AI auf Kubernetes: Skalierbare KI-Infrastruktur für DeepSeek, Llama und Private AI-Modelle
Betreiben Sie private KI-Modelle hochverfügbar und kosteneffizient auf Azure AKS – mit professionellem GPU-Management, Helm-Charts und Enterprise-Support.
KI-Infrastruktur auf Kubernetes – Enterprise-ready und skalierbar
Die Entscheidung für private KI-Modelle wie DeepSeek oder Llama ist getroffen. Doch wie betreiben Sie diese Modelle produktiv, skalierbar und kosteneffizient? Kubernetes wird zur zentralen Plattform für AI-Workloads. GPU-Ressourcen müssen intelligent verteilt werden. Vektor-Datenbanken wie Qdrant oder Milvus erfordern hochverfügbare Cluster-Architekturen. RAG-Pipelines benötigen orchestrierte Workflows. Wir kombinieren tiefgreifende Kubernetes-Expertise mit praktischem KI-Know-how: Von GPU-Scheduling über Helm-Deployments bis zur produktiven Orchestrierung Ihrer AI-Infrastruktur auf Azure AKS. Ihre privaten Modelle laufen stabil, sicher und DSGVO-konform – ohne Vendor-Lock-in.
Ihre Vorteile: Private KI auf Kubernetes betreiben
Nutzen Sie die Vorteile von Kubernetes für AI-Workloads: Maximale Kontrolle über Ihre Modelle bei minimalen Infrastruktur-Kosten und höchster Skalierbarkeit.
GPU-Effizienz durch intelligentes Scheduling
Teilen Sie teure Nvidia A100 oder H100 GPUs effizient zwischen Teams und Workloads mit MIG, Time-Slicing und dynamischer Ressourcen-Zuteilung.
Schnelle Deployments mit Helm-Charts
Standardisierte Referenz-Architekturen für DeepSeek, Llama und weitere Modelle ermöglichen schnelle, wiederholbare Deployments auf Azure AKS.
Hochverfügbare Vektor-Datenbanken im Cluster
Betreiben Sie Qdrant oder Milvus produktiv auf Kubernetes mit automatischem Failover, Backup-Strategien und Performance-Optimierung für RAG-Anwendungen.
Ab wann macht AI on Kubernetes Sinn?
Die Investition in eine professionelle AI-Infrastruktur auf Kubernetes lohnt sich, wenn Sie bereits private KI-Modelle evaluiert haben und diese nun produktiv betreiben möchten. Besonders relevant wird die Lösung, wenn mehrere Teams oder Fachabteilungen KI-Ressourcen nutzen und GPU-Kosten optimiert werden müssen. Unternehmen mit Compliance-Anforderungen profitieren von vollständiger Kontrolle über Modelle und Daten. Wenn Sie Azure bereits nutzen oder RAG-Systeme mit Vektor-Datenbanken aufbauen, bietet Kubernetes die ideale Orchestrierungsplattform für skalierbare, kosteneffiziente AI-Workloads.
Sie möchten DeepSeek, Llama oder andere Open-Source-Modelle produktiv und skalierbar betreiben
Mehrere Teams benötigen Zugriff auf GPU-Ressourcen und Sie wollen Kosten durch intelligentes Sharing optimieren
Sie planen RAG-Systeme mit Vektor-Datenbanken und benötigen hochverfügbare, orchestrierte Infrastruktur
Anwendungsszenarien: AI auf Kubernetes im Enterprise-Einsatz
Von GPU-Management über Model-Serving bis zu RAG-Orchestrierung – Kubernetes als zentrale Plattform für skalierbare AI-Workloads in Ihrem Unternehmen.
GPU-Scheduling für Multi-Tenant AI-Plattformen
Effiziente Nutzung teurer GPU-Hardware durch MIG, Time-Slicing und Namespace-basierte Ressourcen-Quotas für verschiedene Teams und Projekte.
Multi-Instance GPU (MIG) für parallele Workloads auf Nvidia A100/H100
Time-Slicing für Entwicklungs- und Test-Umgebungen zur Maximierung der GPU-Auslastung
Automatisches Scheduling und Priorisierung von Training- vs. Inference-Jobs
Private Model Serving: DeepSeek und Llama auf AKS
Deployment und Betrieb von Open-Source LLMs mit Helm-Charts, horizontaler Skalierung und Load-Balancing für produktive Inferenz-Workloads.
Helm-basierte Deployments für DeepSeek V3, Llama 3 und weitere Modelle
Horizontale Pod-Autoscaling basierend auf Request-Last und GPU-Auslastung
Integration mit Azure API Management für API-Gateway und Rate-Limiting
RAG-Ops: Orchestrierung von Retrieval-Pipelines
Hochverfügbare Vektor-Datenbanken und orchestrierte Workflows für Retrieval-Augmented Generation Systeme auf Kubernetes-Basis.
