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Best 1 Cloud-nativ AI tools for Infrastruktur

Popular Cloud-nativ AI tools in Infrastruktur include Higress.AI, helping you work more efficiently.

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Higress.AI

Higress.AI ist ein fortschrittliches Open-Source-KI-Gateway für Entwickler und Unternehmen. Es vereinfacht die Integration und Verwaltung von Großen Sprachmodellen (LLMs) und KI-Agenten durch einen einheitlichen API-Proxy für über 100 Modelle. Zu den Hauptfunktionen gehören die Konvertierung von REST zu MCP, semantisches Caching, tokenbasiertes Rate-Limiting und ein robustes Plugin-System, das eine sichere, skalierbare und beobachtbare KI-Anwendungsinfrastruktur ermöglicht.

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About Cloud-nativ

Cloud-native Tools sind eine Reihe von Technologien zum Erstellen und Ausführen skalierbarer Anwendungen in modernen, dynamischen Umgebungen wie öffentlichen, privaten und hybriden Clouds. Diese Tools nutzen Konzepte wie Container, Microservices, Service Meshes und deklarative APIs, um widerstandsfähige, verwaltbare und beobachtbare Systeme zu schaffen. Ihr Hauptwert liegt in der Ermöglichung schnellerer Entwicklungszyklen, automatisierter Bereitstellungen und verbesserter Ressourceneffizienz. Dieser Ansatz ermöglicht es Organisationen, lose gekoppelte Systeme zu erstellen, die robust sind und häufig und vorhersagbar aktualisiert werden können.

Kernfunktionen

  • Containerisierung: Verpackt Anwendungen und ihre Abhängigkeiten in isolierte Einheiten für eine konsistente Bereitstellung in jeder Umgebung.
  • Orchestrierung: Automatisiert die Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung von containerisierten Anwendungen, wie es Kubernetes tut.
  • Service Mesh: Bietet eine dedizierte Infrastrukturschicht zur Verwaltung der Kommunikation von Dienst zu Dienst, was die Zuverlässigkeit und Sicherheit erhöht.
  • Deklarative APIs: Definiert den gewünschten Zustand des Systems und ermöglicht es Automatisierungstools, den Prozess zum Erreichen dieses Zustands zu handhaben.
  • CI/CD-Automatisierung: Ermöglicht Continuous-Integration- und Continuous-Delivery-Pipelines, die speziell für cloud-native Architekturen entwickelt wurden.

Anwendungsfälle

Cloud-native Tools sind für Organisationen unerlässlich, die DevOps-Praktiken implementieren, moderne auf Microservices basierende Anwendungen erstellen und Altsysteme in die Cloud migrieren. Sie werden in Branchen wie E-Commerce, Finanzen und Technologie häufig eingesetzt, um hochverfügbare und skalierbare Plattformen zu erstellen, die schwankende Arbeitslasten und schnelle Funktionsveröffentlichungen bewältigen können. Zum Beispiel kann ein Entwicklungsteam diese Tools verwenden, um Hunderte von Updates pro Tag ohne Ausfallzeiten bereitzustellen.

Wie man wählt

Bei der Auswahl von Cloud-native Tools sollten Sie den Umfang und die Komplexität Ihrer Anwendung berücksichtigen. Bewerten Sie die Integration des Tools in Ihre bestehende Infrastruktur und seine Position im Ökosystem der Cloud Native Computing Foundation (CNCF), was auf Community-Unterstützung und Interoperabilität hinweist. Bewerten Sie auch das Fachwissen Ihres Teams und die Lernkurve des Tools, da Orchestrierungsplattformen wie Kubernetes komplex sein können. Berücksichtigen Sie schließlich die bereitgestellten Beobachtbarkeits- und Sicherheitsfunktionen, um sicherzustellen, dass Sie Ihre Anwendungen effektiv verwalten und schützen können.

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Cloud-nativ use cases

1

Automatisierung der Anwendungsbereitstellung mit CI/CD

Ein DevOps-Team hat die Aufgabe, die Veröffentlichungsfrequenz einer auf Microservices basierenden E-Commerce-Plattform zu erhöhen. Sie verwenden Cloud-native CI/CD-Tools wie ArgoCD oder Jenkins X, um eine GitOps-Pipeline zu erstellen. Entwickler pushen Code in Git, was automatisch Builds, die Erstellung von Container-Images und Bereitstellungen in einer Kubernetes-Staging-Umgebung auslöst. Nachdem automatisierte Tests bestanden wurden, werden die Änderungen mit einer einzigen Genehmigung in die Produktion übernommen. Dieser Prozess reduziert manuelle Bereitstellungsfehler und verkürzt die Release-Zyklen von Wochen auf nur wenige Stunden.

