Die Zertifizierungen sind eine unabhängige Bestätigung dafür, dass Unternehmen moderne KI- und Machine-Learning-Workloads auf der Infrastruktursoftware von Mirantis ausführen können – unter Verwendung von Standard-Upstream-Kubernetes, von einzelnen Clustern bis hin zu global verteilten KI-Flotten, ohne proprietäre Abhängigkeiten oder operative Komplexität.

Die öffentlichen Zertifizierungseinreichungen sind vollständig reproduzierbar und auf der k0s-Dokumentationsseite sowie der k0rdent-Dokumentationsseite verfügbar.

Unternehmen standardisieren KI-Entwicklung, Modelltraining, Inferenz-Bereitstellung und agentenbasierte Anwendungen zunehmend auf Kubernetes. Das CNCF-AI-Conformance-Programm bildet einen objektiven Benchmark dafür, ob eine Plattform produktionsreife KI-Workloads unterstützen kann. Anders als Herstellerangaben liefern zertifizierte Plattformen öffentliche Nachweise, die unabhängig überprüft und reproduziert werden können.

„Unternehmen und Organisationen benötigen bei Investitionen in die KI-Infrastruktur die Gewissheit, dass ihre Kubernetes-Basis produktionsreife KI-Workloads unterstützen kann, ohne dass sie sich an proprietäre Plattformen binden müssen oder zusätzliche Komplexität entsteht“, sagt Randy Bias, Vice President Open Source Strategy & Technology bei Mirantis. „Die CNCF Certified Kubernetes AI Conformance sowohl für k0s als auch für k0rdent zu erreichen, bestätigt die Full-Stack-KI-Infrastrukturstrategie von Mirantis – vom einzelnen Cluster bis zum Betrieb im Flottenmaßstab, vollständig auf offenem Upstream-Kubernetes basierend.“

„Da KI-Workloads in der Produktion skalieren, benötigen Plattformteams eine konsistente, herstellerneutrale Infrastrukturebene, um ein Rätselraten und Herumprobieren bei der Verwaltung verteilter GPU-Workloads zu vermeiden“, sagt Chris Aniszczyk, Chief Technology Officer bei CNCF. „Das Kubernetes-AI-Conformance-Programm stützt sich auf von der Community reproduzierbare Verifizierung, so dass schlanke Distributionen wie k0s – und Management-Plattformen wie k0rdent, die sie orchestrieren – nachweisen können, dass sie Upstream-Kubernetes-Komponenten gewissermaßen Out-of-the-box unterstützen. Diese objektive Validierung bestätigt, dass von der Community entwickelte Standards auch im Zeitalter der KI-Agenten die entscheidende Basis für eine verantwortungsvolle Skalierung bleiben.“

Unabhängige Validierung für reale KI-Workloads

Das CNCF Kubernetes AI Conformance-Programm definiert ein grundlegendes Repertoire an Fähigkeiten und Funktionen, die für den Betrieb von KI- und Machine-Learning-Workloads auf Kubernetes erforderlich sind. Anbieter müssen diese Fähigkeiten durch öffentliche, reproduzierbare Tests belegen.

Die Zertifizierungen bestätigen beispielsweise, dass durch k0s und k0rdent verwaltete Cluster Folgendes leisten können:

– GPU-Ressourcen für KI-Workloads sicher zuweisen und verwalten

– erforderliche GPU-Treiber automatisch installieren und verwalten

– Inferenz- und Model-Serving-Datenverkehr über die Kubernetes Gateway API routen

– verteiltes KI-Training durch Gang-Scheduling unterstützen

– Cluster und Workloads dynamisch je nach GPU-Bedarf skalieren

– umfassende GPU-Observability liefern, einschließlich Auslastung, Speicherverbrauch, Temperatur und Leistungsdaten

– Moderne KI-Frameworks und -Operatoren, einschließlich KubeRay, mit den Self-Healing-Funktionen von Kubernetes betreiben

– GPU-Sharing durch Time-Slicing unterstützen, um die Auslastung der Infrastruktur zu verbessern

k0s erfüllt alle von der CNCF definierten verpflichtenden Anforderungen an KI-Workloads. k0rdent geht über diese Basisanforderungen noch hinaus und deckt zusätzliche optionale KI-Funktionen ab. Dies unterstreicht die Fähigkeit, KI-Infrastruktur im größeren Maßstab zu betreiben.

