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Cloud-Native und Künstliche Intelligenz: Zehn Jahre CNCF und neue Entwicklungen in Kubernetes

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November 14, 2025

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    Das Wichtigste in Kürze

    • Die Cloud Native Computing Foundation (CNCF) feiert ihr 10-jähriges Bestehen und richtet die KubeCon + CloudNativeCon NA aus.
    • Kubernetes führt neue Funktionen für ein flexibleres Versionsmanagement ein, einschliesslich Rollback-Optionen und Überspringen von Versionen.
    • Helm, der Paketmanager für Kubernetes, veröffentlicht nach sechs Jahren die Hauptversion 4.0 mit überarbeitetem SDK und neuem Plug-in-System.
    • Die Integration von Cloud-Native-Technologien und Künstlicher Intelligenz (KI) wird als zentraler Schwerpunkt der zukünftigen Entwicklung der CNCF hervorgehoben.
    • Ein neues Kubernetes AI Conformance Program soll Standards für den stabilen und interoperablen Betrieb von KI-Anwendungen auf Kubernetes-Clustern etablieren.
    • Neue Projekte wie DRA (Dynamic Resource Allocator) und die "Agent Sandbox" zielen darauf ab, KI-Workloads auf Kubernetes effizienter zu verwalten.
    • Die "Agent Registry" von Solo.io wird als zentrale Registratur für alle KI-Artefakte vorgestellt, um Verwaltung und Sicherheit zu verbessern.
    • Grosse Softwarehersteller wie Oracle engagieren sich ebenfalls in der Standardisierung von KI-Agenten und -Infrastrukturen.

    Die Evolution von Cloud-Native: 10 Jahre CNCF und die Konvergenz mit KI

    Die Cloud Native Computing Foundation (CNCF) begeht dieses Jahr ihr zehnjähriges Bestehen, ein Jahrzehnt, in dem sie massgeblich die Landschaft der Softwareentwicklung geprägt hat. Im Rahmen der KubeCon + CloudNativeCon North America, die vom 11. bis 14. November 2025 in Atlanta stattfand, wurden nicht nur die Errungenschaften der Vergangenheit gefeiert, sondern auch wegweisende Neuerungen und strategische Ausrichtungen für die kommenden Jahre vorgestellt. Ein zentrales Thema war dabei die zunehmende Verflechtung von Cloud-Native-Technologien und Künstlicher Intelligenz (KI), die als entscheidender Pfeiler für die nächste Dekade der CNCF-Entwicklung positioniert wird.

    Fortschritte im Kubernetes-Versionsmanagement

    Kubernetes, das Flaggschiff-Projekt der CNCF, präsentierte Aktualisierungen, die auf eine verbesserte Flexibilität im Versionsmanagement abzielen. Eine bemerkenswerte Neuerung ist die Möglichkeit, ein Upgrade der Control Plane auf Unterversionsebenen rückgängig zu machen. Administratoren können nun, beginnend mit Version 1.33, von beispielsweise Version 1.35 auf 1.34 zurückkehren, sollte die neuere Version Probleme verursachen. Diese Funktionalität wird durch eine emulierte Version realisiert, bei der die Binärdateien nach dem Upgrade zunächst das Verhalten der vorherigen Version emulieren, aber den neuen Code enthalten. Im Falle von Schwierigkeiten kann der Rücktausch der Binärdateien vereinfacht werden.

    Darüber hinaus ermöglicht Kubernetes nun das Überspringen von Versionen im Upgrade-Prozess. Während zuvor ein sequenzielles Upgrade über jede Zwischenversion notwendig war – beispielsweise von 1.33 über 1.34 zu 1.35 – kann dieser Zwischenschritt künftig entfallen. Beide Neuerungen sind Teil desselben Kubernetes Enhancement Proposal (KEP-4330), welches die Kompatibilität und Administrierbarkeit von Kubernetes-Clustern weiter optimieren soll.