2

Aufbau einer skalierbaren Microservices-Architektur

Ein Softwarearchitekt entwirft einen neuen Video-Streaming-Dienst, der Millionen von Nutzern bedienen soll. Anstelle einer einzigen monolithischen Anwendung wählen sie eine Microservices-Architektur. Jede Funktion (z. B. Benutzerauthentifizierung, Videoverarbeitung, Empfehlungen) wird als unabhängiger Dienst entwickelt. Diese Dienste werden in Docker-Container verpackt und von einem Kubernetes-Cluster verwaltet. Dies ermöglicht es dem Team, den Videoverarbeitungsdienst während der Spitzenzeiten unabhängig zu skalieren, ohne andere Teile der Anwendung zu beeinträchtigen, was eine reibungslose Benutzererfahrung und eine effiziente Ressourcennutzung gewährleistet.

3

Sicherstellung von Hochverfügbarkeit und Systemresilienz

Ein Site Reliability Engineer (SRE) für ein Online-Zahlungsgateway muss eine Verfügbarkeit von 99,99 % garantieren. Sie stellen ihre Anwendung auf einem Kubernetes-Cluster mit mehreren Knoten bereit, der über verschiedene Verfügbarkeitszonen verteilt ist. Kubernetes handhabt automatisch den Lastausgleich und verteilt den Verkehr auf fehlerfreie Anwendungsinstanzen. Wenn ein Server oder eine Anwendungsinstanz ausfällt, startet die Selbstheilungsfunktion von Kubernetes sie automatisch neu oder plant sie auf einem fehlerfreien Knoten neu ein. Diese automatisierte Wiederherstellung minimiert Ausfallzeiten und stellt sicher, dass der Zahlungsdienst auch bei Infrastrukturausfällen für Kunden kontinuierlich verfügbar bleibt.

4

Implementierung erweiterter Systembeobachtbarkeit

Ein Plattform-Engineering-Team verwaltet ein komplexes System mit Hunderten von Microservices. Um das Systemverhalten zu verstehen und Probleme zu beheben, implementieren sie einen cloud-nativen Beobachtbarkeits-Stack. Sie verwenden Prometheus, um Metriken (wie CPU-Auslastung, Latenz, Fehlerraten) von allen Diensten und Knoten zu sammeln. Grafana wird verwendet, um Dashboards zu erstellen, die diese Metriken in Echtzeit visualisieren. Für das Logging setzen sie Fluentd ein, um Protokolle von allen Containern an einem zentralen Ort zu aggregieren. Diese umfassende Ansicht ermöglicht es ihnen, Anomalien proaktiv zu erkennen, Probleme schneller zu diagnostizieren und die Leistungsauswirkungen neuer Code-Releases zu verstehen.

5

Sicherung der Kommunikation von Dienst zu Dienst

Ein Finanztechnologieunternehmen muss strenge Sicherheitsrichtlinien für die Kommunikation zwischen seinen Microservices durchsetzen. Ein Plattform-Ingenieur implementiert ein Service Mesh wie Istio oder Linkerd. Das Service Mesh verschlüsselt automatisch den gesamten Verkehr zwischen den Diensten mit Mutual TLS (mTLS) und verhindert so das Abfangen von Daten. Es ermöglicht dem Sicherheitsteam auch, feingranulare Zugriffskontrollrichtlinien zu definieren, z. B. dem „Zahlungs“-Dienst den Aufruf des „Benutzerdatenbank“-Dienstes zu gestatten, aber alle anderen Zugriffe zu blockieren. Dies verbessert die Sicherheitslage der Anwendung, ohne dass Entwickler komplexe Sicherheitslogik in ihrem Code schreiben müssen.

6

Beschleunigung der lokalen Entwicklung und des Testens

Ein Softwareentwickler arbeitet an einer neuen Funktion für eine Anwendung, die aus fünf verschiedenen Microservices besteht. Um die Interaktionen zwischen diesen Diensten lokal zu testen, verwendet er ein Tool wie Docker Compose oder Minikube. Er definiert den gesamten Anwendungsstack in einer einzigen Konfigurationsdatei. Mit einem einzigen Befehl kann er alle fünf Dienste, eine Datenbank und eine Nachrichtenwarteschlange auf seinem Laptop starten und so eine leichtgewichtige, produktionsähnliche Umgebung schaffen. Dies ermöglicht es ihm, Integrationsprobleme früh im Entwicklungszyklus zu identifizieren und zu beheben, lange bevor der Code in eine gemeinsame Staging-Umgebung gepusht wird, was seinen Arbeitsablauf erheblich beschleunigt.

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KI & ML1Backend1Cloud1Cloud Computing41Cloud Computing1Cloud-Management2Cloud-Dienste1Content-Delivery-Netzwerk1Datenbank1Datenspeicher1Datenspeicherung1Dezentralisiert2

Cloud-nativ FAQ

Was sind Cloud-native Tools?