Von Kubernetes zu KI-Betrieb im Flottenmaßstab

Für Plattform-Teams belegen die Zertifizierungen einen entscheidenden architektonischen Punkt: Einfachheit erfordert keine Kompromisse.

k0s bündelt die gesamte Kubernetes-Kontrollebene in einer einzigen Binary. Dies reduziert den operativen Overhead, während die vollständige Kompatibilität mit Upstream-Kubernetes erhalten bleibt. Die Ergebnisse der KI-Konformitätsprüfung zeigen, dass alle für die KI-Infrastruktur erforderlichen Kerntechnologien – einschließlich GPU-Scheduling, Traffic-Routing, verteilter Job-Orchestrierung, Observability und KI-Operatoren – auf k0s ohne proprietäre Erweiterungen laufen.

k0rdent baut auf diesem Fundament auf, indem es Flotten standardisierter k0s-Cluster mithilfe der Open-Source-Kubernetes-Cluster API bereitstellt und verwaltet. Da von k0rdent verwaltete Cluster dasselbe KI-fähige Fundament „erben“, können Unternehmen von einem einzelnen validierten KI-Cluster auf global verteilte KI-Fabriken skalieren – unter Beibehaltung desselben Betriebsmodells.

Anders als viele KI-Infrastrukturplattformen benötigt k0rdent keine benutzerdefinierten Abstraktionen, um die KI-Konformität zu erfüllen. Es können Standard-Kubernetes-Tools für Autoscaling, Monitoring und Networking verwendet werden. Dies vereinfacht die Bereitstellung über Cloud, Edge und Bare Metal hinweg.

Das Fundament für KI-Infrastruktur im großen Maßstab

Die Zertifizierungen bestätigen den architektonischen Ansatz von Mirantis: eine offene, modulare, mit Upstream-kompatible Kubernetes-Infrastruktur, die den gesamten KI-Lebenszyklus unterstützen kann – von Experimenten und Training bis hin zu Inferenz und Multi-Cluster-KI-Betrieb.

Für Unternehmen, die KI-Fabriken aufbauen, entsteht so ein standardisierter Weg, um GPU-gestützte KI-Infrastruktur mit unabhängiger CNCF-Validierung auf jeder Ebene des Stacks bereitzustellen, zu betreiben und zu skalieren.

Mirantis ist eine eingetragene Marke von Mirantis, Inc. Metal-to-Model ist eine Marke von Mirantis, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.

k0rdent AI von Mirantis ist eine für den professionellen Einsatz ausgelegte KI-Infrastruktur- und Lifecycle-Management-Plattform. Sie hilft Unternehmen dabei, KI im großen Maßstab operativ einzusetzen und beschleunigt den Weg von der Hardware zu nutzbaren Diensten. Die Day-Zero-Unterstützung für aktuelle und künftige NVIDIA-Architekturen baut auf bestehenden Integrationen mit dem NVIDIA Infra Controller (NICo) sowie NVIDIA DSX OS auf, der modularen Open-Source-Plattform für KI-Fabriken, die im Rahmen der NVIDIA-DSX-Plattform vorgestellt wurde. Die Integration von k0rdent AI mit NVIDIA DSX OS unterstützt Unternehmen dabei, den Aufbau und Betrieb standardisierter KI-Fabriken zu beschleunigen und gleichzeitig die Komplexität der Infrastruktur zu reduzieren.

