Einheit 2.7: Künstliche Intelligenz und Container Dienste

Einführung

Da Cloud-Plattformen ausgereift sind, benötigen Organisationen mehr als nur grundlegende Rechenressourcen und Speicher. Sie benötigen intelligente Dienste, die Daten analysieren und Inhalte generieren können, und Container-Plattformen, die moderne Microservices im großen Maßstab ausführen können. IONOS Cloud bietet beides: KI-Dienste, die maschinelles Lernen in Ihre Anwendungen bringen, ohne dass Sie GPU-Infrastruktur verwalten müssen, und Container-Orchestrierungsdienste, die die Komplexität des Bereitstellens und Skalierens von Container-Anwendungen handhaben.

In dieser Einheit werden Sie zwei wesentliche Dienstekategorien erkunden, die auf der in früheren Einheiten behandelten Kerninfrastruktur aufbauen. Wir werden KI-Dienste für Inferenz und Dokumentenintelligenz behandeln, gefolgt von Container-Diensten für den Betrieb von Produktions-Kubernetes-Workloads mit gemanagten Registern und Unternehmensplattform-Optionen.

1. Künstliche Intelligenz-Dienste

IONOS Cloud bietet einen gemanagten KI-Schlussfolgerungsdienst, der maschinelles Lernen in Ihre Anwendungen integriert, ohne dass Sie GPU-Infrastruktur verwalten oder ein KI-Experte werden müssen.

1.1 AI Model Hub

AI Model Hub ist IONOS' Schlussfolgerungsdienst, der einen Katalog vorab trainierter Grundmodelle bereitstellt, die direkt über REST-APIs verwendet werden können. Diese Modelle wurden bereits von ihren ursprünglichen Entwicklern auf großen öffentlichen Datensätzen trainiert und können sofort für die Schlussfolgerung ohne Training oder Feinabstimmung verwendet werden.

Typen der verfügbaren vorab trainierten Modelle:

Wann Sie AI Model Hub verwenden sollten:

Sie sollten AI Model Hub verwenden, wenn Sie erweiterte KI-Funktionen (Textgenerierung, Bildersstellung, Einbettungen, semantische Suche) ohne den operativen Aufwand von Hardware, Modelltraining oder Compliance-Arbeiten benötigen. Der Dienst ist besonders wertvoll für Textgenerierung und Chatbots, Bildgenerierung für Marketing oder Design, semantische Suche und Retrieval-Augmented Generation (RAG), bei der LLM-Antworten auf Ihre eigenen Dokumente basieren.

Schlüsselvorteile:

• Gemanagtes Hosting ohne Server oder GPU-Cluster, die Sie verwalten müssen
• Sicherheit und Compliance, wobei die Daten in Deutschland bleiben, GDPR-konform
• Skalierbarkeit, die automatisch an die Anfrage Volume angepasst wird
• Einheitliches, OpenAI-kompatibles API für einfache Integration
• Token-basierte Abrechnung, die transparente, nutzungsabhängige Preise bietet

Alle Modelle werden über ein einziges, OpenAI-kompatibles API bereitgestellt, und Sie können Modelle auf Knopfdruck wechseln, ohne die Infrastruktur neu bereitstellen zu müssen. Tool-Aufruf-Funktionen ermöglichen es unterstützten LLMs, externe APIs und Funktionen während eines Gesprächs aufzurufen, wodurch reale Aktionen wie Datenbankabfragen oder Bestellplatzierungen ermöglicht werden. Für Retrieval-Augmented Generation kombinieren Sie Hub-Einbettungen und Sprachmodelle mit einer Vektordatenbank. Der empfohlene Pfad für neue Builds ist IONOS Managed PostgreSQL mit der pgvector-Erweiterung als Vektorspeicher, wobei AI Model Hub die Einbettungs- und Textgenerierungsmodelle bereitstellt. Die ältere native Dokumentensammlungs-Funktion (ein gemanagter Vektorspeicher) ist veraltet und für neue Bereitstellungen geschlossen; bestehende Sammlungen bleiben bis zum 31.08.2026 funktionsfähig, aber neue RAG-Projekte sollten den selbstverwalteten pgvector-Pfad verwenden. Viele der verfügbaren Modelle sind mehrsprachig und unterstützen europäische Szenarien der Datensouveränität, in denen eine breite Sprachabdeckung innerhalb eines GDPR-konformen Umfelds essentiell ist, wobei API und API für eine einfache Integration sorgen und GDPR die notwendige Konformität bietet, während Volume und AI Model Hub die erforderliche Skalierbarkeit und Funktionalität bereitstellen, unterstützt durch GPU und AI Model Hub, wobei REST die notwendigen APIs bereitstellt und Managed PostgreSQL und AI Model Hub die Grundlage für neue Builds bilden, wobei GDPR die erforderliche Konformität gewährleistet.

