Kubernetes hat sich als unverzichtbares Werkzeug für die Orchestrierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen etabliert. Insbesondere in der Welt der Microservices bietet es eine solide Grundlage, auf der Unternehmen ihre Infrastruktur skalieren und automatisieren können. Doch bei der Anwendung im Bereich der Künstlichen Intelligenz stoßen viele auf Herausforderungen. KI-Workloads unterscheiden sich grundlegend von klassischen Microservices, insbesondere aufgrund ihrer ressourcenintensiven Natur, der Notwendigkeit für interaktive Entwicklungsprozesse und spezifischer Scheduling-Anforderungen. Hier setzt SkyPilot an und hebt die Nutzung von Kubernetes für KI auf ein ganz neues Level.
Die typischen Anforderungen von KI-Workloads untersuchen KI-Entwicklung zeichnet sich durch eine iterative Herangehensweise aus. Während bei Microservices oft ein „fire-and-forget“-Deployment genügt, bei dem Anwendungen nach dem Rollout lange Zeit ohne Eingriff laufen, erfordern KI-Modelle ständige Anpassungen, Datenbereinigungen und Trainingsdurchläufe. Entwickler und Datenwissenschaftler benötigen eine interaktive Umgebung, in der sie Code schnell ändern und verschiedene Modelle testen können. Darüber hinaus sind KI-Workloads oft äußerst ressourcenhungrig. Besonders das Training großer Modelle benötigt leistungsstarke GPUs mit viel VRAM, was sich in hohen Kosten niederschlägt.
Unternehmen mit begrenzten Ressourcen stehen daher vor der Herausforderung, diese Compute-Power effizient zu verwalten und optimal einzusetzen. Schließlich erfordern Trainingsjobs häufig eine gleichzeitige Verfügbarkeit mehrerer GPU-Ressourcen, bekannt als Gang Scheduling, um verteilte Trainingsmethoden effektiv auszuführen. Kubernetes unterstützt diese Funktion standardmäßig nicht, was die Durchführung anspruchsvoller Trainingsjobs erschwert. Die zugrundeliegende Architektur von Kubernetes ist zudem auf die Verwendung in einem einzigen, eng vernetzten Cluster ausgelegt. Das Behindernetzwerk etcd, das für die Cluster-Datenverwaltung zuständig ist, verliert an Leistung, wenn es über mehrere Regionen verteilt wird.
Die Folge sind oftmals eine regionale Ressourcenbindung und daraus resultierende Einschränkungen in Verfügbarkeit und Kosteneffizienz. Die Komplexität von Kubernetes überwinden Die Lernkurve für Kubernetes ist steil, insbesondere für KI-Ingenieure und Data Scientists, die fachlich weniger mit Infrastrukturthemen vertraut sind. Die Beherrschung von Containerisierung, Service-Management, Pods und anderen Elementen des Kubernetes-Ökosystems erfordert viel Zeit und eine enge Zusammenarbeit mit Infrastrukturteams. Diese Komplexität lenkt von der eigentlichen KI-Entwicklung ab und sorgt für Frustration innerhalb vieler Entwicklerteams. Gleichzeitig bietet Kubernetes jedoch herausragende Vorteile.
Features wie automatische Skalierung, selbstheilende Mechanismen, umfassendes Ressourcenmanagement und eine stabile Produktionsumgebung machen es gerade für einen professionellen Betrieb unverzichtbar. Doch um diese Stärken gewinnbringend für KI-Workloads zu nutzen, braucht es spezialisierte Tools und Frameworks, die die Lücke zwischen den Anforderungen von KI und den Gegebenheiten von Kubernetes schließen. SkyPilot als Enabler für KI auf Kubernetes und mehr SkyPilot positioniert sich als Framework, das speziell für den Betrieb von KI-Workloads entwickelt wurde und dabei nahtlos auf Kubernetes aufsetzt. Es nutzt die Kernstärken von Kubernetes, abstrahiert jedoch dessen Komplexitäten und erweitert den Funktionsumfang deutlich. Mit SkyPilot können Entwickler KI-Modelle auf ihrer gewohnten Infrastruktur ausführen, ohne sich um die Details des Ressourcenmanagements kümmern zu müssen.
Eine der wichtigsten Funktionen von SkyPilot ist die Möglichkeit, interaktiv an KI-Modellen zu arbeiten – inklusive SSH-Zugang und Integration in beliebte Tools wie VSCode und Jupyter Notebooks. Während Entwickler ohne SkyPilot bei jeder Codeänderung einen langwierigen Prozess durchlaufen müssen, der Docker-Images baut, Registries aktualisiert und Kubernetes YAML anpasst, erledigt SkyPilot diesen Ablauf mit einem einzigen Befehl. So wird die Entwicklungszeit drastisch verkürzt und die Arbeitszufriedenheit erhöht. Darüber hinaus unterstützt SkyPilot ein intelligentes Scheduling innerhalb von multi-tenant Kubernetes-Clustern. GPUs werden automatisch benutzerisoliert und so effizient verteilt, dass Ressourcen optimal genutzt und Konflikte zwischen parallelen Jobs minimiert werden.
