterverwaltung.
GPU-Orchestrierung
Die native Integration des NVIDIA GPU Operator stellt sicher, dass KI-Workloads direkt auf GPU-Ressourcen zugreifen können, wodurch der Overhead des Hypervisors umgangen wird. Die Bare-Metal-Bereitstellung erfolgt vollständig automatisiert.
Hochleistungs-Workloads
Bei der disaggregierten Inferenz werden LLM-Workloads in Vorabfüll- und Dekodierungsphasen aufgeteilt, die unabhängig voneinander skaliert werden können, um den Durchsatz ohne zusätzliche Hardware zu steigern. Die Gang-Scheduling-Funktion auf HPC-Niveau bewältigt umfangreiche Trainingsaufträge durch deterministische, topologiebewusste Platzierung und beseitigt so Deadlocks, die herkömmliche Kubernetes-Scheduler nicht lösen können.
KI-Netzwerkarchitektur
Ein KI-fähiger Load Balancer leitet den Inferenzdatenverkehr auf der Grundlage von Echtzeit-GPU-Telemetriedaten und Cache-Auslastung weiter, wobei semantisches Caching, Token-Ratenbegrenzungen und Prompt-Sicherheitsvorkehrungen auf Netzwerkebene durchgesetzt werden.
Sicherheit
LLM-API-Schlüssel und Modell-Anmeldedaten werden über Kubermatic SecureGuard automatisch und ohne Ausfallzeiten rotiert.
Anwendungsfälle
Enterprise AI Factory
- Die Aufgabe: Silos zwischen IT, Sicherheit und Data Science beseitigen, ohne dabei die Governance oder die GPU-Auslastung zu beeinträchtigen.
- Die Anwendung: Selbstbedienungs-GPU-Arbeitsbereiche für Datenwissenschaftler, zentralisierte Ressourcenkontingente und Richtlinienkontrollen für Plattformteams sowie automatisiertes Lebenszyklusmanagement für alle KI-Workloads – Training, Feinabstimmung und Inferenz – über eine einzige Steuerungsebene.
Neocloud-Anbieter: Von Bare-Metal-Lösungen bis hin zu verwalteten KI-Diensten
- Die Mission: Der Übergang vom margenschwachen GPU-Leasing zu einer margenstarken, schlüsselfertigen KI-Plattform für Unternehmen.
- Die Anwendung: Kubermatic baut direkt auf einer Bare-Metal-GPU-Infrastruktur auf, automatisiert die Bereitstellung und stellt ein Self-Service-Portal bereit, sodass Unternehmenskunden RAG-Pipelines und Inferenz-Endpunkte sofort und ohne den Aufwand der Hardwareverwaltung bereitstellen können.
Sovereign AI
- Die Mission: KI auf einer vollständig eigenständigen, lokalen Infrastruktur zu trainieren und einzusetzen, die strenge Vorschriften zur Datenlokalisierung erfüllt und keine Abhängigkeiten von ausländischen Cloud-Diensten aufweist.
- Die Anwendung: Kubermatic wird vollständig vor Ort oder in einer isolierten Umgebung bereitgestellt. SecureGuard schützt Anmeldedaten durch automatische Rotation. Die HPC-Planung maximiert die Auslastung begrenzter lokaler GPU-Pools. Die Daten verlassen zu keinem Zeitpunkt die kontrollierte Umgebung.
Telekommunikation: Herkömmliche Netzwerke treffen auf Edge-KI
- Die Aufgabe: Bestehende VM-basierte Netzwerkfunktionen und moderne KI-Workloads auf derselben Infrastruktur ausführen, ohne separate Stacks oder Teams.
- Die Anwendung: Kubermatic Virtualization bündelt herkömmliche VMs in Kubernetes-Pods und führt diese gemeinsam mit containerisierten KI-Inferenz-Workloads am Netzwerkrand aus – zentral verwaltet über Tausende von verteilten Standorten hinweg.
Ergebnis
Maximaler GPU-ROI und nahtlose Mobilität
Durch die Standardisierung auf die Kubermatic AI PaaS ersetzen Unternehmen fragmentierte Umgebungen durch eine einheitliche, offene Software-Schicht, die den Wert der Hardware maximiert und die Bereitstellung beschleunigt.
Maximale GPU-Auslastung
Durch intelligente Planung und disaggregierte Inferenz werden Leerlaufzeiten der GPUs teamübergreifend vermieden.
Bereitstellung in wenigen Wochen statt in wenigen Stunden
Durch automatisiertes Lebenszyklusmanagement entfallen manuelle Übergaben, wodurch sich die Bereitstellungszyklen von Wochen auf Stunden verkürzen.
Regulierte KI in großem Maßstab
Zentrale Durchsetzung von Richtlinien und Prüfpfade für alle Workloads und Umgebungen.
Keine Vertragsbindung
Die Kubernetes-AI-Konformität gewährleistet, dass Workloads frei zwischen Neoclouds, Private Clouds und lokalen Umgebungen verschoben werden können – überall dort, wo die GPU-Kosten am niedrigsten sind.
Warum Kubermatic?
Bewährte Führungsqualitäten
Anerkannt von Gartner®, Forrester, GigaOM und SPARK Matrix™ sowie als einer der wichtigsten Mitwirkenden der CNCF.
Flexibilität
Unterstützt Bare Metal, vSphere, OpenStack und alle gängigen öffentlichen Clouds (AWS, Azure, GCP).
Souveränität
Ein in Deutschland ansässiges Unternehmen, das zu 100 % eigenständige Infrastruktur sowie sichere, private Cloud-Lösungen anbietet.
Kompetente Unterstützung
Implementierung, Managed Services und rund um die Uhr verfügbarer Support durch Kubernetes-Experten.