2. Container-Dienste

Container-Technologie ist zum Standardweg geworden, um moderne Anwendungen zu paketieren und auszuführen. IONOS Cloud bietet gemanagte Container-Dienste, die die Komplexität des Ausführens von Container-Anwendungen im großen Maßstab handhaben.

2.1 Managed Kubernetes

Managed Kubernetes ist der vollautomatisierte Dienst von IONOS für das Ausführen von produktionsreifen Kubernetes-Clustern ohne den operativen Aufwand des Managens der Steuerungsebene und der zugrunde liegenden Infrastruktur.

Wichtige Vorteile von Managed Kubernetes:

Cluster-Bereitstellungsmodelle:

Managed Kubernetes unterstützt zwei Bereitstellungsmodelle, die beeinflussen, wie Ihre Cluster mit dem Netzwerk verbunden ist. In einer öffentlichen Cluster erhalten Worker Nodes Internet-routbare IP-Adressen, wodurch sie direkt von außerhalb Ihres virtuellen Rechenzentrums erreichbar sind. In einer privaten Cluster werden Worker Nodes auf privaten LANs hinter einem NAT-Gateway platziert, ohne direkte Internetexposition. Sie können den Zugriff auf den Kubernetes-API-Server weiter einschränken, indem Sie eine IP-Zulassungsliste konfigurieren, um sicherzustellen, dass nur vertrauenswürdige Netzwerke die Cluster verwalten können. Die Wahl zwischen öffentlicher und privater Cluster ist eine der wichtigsten architektonischen Entscheidungen bei der Erstellung einer Cluster, da sie Ihre Sicherheitsposition und die Art und Weise, wie externer Datenverkehr Ihre Workloads erreicht, bestimmt.

Node Pools unterstützen die automatische Skalierung, bei der Sie die Mindest- und Höchstanzahl der Node definieren und die Cluster automatisch Worker Nodes hinzufügt oder entfernt, basierend auf der Workload-Nachfrage. Die Netzwerkkommunikation zwischen Pods wird von Calico gehandhabt, einem integrierten Container-Netzwerkschnittstellen-Plugin, das Netzwerksicherheitsrichtlinien und Pod-zu-Pod-Kommunikation bereitstellt. Cluster laufen Standard-Kubernetes-Versionen, und IONOS verwaltet Versionen, um sicherzustellen, dass Ihre Cluster auf einem unterstützten Release-Track bleibt.

Gemanagtes vs. Selbst-Managed Kubernetes:

Der Hauptunterschied zwischen gemanagtem und selbst-gemanagtem Managed Kubernetes besteht darin, wer für die Steuerungsebene, Updates und Infrastrukturverwaltung verantwortlich ist. Mit Managed Kubernetes übernimmt IONOS die Cluster-Bereitstellung, die Steuerungsebene-Verwaltung (einschließlich geo-redundanter Hochverfügbarkeit), Sicherheitspatches, Skalierung und Node-Lebenszyklus. Sie konzentrieren sich auf Container-Workloads, CI/CD-Pipelines und Anwendungsskalierung.

Mit selbst-gemanagtem Managed Kubernetes müssen Sie Steuerungsebene-Komponenten installieren, Hochverfügbarkeits-Architektur handhaben, Sicherheitspatches anwenden, VM-Lebenszyklus verwalten und Backup-Strategien entwerfen. Obwohl selbst-gemanagtes Managed Kubernetes Ihnen die vollständige Kontrolle über jedes Komponente bietet, erfordert es erhebliche Expertise und Ressourcen, um es ordnungsgemäß zu warten.

Wann man Managed Kubernetes verwenden sollte:

Wählen Sie Managed Kubernetes, wenn Ihre Priorität ein schneller Zeitpunkt für den Wert, ein reduzierter operativer Aufwand und eine zuverlässige, automatisch aktualisierte Steuerungsebene ist. Es ist ideal für Entwicklungsteams, die sich auf die Erstellung von Anwendungen konzentrieren möchten, anstatt Infrastruktur zu verwalten, Organisationen, die produktionsreife Kubernetes ohne dedizierte Plattform-Engineering-Teams benötigen, und Szenarien, in denen Sie Container-Workloads schnell ohne Infrastruktur-Bedenken skalieren müssen.

