Kubernetes für produktive KI-Workloads
Kubernetes (K8s) ist der De-facto-Standard für produktive KI-Infrastruktur. Wir bauen und betreiben Ihren Cluster für LLM-Serving, MLOps-Pipelines und GPU-Workloads: hochverfügbar, auto-skalierend und DSGVO-konform auf EU-Servern.
Ollama
Qdrant
Postgres
Redis
FastAPI
n8nWas ist Kubernetes? Die Plattform für produktive KI
Kubernetes (kurz K8s) ist ein Open-Source-System zur Container-Orchestrierung, ursprünglich von Google entwickelt und heute der weltweite Standard für containerisierte Anwendungen. Im Kern beantwortet es eine Frage: Wie betreibt man hunderte Container auf dutzenden Servern, zuverlässig und automatisch, ohne dass jemand rund um die Uhr manuell eingreift.
Für KI-Workloads ist das besonders relevant. LLM-Inferenz braucht dedizierte GPU-Ressourcen, Trainings-Jobs verbrauchen massive Rechenleistung in kurzen Zeitfenstern, und mehrere Modelle wie Llama oder Mistral müssen gleichzeitig laufen, versioniert und aktualisiert werden. Kubernetes löst das mit automatischem GPU-Scheduling, KEDA für Scale-to-Zero und GitOps-basierten Deployments über ArgoCD oder Flux.
Im DACH-Raum verbinden wir Kubernetes mit DSGVO-konformer EU-Infrastruktur. Statt US-Hyperscalern betreiben wir Ihre Cluster bei Hetzner, OVH oder STACKIT, Ihre Daten verlassen die EU nie, und die Anforderungen des EU AI Acts sind von Anfang an berücksichtigt.
Kubernetes auf einen Blick
Die wichtigsten Eckdaten im Überblick.
Control Plane und Worker Nodes
Ein Kubernetes Cluster teilt sich klar in zwei Welten: den steuernden Control Plane und die Worker Nodes, auf denen Ihre KI tatsächlich rechnet.
Control Plane
Worker Node
Die kleinste deploybare Einheit, mit automatischem Restart bei Ausfällen und definierter Replica-Zahl.
Isolierte Bereiche für Teams, Projekte oder Umgebungen, sauber getrennt mit eigenen Quotas.
Stabile Endpunkte und Load Balancing, die Anfragen zuverlässig an die richtigen Pods verteilen.
Was wir rund um Ihren Cluster übernehmen
Von der ersten Architekturentscheidung bis zum laufenden Betrieb, alles aus einer Hand und auf KI-Workloads zugeschnitten.
Cluster-Setup & Architektur
Multi-Master-Architektur, GPU-Node-Pools, Netzwerk und Storage auf EU-Infrastruktur, sauber von Grund auf aufgebaut. Wir treffen die Architekturentscheidungen mit Blick auf Ihr Wachstum, statt eine Standardvorlage überzustülpen.
GPU-Scheduling
NVIDIA GPU Operator, MIG und Time-Slicing für maximale Auslastung teurer GPU-Hardware statt teurer Leerlaufzeit.
Auto-Scaling & KEDA
HPA, VPA, Cluster Autoscaler und KEDA für event-driven Scale-to-Zero. GPU-Ressourcen kosten nur, wenn sie wirklich gebraucht werden.
GitOps & CI/CD
ArgoCD und Flux für automatisierte, reproduzierbare Deployments. Modell-Updates rollen kontrolliert aus, jederzeit nachvollziehbar und ohne manuellen Eingriff.
Security & DSGVO
RBAC, Network Policies, Vault für Secrets und Audit-Logging. DSGVO-konforme Konfiguration für regulierte Branchen.
Multi-Cloud & Hybrid
Cluster über mehrere EU-Provider und On-Premise hinweg, zentral verwaltet mit Rancher und sauberer Workload-Migration.
Kubernetes für GPU-Workloads und LLM-Serving
GPU-Zeit ist teuer. Ein schlecht konfigurierter Cluster bedeutet, dass Ihre A100 acht Stunden am Tag auf Anfragen wartet, ohne zu rechnen. Wir konfigurieren Ihre Infrastruktur so, dass GPUs produktiv ausgelastet und trotzdem kosteneffizient betrieben werden.
Zentral ist dabei KEDA (Kubernetes Event-Driven Autoscaling): Es skaliert Ihre LLM-Dienste auf null, wenn keine Anfragen kommen, und fährt sie innerhalb von Sekunden wieder hoch, sobald Bedarf besteht. So zahlen Sie GPU-Ressourcen nur, wenn sie tatsächlich genutzt werden.
Für den Inference-Layer setzen wir auf vLLM oder KServe, die über den cluster-internen Load Balancer eingehende Anfragen auf mehrere Modell-Instanzen verteilen. Das Ergebnis: stabile Latenz auch bei Lastspitzen, ohne manuelle Eingriffe.
Hochperformantes LLM-Serving im Cluster
Event-driven Scale-to-Zero
GPU-Scheduling im Detail
So holen wir das Maximum aus teurer GPU-Hardware.
Automatische Konfiguration von Treibern, CUDA und Container-Runtime auf allen GPU-Nodes
Eine A100 oder H100 in mehrere isolierte GPU-Instanzen aufteilen, ideal für parallele Modell-Anfragen
Zeitliche Aufteilung von GPU-Ressourcen zwischen mehreren Workloads für maximale Auslastung
Prometheus-Metriken für GPU-Auslastung, Temperatur und Speicher, sichtbar in Grafana
Kubernetes vs. Docker: Was ist der Unterschied?