Cloud-native Tools sind Technologien, die zum Erstellen, Bereitstellen und Betreiben von Anwendungen in einer Cloud-Computing-Umgebung entwickelt wurden. Sie sind nicht an einen bestimmten Cloud-Anbieter gebunden und legen Wert auf Automatisierung, Widerstandsfähigkeit und Skalierbarkeit. Zu den Kernprinzipien gehören Containerisierung (wie Docker), dynamische Orchestrierung (wie Kubernetes) und Microservices-Architektur. Diese Tools helfen Entwicklern, Funktionen schneller zu veröffentlichen, und ermöglichen es Betriebsteams, komplexe Systeme mit größerer Effizienz und Zuverlässigkeit zu verwalten.

Wie wähle ich die richtigen Cloud-native Tools für mein Projekt aus?

Die Wahl der richtigen Tools hängt von mehreren Faktoren ab. Berücksichtigen Sie Folgendes:

  • Projektgröße: Für kleine Projekte kann eine einfache Container-Einrichtung mit Docker Compose ausreichen. Für große, komplexe Systeme ist oft eine vollständige Orchestrierungsplattform wie Kubernetes erforderlich.
  • Team-Expertise: Wählen Sie Tools, die den Fähigkeiten Ihres Teams entsprechen. Eine steile Lernkurve kann die Einführung und Entwicklung verlangsamen.
  • Ökosystem und Community: Bevorzugen Sie Tools mit starker Community-Unterstützung und guter Integration mit anderen Technologien, wie z. B. denen, die von der CNCF verwaltet werden.
  • Verwaltet vs. selbst gehostet: Entscheiden Sie, ob Sie einen verwalteten Cloud-Dienst (z. B. GKE, EKS) nutzen oder die Infrastruktur selbst verwalten möchten. Verwaltete Dienste reduzieren den Betriebsaufwand, bieten aber weniger Flexibilität.
Was ist der Unterschied zwischen Cloud Native und traditioneller IT-Infrastruktur?

Der Hauptunterschied liegt in ihrem Ansatz zum Erstellen und Verwalten von Anwendungen. Die traditionelle IT-Infrastruktur ist oft statisch und serverzentriert und verlässt sich auf manuelle Bereitstellung und Konfiguration, was sie langsam an Veränderungen anpassbar macht. Im Gegensatz dazu ist die Cloud-native Infrastruktur dynamisch und anwendungszentriert. Sie verwendet Automatisierung, Container und Orchestrierung, um Umgebungen zu schaffen, die hoch skalierbar, widerstandsfähig und über verschiedene Cloud-Anbieter hinweg portabel sind. Dies ermöglicht eine schnelle, iterative Entwicklung und Bereitstellung, was ein zentraler Grundsatz moderner DevOps-Praktiken ist.

Was sind die Hauptvorteile der Einführung von Cloud-native Technologien?

Die Einführung von Cloud-native Technologien bietet mehrere entscheidende Vorteile:

  • Skalierbarkeit: Anwendungen können je nach Bedarf automatisch hoch- oder herunterskaliert werden, wodurch die Ressourcennutzung und die Kosten optimiert werden.
  • Widerstandsfähigkeit: Systeme sind so konzipiert, dass sie Ausfälle elegant bewältigen. Wenn eine Komponente ausfällt, laufen andere weiter, und die ausgefallene Komponente wird automatisch ersetzt.
  • Portabilität: Die Verwendung von Containern stellt sicher, dass Anwendungen in verschiedenen Umgebungen konsistent laufen, vom Laptop eines Entwicklers bis zu öffentlichen Clouds, wodurch eine Anbieterbindung vermieden wird.
  • Entwicklergeschwindigkeit: Die Automatisierung in CI/CD-Pipelines und die Microservices-Architektur ermöglichen es Teams, Software schneller und häufiger zu erstellen, zu testen und zu veröffentlichen.
Ist Kubernetes das einzige Werkzeug für die Cloud-native Orchestrierung?

Obwohl Kubernetes die dominanteste und am weitesten verbreitete Orchestrierungsplattform im Cloud-native-Ökosystem ist, ist es nicht die einzige. Es gibt andere Optionen, jede mit unterschiedlichen Kompromissen. Zum Beispiel bietet Docker Swarm eine einfachere, leichtere Orchestrierungslösung, die einfacher einzurichten ist, aber weniger Funktionen hat. HashiCorp Nomad ist eine weitere Alternative, die für ihre Flexibilität bei der Orchestrierung von containerisierten und nicht-containerisierten Anwendungen bekannt ist. Für kleinere Anwendungsfälle oder Edge-Computing-Szenarien sind auch leichtgewichtige Kubernetes-Distributionen wie K3s oder MicroK8s beliebte Wahlmöglichkeiten. Das beste Werkzeug hängt von Ihren spezifischen Anforderungen an Skalierung, Komplexität und Funktionen ab.