Selbst-gemanagtes Managed Kubernetes kann nur dann gerechtfertigt werden, wenn Sie eine tiefe Anpassung der Steuerungsebene benötigen oder Kubernetes auf Infrastruktur ausführen müssen, die Sie selbst kontrollieren, obwohl Sie die Expertise und Ressourcen benötigen, um es zu warten.

2.2 Private Container Registry

Container-Registrierung ist der gemanagte, private Docker/OCI-Artifact-Speicher von IONOS Cloud. Es bietet ein authentifiziertes Registrierungssystem, in dem OCI-konforme Artefakte (Docker-Bilder, Helm-Diagramme und andere Container-Artefakte) über das öffentliche Internet gepusht, gespeichert und abgerufen werden können, aber nur nachdem gültige Anmeldeinformationen vorgelegt wurden.

Was Container-Registrierung bietet:

• Ein Repository für Docker-Bilder und andere OCI-Artefakte
• Speicher für mehrere Repositorys innerhalb jedes Registrierungssystems
• Zugriffskontrolle über Registrierungszugriffstoken mit bereichsbezogenen Berechtigungen und optionaler Ablaufzeit
• Vollständig gemanagte Infrastruktur mit kontinuierlicher Patching und Updates
• Verschlüsselung auf REST für alle gespeicherten Bilder
• Integration mit CI/CD-Pipelines und Kubernetes-Workloads

Warum man Private Container Registry verwenden sollte:

Anstatt auf externe Anbieter wie Docker Hub zu vertrauen oder eigene Registrierungs-Infrastruktur zu verwalten, bietet IONOS Container-Registrierung ein sicheres, hochverfügbares Registrierungssystem, das in der gleichen Cloud-Umgebung wie Ihre anderen Ressourcen lebt. Dies eliminiert die Notwendigkeit, Bilder über das öffentliche Internet von externen Anbietern zu ziehen, bietet bessere Kontrolle darüber, wer auf Ihre Container-Bilder zugreifen kann, und stellt sicher, dass proprietärer Anwendungscode und Bilder privat bleiben.

Wann man Container-Registrierung verwenden sollte:

Sie sollten Container-Registrierung verwenden, wenn Sie Container-Anwendungen auf IONOS Cloud bereitstellen, insbesondere mit Managed Kubernetes. Es ist unerlässlich für Organisationen, die proprietäre Container-Bilder sicher speichern müssen, Teams, die Container-Builds in CI/CD-Pipelines integrieren möchten, und Umgebungen, in denen Sie eine feingranulierte Zugriffskontrolle über die Personen benötigen, die Bilder pushen und pullen können.

Das Registrierungssystem integriert sich nahtlos mit Managed Kubernetes-Clustern, sodass Ihre Anwendungen Bilder direkt aus dem Registrierungssystem abrufen können, indem Sie die Anmeldeinformationen konfigurieren, die Sie benötigen. Dies erstellt eine komplette Container-Plattform, auf der Sie Container-Anwendungen vollständig innerhalb der IONOS Cloud-Umgebung erstellen, speichern und bereitstellen können.

2.3 Red Hat OpenShift

Red Hat OpenShift ist eine Unternehmens-Kubernetes-Plattform, die Red Hat-zertifizierte Cloud-Service-Provider-Partner (CCSP) auf IONOS Cloud-Infrastruktur bereitstellen und verwalten (IONOS bietet keine gemanagte OpenShift-Steuerungsebene an, und der Zugriff erfolgt über einen genehmigten CCSP-Partner und nicht direkt über Selbstbedienung), wodurch Standard-Kubernetes um integrierte Entwickler-Tools, CI/CD-Pipelines und erweiterte Sicherheitsfunktionen erweitert wird. OpenShift bietet eine komplette Anwendungsplattform mit integrierter Unterstützung für das Erstellen, Testen und Bereitstellen von Containern sowie zentrale Protokollierung, Überwachung und rollenbasierte Zugriffskontrolle.

Wann man Red Hat OpenShift vs. Managed Kubernetes verwenden sollte:

Wählen Sie Red Hat OpenShift, wenn Ihre Organisation eine Unternehmens-Kubernetes-Plattform mit integrierten Entwickler-Tools, eingebauten CI/CD-Pipelines und Red Hat-Unternehmenssupport benötigt. OpenShift ist besonders geeignet für regulierte Branchen, die erweiterte Sicherheitskontrollen und Compliance-Funktionen benötigen. Wählen Sie Managed Kubernetes, wenn Sie Standard-Open-Source-Kubernetes ohne zusätzliche Unternehmens-Tools benötigen, eine einfache Einrichtung bevorzugen oder die Kosten für die grundlegende Container-Orchestrierung minimieren möchten.