Beide Technologien arbeiten zusammen, lösen aber sehr unterschiedliche Probleme. Hier der direkte Vergleich.
| Kriterium | Docker (Compose) | Kubernetes (K8s) KI-Scale |
|---|---|---|
| Einsatzbereich | Einzelner Server, Entwicklung | Multi-Server, Produktion |
| Skalierung | manuell, begrenzt | automatisch, horizontal & vertikal |
| Hochverfügbarkeit | kein automatischer Failover | Multi-Master, Self-Healing |
| GPU-Support | NVIDIA Container Toolkit | GPU Operator, MIG, Scheduling |
| KI-Serving | für einfache Setups ausreichend | Standard für produktives LLM-Serving |
| Updates | manuell, mit Downtime | Rolling Updates ohne Downtime |
| Self-Healing | nicht vorhanden | Pods werden automatisch neu gestartet |
| DSGVO-Hosting | je nach Hosting-Entscheidung | EU-Cluster: Hetzner, OVH, STACKIT |
| Empfehlung | Prototyp, kleines Team | Produktion, Enterprise, KI-Scale |
Unsicher, ob Docker Compose oder Kubernetes das Richtige für Sie ist? Sprechen Sie uns an, kostenlose Ersteinschätzung.
Managed, Self-Hosted oder Hybrid?
Wir empfehlen das Modell, das zu Ihren Anforderungen passt, statt einer Standardlösung. Alle drei laufen DSGVO-konform auf EU-Infrastruktur.
Managed Kubernetes
Control Plane, Updates und Backups laufen beim EU-Provider. Sie konzentrieren sich auf Ihre KI-Workloads, wir auf den Betrieb.
Self-Hosted
RKE2 oder k3s auf eigener Hardware oder im eigenen Rechenzentrum. Volle Souveränität über jede Schicht des Stacks.
Hybrid & Multi-Cloud
Sensible Workloads on-premise, elastische Last in der EU-Cloud. Zentral gemanagt über Rancher, mit konsistenter Sicherheit.
Unser Kubernetes & KI Tech Stack
Bewährte Open-Source-Tools, die wir täglich in Produktionsumgebungen einsetzen.
Wer braucht Kubernetes für KI?
Sobald KI-Workloads produktiv und skalierbar laufen müssen, lohnt sich Kubernetes. Wählen Sie Ihr Profil.
Multi-Tenant-KI-Features skalierbar betreiben
SaaS-Anbieter mit KI-Funktionen betreiben ihre Modelle Multi-Tenant: isolierte Namespaces pro Kunde, Resource Quotas gegen laute Nachbarn und automatische Skalierung bei Lastspitzen. Kubernetes sorgt dafür, dass ein einzelner Kunde nie die Plattform für alle anderen ausbremst.
Von der Erstanalyse zum produktiven Cluster
Vier Schritte, transparent und ohne Überraschungen.
Kostenlose Erstanalyse
Wir sichten Ihre bestehende Infrastruktur, Workloads und Compliance-Anforderungen und identifizieren den Engpass, den Kubernetes beseitigen soll. Ohne Verpflichtung und ohne Vorbereitung Ihrerseits.
Assessment & Architektur
Wir entwerfen die Zielarchitektur, wählen Distribution, GPU-Setup, Storage und Netzwerk, kalkulieren Kosten und ROI und legen das Sicherheitskonzept fest. Sie erhalten einen klaren Plan, bevor gebaut wird.
Aufbau, Migration & Pilot
Wir bauen den Cluster auf, containerisieren bei Bedarf Ihre Anwendungen und migrieren Workload für Workload, meist parallel zum Altsystem. Sie testen einen produktiven Cluster mit echten Daten.
Go-Live & Betrieb
Go-Live auf EU-Infrastruktur, Monitoring mit Prometheus und Grafana, Schulung Ihres Teams und laufende Optimierung. Auf Wunsch mit Betriebsvertrag, auf Wunsch in Ihre Hand übergeben.
Warum KI Kanzlei im DACH-Raum?
Tiefe Kubernetes-Expertise, KI-Fokus und kompromisslose EU-Compliance, aus einer Hand.
Kubernetes aus echten KI-Projekten
Wir haben Cluster für LLM-Serving, MLOps-Pipelines und Multi-Tenant-Plattformen aufgebaut und produktiv betrieben, von Startups bis Enterprise. Wir kennen die Best Practices und die Fallstricke.
KI-spezifische Infrastruktur
Wir sind auf GPU-Workloads spezialisiert: NVIDIA GPU Operator, MIG, vLLM-Serving und optimiertes Scheduling für maximale Auslastung bei minimalen Kosten.
DSGVO & EU AI Act by Design
Alle Cluster laufen auf EU-Infrastruktur. Wir beraten zu Datenschutz, EU AI Act und souveräner Cloud-Strategie für Österreich, Deutschland und die Schweiz.
Häufige Fragen zu Kubernetes
Passt gut zu Kubernetes
n8n Automatisierung
Workflows und Integrationen, die auf Ihrem Cluster zuverlässig und skalierbar laufen.
MLOps
ML-Pipelines, Model-Registry und automatisierte Deployments. Kubernetes als Infrastruktur, MLOps als Prozessschicht.
Private AI
Lokale LLMs ohne Datenweitergabe, betrieben in Ihrem Kubernetes-Cluster auf EU-Servern.
LangChain
RAG-Systeme und KI-Agenten, produktionsreif containerisiert und auf Kubernetes deployt.
KI Wissensdatenbank
RAG-Wissensbasis mit Vektordatenbank, hochverfügbar im Cluster betrieben.
EU AI Act
Compliance-Beratung für KI-Systeme, technisch sauber auf souveräner Infrastruktur umgesetzt.