    Helm 4.0: Ein Meilenstein für den Kubernetes-Paketmanager

    Der de facto Standard für das Paketmanagement in Kubernetes, Helm, hat nach sechs Jahren eine neue Hauptversion veröffentlicht: Helm 4.0. Seit seiner Aufnahme in die CNCF im Juni 2018 hat Helm eine zentrale Rolle bei der Vereinfachung der Bereitstellung und Verwaltung von Anwendungen auf Kubernetes gespielt. Die Version 4.0 bringt eine umfassende Überarbeitung des Software Development Kits (SDK) mit sich, das nun die Logging-Schnittstelle von Go nutzt und die neuesten Funktionen der aktuellen Kubernetes-Version integriert.

    Ein weiteres Highlight ist das neue Plug-in-System, das die Verwendung von Web Assembly (WASM) unterstützt. Dies soll die plattformübergreifende Einsetzbarkeit von Plug-ins erheblich vereinfachen. Die Entwickler haben zudem "unter der Motorhaube" umfangreiche Anpassungen vorgenommen, um technischen Ballast zu entfernen und moderne Funktionen zu implementieren. Für Anwender sind vor allem die neuen Chart-Features von Interesse. Helm ermöglicht es, neue Funktionen über eine Versionierung (v3) auszuprobieren, während bestehende Charts (v2) weiterhin funktionieren. Dieser Ansatz gewährleistet Stabilität und Kompatibilität, während gleichzeitig Innovationen ermöglicht werden.

    Die Konvergenz von Cloud-Native und Künstlicher Intelligenz

    Künstliche Intelligenz war ein allgegenwärtiges Thema auf der KubeCon. Jonathan Bryce, der seit Juni 2025 die Leitung der CNCF innehat, betonte, dass die Verschmelzung von Cloud-Native und KI in absehbarer Zeit eine treibende Kraft bleiben wird. Ein aktueller Bericht der CNCF zeigt, dass 41 Prozent der professionellen KI-Entwickler sich als Cloud-Native bezeichnen, was über sieben Millionen Personen entspricht. Der Anteil von KI auf Kubernetes-Clustern ist im August 2025 auf 60 Prozent gestiegen.

    Bryce formulierte das neue Ziel der CNCF: Während die vergangenen zehn Jahre der Förderung von Kubernetes und verwandten Projekten gewidmet waren, soll sich die CNCF in den nächsten zehn Jahren darauf konzentrieren, das Fundament für KI zu legen. Der Fokus liegt dabei nicht primär auf KI-Agenten selbst, sondern auf dem Aufbau der notwendigen Infrastrukturen für Training und Inferenz, die als Basis für KI-Anwendungen dienen.

    Im Bereich der CNCF-KI-Welt gibt es bereits konkrete Fortschritte. Kubernetes hat mit Version 1.34 den Dynamic Resource Allocator (DRA) allgemein verfügbar gemacht. DRA ermöglicht die Behandlung von GPUs, FPGAs und CPUs in gleicher Weise, wodurch es direkt für KI-Anwendungen genutzt werden kann. Ein weiteres junges Projekt ist die "Agent Sandbox", die darauf abzielt, die Verwaltung einzelner KI-Applikationen und Agenten zu vereinfachen. Dies beinhaltet die Entwicklung von Custom Resource Definitions (CRDs) und Controllern für Kubernetes.

    Kubernetes AI Conformance Program: Standardisierung für KI-Workloads

    Um die Interoperabilität und Stabilität von KI-Anwendungen auf Kubernetes-Clustern zu gewährleisten, hat die Kubernetes-Community gemeinsam mit der CNCF das Kubernetes AI Conformance Program ins Leben gerufen. Dieses Programm definiert Standards und Anforderungen, um einen zuverlässigen Betrieb zu ermöglichen. Dazu gehört beispielsweise die Unterstützung der APIs von DRA und des Kubernetes Gateway.

