Kubernetes auf Bare-Metal-Systemen

IBM erweitert seine Cloud-Container-Dienste

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Vor allem rechen- und datenintensive Workloads sollen Anwender über den neuen auf Kubernetes basierenden Container-Dienst in der IBM-Cloud abwickeln können.

Anwender sollen künftig Kubernetes-Container als Managed Service aus der IBM-Cloud beziehen können. Der Dienst läuft direkt auf Bare-Metal-Systemen in IBMs Cloud-Infrastruktur. Unternehmen könnten damit flexibler Daten, Apps oder Work­loads in Cloud-Containern handhaben, erläuterte Jason McGee, Vice President und Chief Technology Officer (CTO) für IBMs Cloud-Plattform. Wichtig sei diese Flexibilität, wenn Workloads eine hohe Computing-Leistung benötigten oder wenn es um mehr Sicherheit gehe, weil beispielweise sensible Daten isolierte Server erforderten.

IBM packt neue Container-Dienste in seine Cloud.
IBM packt neue Container-Dienste in seine Cloud.
Foto: MAGNIFIER - shutterstock.com

Kubernetes-Container, die als Managed Service direkt auf Bare-Metal-Systemen liefen, erlaubten Entwicklern mehr Kontrolle darüber, wo ihre Workloads liefen, verspricht IBM. Außerdem könnten einzelne Work­loads dediziert bestimmten Servern zugewiesen werden. Darüber hinaus könnten Cloud-Kunden die Konfiguration der Bare-Metal-Maschinen beeinflussen, beispielsweise wenn sie mehr Rechenleitung oder eine höhere Speicherkapazität benötigten. Gleichzeitig ließen sich die Kubernetes-Container beliebig innerhalb der zur Verfügung stehenden Cloud-Infrastruktur verschieben, und Teams könnten simultan an verschiedenen Teilen von Apps und Workloads innerhalb dieser Container arbeiten.

GPUs für rechenintensive Workloads

Da es sich um einen Managed Service handelt, kümmert sich IBM um die Verwaltung des Dienstes. Kunden müssen sich demnach weder mit Aktualisierungen der Software noch eventuell notwendigen Skalierungen beschäftigen. IBM adressiert mit dem neuen Cloud-Service vor allem Kunden, die rechen- und datenintensive Workloads in Containern betreiben möchten. Dazu zählt der Konzern beispielsweise Anwendungen rund um Machine Learning. Anwender könnten dafür auch direkt auf Rechenleistung aus Graphic Processing Units (GPUs) in den Bare-Metal-Systemen zugreifen.

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