Qdrant oder Milvus als StatefulSets mit persistentem Storage und Backup
Argo Workflows oder Kubeflow für Embedding-Pipelines und Index-Updates
Monitoring und Tracing von End-to-End RAG-Latencies mit Prometheus und Jaeger
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Unsere Kernkompetenzen verbinden tiefe Kubernetes-Expertise mit praktischem AI-Engineering für skalierbare, produktive AI-Infrastruktur auf Azure AKS.
GPU-Infrastruktur-Expertise
Wir konfigurieren Nvidia GPU Operator, Device Plugin und MIG-Strategien für optimale Ressourcen-Auslastung und minimale Kosten.
Produktions-fertige Helm-Charts
Referenz-Architekturen für DeepSeek, Llama und weitere Modelle mit Best Practices für Secrets Management, Monitoring und Updates.
Vektor-Datenbank-Betrieb
Hochverfügbare Deployments von Qdrant und Milvus mit Performance-Tuning, Backup-Strategien und Disaster-Recovery-Konzepten.
Azure AKS Integration
Native Integration mit Azure Services: Managed Identity, Key Vault, Azure Files, Blob Storage und Virtual Network-Anbindung.
MLOps und AI-Pipelines
Implementierung von Kubeflow, Argo Workflows oder Azure ML für Training-Pipelines, Model-Registry und automatisierte Deployments.
Security und Compliance
DSGVO-konforme Architekturen mit Network Policies, Pod Security Standards, Secrets-Encryption und Audit-Logging auf Kubernetes-Ebene.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Assessment und Architektur-Design
Phase 1
Wir analysieren Ihre AI-Anforderungen, GPU-Bedarf und bestehende Azure-Infrastruktur und entwickeln eine maßgeschneiderte Kubernetes-Architektur für AI-Workloads.
- Erhebung der Model-Anforderungen: Größe, Latenz, Throughput, GPU-Typen
- Design der Cluster-Topologie: Node-Pools, GPU-Scheduling-Strategie, Namespace-Struktur
- Auswahl der Tools: Helm-Charts, Monitoring-Stack, CI/CD-Integration
Cluster-Setup und GPU-Konfiguration
Phase 2
Aufbau des Azure AKS Clusters mit GPU-Node-Pools, Installation der Nvidia-Treiber, GPU Operator und Konfiguration von MIG oder Time-Slicing.
- Provisionierung von AKS mit GPU-optimierten VM-Serien (NC, ND, NV)
- Installation und Konfiguration von Nvidia GPU Operator und Device Plugin
- Einrichtung von Resource Quotas, LimitRanges und Priority Classes
Model Deployment und RAG-Integration
Phase 3
Deployment Ihrer AI-Modelle via Helm, Setup von Vektor-Datenbanken für RAG-Systeme und Integration in Ihre Anwendungs-Landschaft auf Kubernetes.
- Deployment von LLMs (DeepSeek, Llama) mit konfigurierten Autoscaling-Regeln
- Installation von Qdrant oder Milvus als StatefulSet mit persistentem Storage
- Integration von Monitoring (Prometheus, Grafana), Logging (Loki) und Tracing (Jaeger)
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
So verändert sich Ihre AI-Infrastruktur: Von fragmentierten GPU-Ressourcen und manuellen Deployments hin zu orchestrierter, skalierbarer AI-Plattform auf Kubernetes.
Vorher
Teure GPU-Server stehen ungenutzt, weil keine effiziente Ressourcen-Verteilung zwischen Teams existiert
Manuelle Model-Deployments führen zu langen Rollout-Zeiten und Inkonsistenzen zwischen Umgebungen
Vektor-Datenbanken laufen auf einzelnen VMs ohne Hochverfügbarkeit oder Backup-Strategie
Fehlende Observability macht Troubleshooting von Latenz-Problemen in RAG-Pipelines zeitaufwendig
Nachher
GPU-Ressourcen werden durch MIG und Time-Slicing optimal genutzt mit bis zu 70 Prozent Kosteneinsparung
Standardisierte Helm-Deployments ermöglichen Model-Updates in Minuten statt Stunden mit Zero-Downtime
Qdrant oder Milvus laufen hochverfügbar im Cluster mit automatischen Backups und schnellem Failover
End-to-End Monitoring zeigt GPU-Auslastung, Model-Latencies und RAG-Performance in Echtzeit über Dashboards
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für die Unternehmensführung
Strategische Technologie-Souveränität: Betreiben Sie KI-Modelle in eigener Infrastruktur ohne Abhängigkeit von OpenAI oder anderen Cloud-APIs und sichern Sie volle Datenkontrolle.
Kostenoptimierung bei GPU-Investitionen: Maximieren Sie die Auslastung teurer GPU-Hardware durch intelligentes Scheduling und reduzieren Sie Cloud-Kosten um bis zu 70 Prozent.