    Das Konformitätsprogramm, das nicht kostenlos ist, vergibt nach erfolgreicher Prüfung ein Zertifikat. Es wurde auf der KubeCon + CloudNativeCon North America 2025 offiziell in Version 1.0 freigegeben und wird von Unternehmen wie Broadcom, Google, Microsoft, Oracle und Red Hat unterstützt. Ziel ist es, eine gemeinsame technische Basis für KI-Infrastrukturen zu schaffen und die Portabilität von KI-Workloads über verschiedene Kubernetes-Umgebungen hinweg zu sichern, insbesondere in Hybrid-Cloud-Umgebungen und für regulatorische Anforderungen wie die Datensouveränität.

    Das Programm unterscheidet sich von Governance-Standards wie ISO 42001, die sich auf Management- und Governance-Frameworks konzentrieren. Stattdessen legt es technische Implementierungsstandards fest, welche Fähigkeiten, APIs und Konfigurationen ein Kubernetes-Cluster für den zuverlässigen und effizienten Betrieb von KI- und ML-Workloads benötigt. Dies soll die Abhängigkeit von einzelnen Herstellern reduzieren und Unternehmen ermöglichen, ihre KI-Anwendungen auf jeder konformen Plattform zu betreiben.

    Zentrale Registratur für KI-Artefakte: Die Agent Registry

    Eine weitere Neuerung, die auf der KubeCon vorgestellt wurde, ist die "Agent Registry" von Solo.io. Dieses Projekt verfolgt das Ziel, eine zentrale Registratur für alle Arten von KI-Artefakten zu etablieren, einschliesslich Model Context Protocol (MCP)-Servern, Agenten und sonstigen Informationen. Ein solcher zentraler Punkt soll die Pflege, Verwaltung und insbesondere die Implementierung von Richtlinien und Sicherheitsmassnahmen vereinfachen. Das Projekt befindet sich noch in einer frühen Entwicklungsphase.

    Auch etablierte Softwarehersteller wie Oracle engagieren sich im Bereich der KI-Infrastruktur. Oracle hat beispielsweise die AI Datenbank 26ai vorgestellt, die es ermöglicht, Abfragen über KI-Agenten-basierte Arbeitsabläufe unter Verwendung von LLMs und MCP-Servern zu erweitern. Dies soll zu präziseren und umfassenderen Ergebnissen führen und bei Bedarf die Anforderung zusätzlicher Daten ermöglichen. Anwender können KI-Agenten direkt in der Datenbank definieren und ausführen. Oracle hat zudem eine eigene KI-Agent-Spezifikation entwickelt, um die Kompatibilität mit verschiedenen Frameworks zu fördern. Gleichzeitig gibt es das CNCF-Projekt "kagent", das eine ähnliche Ausrichtung hat und Kubernetes als Fundament nutzt.

    Spezifische Anforderungen an eine KI-konforme Kubernetes-Plattform

    Das Kubernetes AI Conformance Program definiert detaillierte technische Anforderungen, die über das allgemeine Versionsmanagement hinausgehen:

    • Effizientes Management von Beschleunigern: KI-Trainingsjobs erfordern oft ressourcenintensive Hardware wie GPUs. Eine CNCF-konforme Plattform muss die Kubernetes-API für Dynamic Resource Allocation (DRA) unterstützen, um GPU-Speicher und andere Ressourcen flexibel anzufordern und zu teilen. Dadurch können Ressourcenfragmentierung und die Überprovisionierung von GPUs vermieden werden.
    • Erweiterte Ingress-Funktionen für KI-Inferenz: KI-Inferenz-Workloads unterscheiden sich von traditionellen Webanwendungen. Sie sind oft langlebiger, ressourcenintensiver und zustandsbehaftet. Das Konformitätsprogramm verlangt die Unterstützung der Kubernetes Gateway API und ihrer Erweiterungen für modellbewusstes Routing, um das Routing und Load Balancing speziell für KI-Workloads zu optimieren.
    • Zeitplanung und Orchestrierung von KI-Workloads: Für verteilte KI-Trainingsjobs ist ein "All-or-Nothing"-Scheduling entscheidend, um Deadlocks zu vermeiden, bei denen ein Job blockiert wird, weil nicht alle benötigten Pods Ressourcen finden. Lösungen wie Kueue oder Volcano müssen unterstützt werden. Cluster-Autoscaler und Horizontal Pod Autoscaler müssen in der Lage sein, Knotengruppen und Beschleuniger-Pods basierend auf KI-spezifischen Metriken zu skalieren.
    • Überwachung und Metriken: Eine konforme Plattform muss Leistungsmetriken für alle unterstützten Beschleunigertypen über standardisierte Endpunkte bereitstellen können. Ein Überwachungssystem, das Metriken im Standardformat (z.B. Prometheus) erfasst und verarbeitet, ist ebenfalls erforderlich.
    • Sicherheit und Ressourcentrennung: Strikte Isolierung auf Kernel- und API-Ebene ist für gemeinsam genutzte Beschleuniger wie GPUs unerlässlich, um Sicherheitsrisiken in Multi-Tenant-Umgebungen zu verhindern. Der Zugriff auf Beschleuniger muss klar getrennt und über Frameworks wie DRA oder Geräte-Plug-ins kontrolliert werden.
    • Unterstützung für Operatoren: KI-Frameworks wie Ray oder Kubeflow laufen als Operatoren auf Kubernetes. Eine konforme Umgebung muss die stabile Installation und Ausführung dieser Operatoren gewährleisten, einschliesslich der Stabilität von Webhooks, CRD-Verwaltung und API-Server-Struktur.