2.4 SUSE Rancher Prime

SUSE Rancher Prime ist eine souveräne Kubernetes-Verwaltungsplattform, die Kunden selbst auf IONOS Cloud-Infrastruktur bereitstellen und verwalten (IONOS betreibt es nicht als gemanagten Dienst), wodurch eine zentrale Verwaltung mehrerer Kubernetes-Cluster über Cloud-, On-Premises- und Edge-Umgebungen ermöglicht wird. Rancher Prime bietet eine einheitliche Verwaltungskonsole, politikgesteuerte Governance und integrierte Sicherheitsfunktionen, während die volle Datensouveränität innerhalb der europäischen Infrastruktur aufrechterhalten wird.

Wann man SUSE Rancher Prime vs. Managed Kubernetes verwenden sollte:

Wählen Sie SUSE Rancher Prime, wenn Ihre Organisation mehrere Kubernetes-Cluster in verschiedenen Umgebungen betreibt und eine zentrale Verwaltung, konsistente Richtlinien-Durchsetzung und multi-Cluster-Sichtbarkeit aus einer einzigen Steuerungsebene benötigt. Rancher Prime ist besonders wertvoll für Organisationen mit europäischen Datensouveränitätsanforderungen und hybriden oder multi-Cloud-Kubernetes-Strategien. Wählen Sie Managed Kubernetes, wenn Sie ein einzelnes, einfaches Kubernetes-Cluster ohne multi-Cluster-Verwaltungs-Overhead benötigen.

Häufige Anwendungsfälle

Reale Szenarien, in denen diese KI- und Container-Dienste verwendet werden:

1. KI-gestützter Kundensupport mit RAG: Ein Finanzdienstleistungsunternehmen möchte einen intelligenten Support-Chatbot aufbauen, der Fragen auf der Grundlage ihrer internen Wissensbasis von Richtlinien, Verfahren und FAQs beantwortet. Mithilfe von AI Model Hub (Abschnitt 1.1) generieren sie Embeddings für ihre Dokumente mit einem Hub-Embedding-Modell und speichern sie in einer Vektordatenbank, die auf IONOS Managed PostgreSQL mit der pgvector-Erweiterung basiert. Sie bauen eine RAG-Pipeline auf, die Dokumentenabruf mit einem Large Language Model kombiniert. Wenn Kunden Fragen stellen, sucht das System die gespeicherten Dokumente nach relevanten Richtlinien und generiert genaue, kontextbewusste Antworten mithilfe des LLM. Das tokenbasierte Abrechnungsmodell und die GDPR-konformen deutschen Rechenzentren (erwähnt in Abschnitt 1.1) gewährleisten einen kosteneffizienten Betrieb, während sie die regulatorischen Anforderungen für Finanzdaten erfüllen.
2. Mikroservices-Plattform mit Managed Kubernetes und Container-Registrierung: Ein wachsendes E-Commerce-Startup setzt seine Anwendung als Mikroservices mit Managed Kubernetes (Abschnitt 2.1) ein. Sie speichern alle ihre Container-Images in Private Container Registry (Abschnitt 2.2), einschließlich Images für ihren Produktkatalog-Service, Zahlungsverarbeitungs-Service und Bestellmanagements-Service. Ihre CI/CD-Pipeline baut automatisch neue Images, wenn Entwickler Code committen, pusht sie mit geeigneten Zugriffstoken in die Container-Registrierung und löst rollierende Updates in der Kubernetes Cluster aus. Da IONOS die Kubernetes-Steuerungsebene verwaltet (automatische Updates und Patches, wie in Abschnitt 2.1 beschrieben), kann das kleine DevOps-Team des Startups sich auf Anwendungsfunktionen konzentrieren, anstatt auf Cluster-Wartung. Während der Spitzenzeiten des Online-Shoppings skalieren sie die Node Pools über die Kubernetes-Manager auf und skaliert sie nach dem Ansturm wieder zurück, wobei sie nur für die genutzten Ressourcen bezahlen.
3. Regulierte Unternehmen bei der Auswahl einer Container-Plattform: Ein Gesundheitsunternehmen muss sein Patientenmanagementsystem containerisieren, während es strenge Compliance-Anforderungen erfüllt. Sie bewerten die Container-Angebote von IONOS: Managed Kubernetes (Abschnitt 2.1) bietet eine kosteneffiziente, einfache Kubernetes-Umgebung, aber ihr Compliance-Team erfordert integrierte Sicherheitsprüfungen und Audit-Protokollierung. Sie wählen Red Hat OpenShift (Abschnitt 2.3) aufgrund seiner Unternehmenssicherheitskontrollen, integrierten CI/CD und Red Hat-Unterstützung für regulierte Workloads. Für ihre sekundären Analyse-Cluster, die in einer separaten Region ausgeführt werden, fügen sie SUSE Rancher Prime (Abschnitt 2.4) hinzu, um beide Cluster von einer einzigen Steuerungsebene mit konsistenter Richtlinien-Durchsetzung zu verwalten.