Skalierbare Innovation: Schaffen Sie eine Plattform, auf der Teams schnell neue AI-Use-Cases entwickeln und deployen können ohne Infrastruktur-Bottlenecks.
Für Fachbereiche und IT
Self-Service für Data Scientists: Data Science Teams können eigenständig Modelle deployen, GPUs anfordern und Experimente durchführen ohne auf manuelle IT-Prozesse zu warten.
Standardisierte Deployments: Helm-Charts und GitOps-Workflows eliminieren manuelle Konfiguration und sorgen für konsistente Deployments über alle Umgebungen hinweg.
Reduzierte Betriebskomplexität: Kubernetes übernimmt Orchestrierung, Scaling und Self-Healing automatisch und entlastet Ihr Team von repetitiven Operations-Aufgaben.
Das AI-on-Kubernetes Foundation Paket
Unser Paket bringt Ihre privaten AI-Modelle produktiv auf Kubernetes – mit GPU-Setup, Model-Deployment und Vektor-Datenbank-Integration auf Azure AKS.
Ihre Investition
ab 35.000€
AI-Infrastruktur Workshop und GPU-Sizing
Azure AKS Cluster-Setup mit GPU-Node-Pools (NC oder ND-Serie)
Nvidia GPU Operator Installation und MIG/Time-Slicing Konfiguration
Helm-basiertes Deployment eines LLM (DeepSeek oder Llama)
Setup einer Vektor-Datenbank (Qdrant oder Milvus) für RAG
Monitoring-Stack (Prometheus, Grafana) mit GPU- und Model-Dashboards
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Ihre Experten
Wir verbinden strategisches Know-how mit technologischer Exzellenz.
Phillip Pham
Geschäftsführer
Robin Werner
Head of Azure
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Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Welche GPU-Typen werden für AI auf Kubernetes auf Azure AKS unterstützt?
Azure AKS unterstützt die NC-Serie (Nvidia Tesla K80, P100, V100), ND-Serie (V100, A100) und NV-Serie für GPU-beschleunigte Workloads. Für moderne LLMs wie DeepSeek oder Llama empfehlen wir mindestens die NCasT4_v3-Serie (Nvidia T4) oder idealerweise ND A100 v4 für Produktions-Workloads. Wir helfen Ihnen, die richtige VM-Serie basierend auf Ihren Model-Anforderungen und Budget zu wählen.
Wie funktioniert GPU-Sharing mit MIG und Time-Slicing auf Kubernetes?
Multi-Instance GPU (MIG) teilt eine physische A100 oder H100 GPU in bis zu 7 isolierte Instanzen auf Hardware-Ebene. Time-Slicing ermöglicht zeitbasiertes Sharing einer GPU zwischen mehreren Pods. MIG bietet echte Isolation und ist ideal für Produktion, Time-Slicing eignet sich für Dev/Test-Umgebungen. Wir konfigurieren die passende Strategie basierend auf Ihren Workload-Charakteristiken und implementieren Resource Quotas für faire Ressourcen-Verteilung.
Können wir bestehende Azure-Ressourcen mit dem AI-Kubernetes-Cluster integrieren?
Ja, wir integrieren Ihren AKS-Cluster nahtlos mit bestehenden Azure-Services: Azure Blob Storage für Model-Artefakte, Azure Key Vault für Secrets Management via CSI Driver, Azure Virtual Network für private Connectivity, Azure Monitor für Logging und Azure API Management als Gateway. Managed Identity ermöglicht sichere, schlüssellose Authentifizierung zwischen Cluster und Azure-Ressourcen ohne gespeicherte Credentials.
Welche Vektor-Datenbanken unterstützen Sie für RAG-Systeme auf Kubernetes?
Wir haben Produktions-Erfahrung mit Qdrant und Milvus auf Kubernetes. Beide laufen als StatefulSets mit persistentem Storage via Azure Disk oder Azure Files. Qdrant bietet einfacheres Setup und gute Performance für kleinere Deployments, Milvus skaliert besser für sehr große Vektor-Mengen. Wir konfigurieren Replication, Backups via Velero und Performance-Tuning basierend auf Ihren Embedding-Dimensionen und Query-Patterns.
Wie lange dauert das Setup einer produktiven AI-Infrastruktur auf Kubernetes?
Nach dem initialen Workshop dauert das Setup eines produktiven AKS-Clusters mit GPU-Nodes, Nvidia Operator und erstem Model-Deployment typischerweise 3 bis 4 Wochen. Die Integration einer Vektor-Datenbank und Monitoring-Stack benötigt weitere 1 bis 2 Wochen. Insgesamt sollten Sie mit 6 bis 8 Wochen vom Kickoff bis zum produktiven Betrieb Ihres ersten AI-Workloads auf Kubernetes rechnen inklusive Testing und Dokumentation.
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