    Ein internationaler, Community-getriebener Standard

    Das Kubernetes AI Conformance Program der CNCF, entwickelt durch die Arbeitsgruppe WG AI Conformance, legt einen stabilen, offenen und zukunftssicheren Standard für KI-Infrastrukturen fest. Dieser Ansatz bietet insbesondere europäischen Unternehmen die Möglichkeit, ihre KI-Strategien portabel und souverän umzusetzen, sei es in der Public Cloud, im eigenen Rechenzentrum oder an Edge-Standorten. Mehrere Anbieterplattformen, darunter europäische Akteure wie Gardener, Giant Swarm, Kubermatic und SUSE, sind bereits als "Kubernetes AI Conformant" für die Kubernetes-Versionen 1.33 und 1.34 zertifiziert. Die CNCF lädt alle Interessierten ein, sich aktiv an der Weiterentwicklung dieses offenen Standards zu beteiligen.

    Die Entwicklungen rund um Kubernetes und die CNCF zeigen eine klare Tendenz: Die Cloud-Native-Landschaft reift weiter heran und integriert zunehmend die Anforderungen und Potenziale der Künstlichen Intelligenz. Dies schafft neue Möglichkeiten für Unternehmen, ihre Infrastrukturen effizienter, skalierbarer und sicherer zu gestalten, während gleichzeitig die Interoperabilität und Portabilität gewährleistet werden soll.

    Bibliography: - Dr. Udo Seidel. "10 Jahre CNCF: Neuigkeiten von Kubernetes – Cloud-Native und KI wachsen zusammen". heise.de, 13. November 2025. - Mike Vizard. "CNCF Adds Program to Standardize AI Workloads on Kubernetes Clusters". cloudnativenow.com, 11. November 2025. - Staff Post. "CNCF Launches Kubernetes AI Conformance Program". cncf.io, 11. November 2025. - Matthias Parbel. "CNCF standardisiert KI-Infrastruktur mit neuem Kubernetes-Programm". heise.de, 11. November 2025. - Dr. Udo Seidel. "KubeCon + CloudNativeCon mit Projektneuheiten und Aufruf gegen Patenttrolle". heise.de, 14. November 2024. - KCD New York. "10 Years of CNCF and Cloud Native's Next Decade - Daniel Krook". youtube.com, 19. Oktober 2025. - Ambassador Post. "CNCF Ambassador's reflections on 10 years of the Cloud Native Computing Foundation". cncf.io, 6. November 2025. - von master. "10 Jahre CNCF: Neuigkeiten von Kubernetes – Cloud-Native und KI wachsen zusammen". einfach-genial.de, 14. November 2025. - Info Nachrichtenkurier. "10 Jahre CNCF: Neuigkeiten von Kubernetes – Cloud-Native und KI wachsen zusammen". paules-pc-forum.de, 13. November 2025.

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