Zusammenfassung

Diese Einheit hat zwei wesentliche Servicekategorien erforscht, die die IONOS Cloud über die grundlegende Infrastruktur hinaus erweitern. KI-Dienste bringen maschinelles Lernen durch vorgefertigte Grundmodelle, die als gemanagte Inferenz-API bereitgestellt werden. Container-Dienste ermöglichen die moderne Anwendungsverteilung mit Managed Kubernetes und privaten Bildregistrierungen.

AI Model Hub bietet sofortigen Zugriff auf vorgefertigte Grundmodelle in sechs Kategorien - große Sprachmodelle, multimodale Modelle, Einbettungen, Text-Bild-Modelle, OCR und Codierungsmodelle - für Inferenz ohne Verwaltung von GPU-Infrastruktur. RAG-Unterstützung und Tool-Aufrufmöglichkeiten machen es zu einer kompletten KI-Plattform, wobei neue RAG-Builds auf Hub-Einbettungen plus ein selbst-Managed PostgreSQL und pgvector-Vektor-Speicher empfohlen werden. Der Dienst hält die Daten in deutschen Rechenzentren für GDPR-Compliance.

Managed Kubernetes bietet produktionsreife Container-Orchestrierung mit vollautomatisierter Cluster-Bereitstellung, öffentlicher oder privater Cluster-Bereitstellungsmodelle, Node-Pool-Autoskalierung und automatischen Updates. Red Hat OpenShift erweitert Kubernetes mit Unternehmens-Entwickler-Tools, CI/CD-Pipelines und erweiterter Sicherheit für regulierte Umgebungen. SUSE Rancher Prime bietet zentrale Multi-Cluster-Kubernetes-Verwaltung mit politikgetriebener Governance und europäischer Datensouveränität. Private Container Registry bietet sichere Speicherung für Docker-Bilder und Helm-Diagramme mit Zugriffskontrolle und Verschlüsselung. Zusammen erstellen diese Dienste eine komplette Plattform für moderne Mikrodienst-Architekturen.

Wichtige Punkte:

• AI Model Hub bietet vorgefertigte Grundmodelle in sechs Kategorien (LLMs, multimodale Modelle, Einbettungen, Text-Bild-Modelle, OCR, Codierungsmodelle) mit RAG-Unterstützung (empfohlen auf selbst-Managed PostgreSQL und pgvector) und Tool-Aufrufmöglichkeiten
• Managed Kubernetes übernimmt die Steuerungsebene-Verwaltung, Updates und Hochverfügbarkeit mit öffentlicher oder privater Cluster-Bereitstellung und Node-Pool-Autoskalierung
• Red Hat OpenShift bietet Unternehmens-Kubernetes mit integrierten Entwickler-Tools, CI/CD-Pipelines und erweiterter Sicherheit
• SUSE Rancher Prime ermöglicht zentrale Multi-Cluster-Kubernetes-Verwaltung mit politikgetriebener Governance und Datensouveränität
• Private Container Registry bietet sichere, verschlüsselte Speicherung für Container-Bilder mit feiner Zugriffskontrolle

Wichtige Begriffe:

• AI Model Hub: Inferenzdienst, der REST API-Zugriff auf vorgefertigte Grundmodelle (LLMs, multimodale Modelle, Einbettungen, Text-Bild-Modelle, OCR) mit Tool-Aufruf- und RAG-Fähigkeiten bietet
• Managed Kubernetes: Vollautomatisierter Container-Orchestrierungsdienst mit gemanagter Steuerungsebene, öffentlicher oder privater Cluster-Bereitstellung, automatischen Updates und Hochverfügbarkeit
• Red Hat OpenShift: Unternehmens-Kubernetes-Plattform mit integrierten Entwickler-Tools, CI/CD-Pipelines und erweiterter Sicherheitsfunktionen
• SUSE Rancher Prime: Souveräne Kubernetes-Verwaltungsplattform für zentrale Multi-Cluster-Operationen mit politikgetriebener Governance
• Container-Registrierung: Private, gemanagte Docker/OCI-Artifakt-Speicher mit Authentifizierung, Zugriffskontrolle und Verschlüsselung bei REST

Nächste Schritte

Weiterlernen: Einheit 2.8: Wissensprüfung - Architektur und Dienste

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