Im Gegensatz zum manuellen Koordinieren von Ressourcen, das per Slack oder Tabellenkalkulation häufig ineffizient ist, übernimmt SkyPilot die gesamte Ressourcenverwaltung automatisch. Maximale Verfügbarkeit und Kostenoptimierung durch Multi-Cluster- und Cloud-Bursting-Strategien Ein zentrales Merkmal von SkyPilot ist die Fähigkeit, bei Ressourcenknappheit „über den Tellerrand“ des lokalen Kubernetes-Clusters hinaus zu agieren. Dank einer ausgeklügelten Optimierungslogik kann SkyPilot freie GPUs in anderen Clouds oder Regionen erkennen und dort automatisch Kapazitäten für laufende Jobs hinzubuchen. Fehlertoleranz wird ebenfalls großgeschrieben, da SkyPilot automatisch auf GPU-Ausfälle oder Spot-Instance-Preemptions reagiert und Jobs ohne Unterbrechung fortsetzt. Dieser Cloud-Bursting-Mechanismus ist nicht nur eine Garantie für bessere Verfügbarkeit, sondern ermöglicht in Verbindung mit Spot-Instanzen auch erhebliche Kosteneinsparungen.
SkyPilot kombiniert On-Demand- und Spot-Ressourcen intelligent, was je nach Nutzungsszenario eine Kostenreduktion um das Sechsfache gegenüber rein on-prem Basis bedeuten kann. Damit ist es möglich, bei gleichbleibender Performance deutlich günstiger zu arbeiten. Der vereinheitlichte Zugriff auf verschiedenste Ressourcen – ob on-premise, in privaten oder öffentlichen Clouds – erlaubt es Teams, mit der gleichen YAML-Spezifikation auf heterogenen Infrastrukturen zu arbeiten. So wird dynamisches Skalieren und Verfügbarkeitsmanagement zu einem zentralen Bestandteil der KI-Entwicklungsprozesse. Integration in bestehende Kubernetes-Toolchains und Ökosystem Ein entscheidender Vorteil von SkyPilot ist die nahtlose Integration in bestehende Kubernetes-Tools.
SkyPilot behandelt KI-Jobs als normale Kubernetes-Pods und nutzt Services beziehungsweise Ingress-Ressourcen zur Bereitstellung von Anwendungen. Dadurch können Monitoring- und Logging-Lösungen, die in Unternehmen bereits etabliert sind, ohne weitere Anpassungen verwendet werden. Dies erleichtert die Einführung von SkyPilot erheblich, da keine zusätzlichen Management- oder Observability-Tools aufgesetzt werden müssen. Die Transparenz über den Zustand und die Performance einzelner Jobs bleibt erhalten und lässt sich in bekannte Dashboards einbinden. Praktische Schritte: Die gesamte KI-Lifecycle mit SkyPilot auf Kubernetes Der Einstieg in SkyPilot auf Kubernetes ist vergleichsweise einfach.
Die Installation erfolgt über pip, unterstützt durch Kubernetes-spezifische Abhängigkeiten. Existierende Kubernetes-Cluster können durch ihre Standard kubeconfig-Datei ganz einfach mit SkyPilot verbunden werden. Für Entwickler, die noch keinen Cluster besitzen, bietet SkyPilot mit „sky local up“ eine unkomplizierte lokale Lösung für Testzwecke. Im Entwicklungsprozess können GPU-Cluster startklar gemacht werden, indem verfügbare GPUs mit SkyPilot abgefragt und die gewünschte Konfiguration gestartet wird. Sobald die Cluster bereitstehen, wird die Verbindung per SSH oder direkt über VSCode hergestellt – das Arbeiten passiert so, als ob der Entwickler lokal auf dem Rechner arbeiten würde, nur mit GPU-Power im Hintergrund.
Auch Jupyter Notebooks lassen sich auf dem GPU-Cluster starten und mit Port-Forwarding lokal im Browser nutzen, wodurch ein flüssiges, GPU-beschleunigtes Forschungserlebnis entsteht. Dies ist besonders für Data Scientists wichtig, die auf interaktive Analyse- und Visualisierungstools angewiesen sind. Für das Training im großen Stil unterstützt SkyPilot das Starten von verteilten Jobs mit mehreren Knoten und GPUs. Dabei kümmert sich SkyPilot um das richtige Scheduling der Pods, die Vorbereitung der Umgebung, das Installieren der notwendigen Abhängigkeiten und auch um das automatische Wiederaufnehmen bei Fehlern. So können komplexe Modelle wie BERT mit wenigen Konfigurationsschritten skaliert trainiert werden.
Die Überwachung der Trainings-Jobs geschieht bequem über CLI-Tools wie „sky jobs queue“ oder direkte Log-Anzeige. Nach dem Training steht mit SkyServe eine Komponente von SkyPilot für das Serving bereit. SkyServe ermöglicht es, Modelle über einheitliche Endpunkte mehreren Clients hochverfügbar und skalierbar zu servieren. Dank integrierter Autoskalierung und Lastverteilung können Services auch unter Last konstant performant bleiben. Ein Beispiel dafür ist die Nutzung von vLLM zur Bereitstellung des Gemma-Modells, mit deutlich weniger Konfigurationsaufwand als bei herkömmlichen Kubernetes YAML-Dateien.
Weiterhin lassen sich Dienste mühelos skalieren oder aktualisieren – SkyPilot übernimmt das Ressourcenmanagement und kann bei Bedarf auch in die Cloud hinein skalieren, um Engpässe zu vermeiden. Zusammenfassung Kubernetes ist zweifellos eine leistungsfähige Plattform für containerisierte Anwendungen, stößt bei AI-Workloads jedoch an seine Grenzen. Die Anforderungen an interaktive Entwicklung, Gang Scheduling sowie die effiziente Nutzung heterogener und weitverstreuter Ressourcen machen den Einsatz komplex. SkyPilot adressiert diese Herausforderungen und erweitert die Möglichkeiten von Kubernetes, indem es die Nutzerfreundlichkeit erhöht, die Kosteneffizienz maximiert und die Verfügbarkeit verbessert. Mit SkyPilot können KI-Entwickler und Data Scientists sich auf die eigentliche Arbeit konzentrieren – nicht auf Infrastruktur-Probleme.
