Kubernetes (kubectl)
Zweck
Kubernetes ist ein Open-Source-System zur Automatisierung der Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen. kubectl ist das primäre Befehlszeilenwerkzeug zur Interaktion mit Kubernetes-Clustern. Für KI-Agenten ist es unverzichtbar, um GPU-Cluster zu steuern, Inferenz-Endpunkte zu skalieren und den Status von großflächigen Bereitstellungen zu überwachen.
| Eigenschaft | Wert |
|---|---|
| Latest | 1.31.2 |
| LTS | N/A |
| Reifegrad | Stabil |
| Technische Schulden | Gering |
| Erwartetes Lebensende | Kein EOL bekannt |
| Wikipedia | de.wikipedia.org/wiki/Kubernetes |
Installation (Ubuntu 24.04)
sudo apt update
sudo apt install -y apt-transport-https ca-certificates curl gnupg
sudo mkdir -p -m 755 /etc/apt/keyrings
curl -fsSL https://pkgs.k8s.io/core:/stable:/v1.30/deb/Release.key | sudo gpg --dearmor --yes -o /etc/apt/keyrings/kubernetes-apt-keyring.gpg
echo 'deb [signed-by=/etc/apt/keyrings/kubernetes-apt-keyring.gpg] https://pkgs.k8s.io/core:/stable:/v1.30/deb/ /' | sudo tee /etc/apt/sources.list.d/kubernetes.list
sudo apt update
sudo apt install -y kubectl
Hello World
Beispiele
Die folgenden Beispieldaten befinden sich im Ordner examples/:
deployment.yaml: Definition eines Workloads.service.yaml: Netzwerk-Zugriff auf den Workload.ingress.yaml: Externer Zugriff über einen Ingress-Controller.configmap.yaml: Verwaltung von Konfigurationsdaten.gpu-pod.yaml: Beispiel für die Anforderung von GPU-Ressourcen.secret.yaml: Verwaltung von sensiblen Daten.hpa.yaml: Beispiel für Horizontal Pod Autoscaling.pvc.yaml: Definition eines Persistent Volume Claims für Datenspeicher.
Validierung
Nutzung für KI-Agenten
KI-Agenten können Kubernetes/kubectl nutzen, um:
- Deployment-YAMLs für neue Modellversionen zu erstellen und anzuwenden.
- GPU-Ressourcen in Cloud-Umgebungen (GKE, EKS, AKS) zu verwalten.
- Logs von verteilten Trainings-Jobs zu sammeln und zu analysieren.
- Auto-Scaling-Parameter basierend auf dem aktuellen Inferenz-Verkehr anzupassen.