„KI-Infrastruktur erfordert heute eine Investitionsstrategie über mehrere Hardware-Generationen hinweg. KI-Fabriken bedeuten dabei gleichzeitig einen grundlegenden Wandel in der Art, wie Infrastruktur konzipiert und betrieben wird“, erklärt Kevin Kamel, Vice President of Product Management bei Mirantis. „Die Kombination aus k0rdent AI und NVIDIA ermöglicht Lifecycle-Automatisierung für eine vollständig integrierte Plattform auf Enterprise-Level. Diese ist zukunftssicher auf den Betrieb von KI-Fabriken ausgelegt, so dass Anwender neue NVIDIA-Hardwaretechnologien unterbrechungsfrei einsetzen können.“

Durchgängige Plattform für beschleunigtes Computing in KI-Fabriken

Im Unterschied zu klassischen Infrastrukturplattformen sorgt k0rdent AI von Mirantis für eine kontinuierliche Anschlussfähigkeit an neue Architekturen. Betreiber, die heute auf NVIDIA Grace Blackwell setzen, können deshalb zu NVIDIA Vera Rubin und zukünftigen Generationen wechseln, ohne dafür ihre Infrastruktur-Stacks neu zu konzipieren, Betriebsmodelle zu ändern oder Bereitstellungs-Workflows neu aufzubauen.

Relevant ist dies vor allem für KI-Infrastrukturteams und Neocloud-Anbieter, die langfristige Investitionsentscheidungen treffen. Durch die direkte Ausrichtung an der Roadmap von NVIDIA stellt Mirantis sicher, dass Betreiber Systeme mit hoher Performance pro Watt und niedrigen Token-Kosten einsetzen können.

Vollständige Integration von NVIDIA NICo

Grundlage dafür ist die vollständige Integration von NVIDIA NICo durch Mirantis als primäre Bereitstellungs- und Infrastruktur-Lifecycle-Schicht für k0rdent AI.

NICo automatisiert:

– Bare-Metal-Hardware-Discovery

– Firmware-Validierung

– Bereitstellung von NVIDIA-BlueField-DPUs über NVIDIA DOCA

– Netzwerkisolation

– Bereinigung von Mandantendaten („Tenant Sanitization“)

– Sichere Lifecycle-Automatisierung für Multi-Tenant-KI-Umgebungen

Diese Funktionen und Fähigkeiten sind zwar durch Open-Source-Software abdeckbar. Ihr professioneller Betrieb im großen Maßstab erfordert jedoch erheblichen Entwicklungsaufwand. Mirantis hat NICo in k0rdent AI als vollständig unterstützte, validierte und produktionsreife Plattform integriert. Dies ermöglicht es Kunden, KI-Fabriken schneller aufzubauen und gleichzeitig die Komplexität der Infrastruktur sowie den operativen Aufwand zu reduzieren.

Strategische Zusammenarbeit mit NVIDIA

Mirantis integriert NICo nicht nur nachgelagert (Downstream), sondern beteiligt sich auch aktiv an der Weiterentwicklung des Projekts (Upstream). Das Unternehmen leistet einen wichtigen Beitrag bei der Open-Source-Infrastruktur für NICo und arbeitet eng mit NVIDIA zusammen, um mitzugestalten, wie sich die Provisionierung von KI-Rechenzentren über künftige Plattformen für beschleunigtes Computing hinweg weiterentwickelt. Darüber hinaus ist Mirantis Gründungspartner von NVIDIA AI Cloud Ready, einer Validierungsinitiative, die KI-Infrastruktur-Software für den Einsatz auf KI-Clouds qualifiziert und validiert.

Diese strategische Zusammenarbeit verschafft Nutzern von k0rdent AI einen früheren Zugang zu Innovationen, eine engere Abstimmung mit der Hardware und eine schnellere Einsatzbereitschaft.

Weitere Informationen zu Mirantis k0rdent AI finden sich unter www.mirantis.com.

Mirantis ist eine eingetragene Marke von Mirantis, Inc. Metal-to-Model ist eine Marke von Mirantis, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber. 

amazee.ai Private AI Gateway richtet sich vor allem an Unternehmen und Organisationen in regulierten oder sicherheitskritischen Branchen wie Finanzdienstleistungen, Gesundheitswesen, öffentliche Verwaltung und Rechtsdienstleistungen. Nutzer erhalten einen OpenAI-kompatiblen Endpunkt, der Anfragen an verschiedenste KI-Modelle weiterleitet und dabei dafür sorgt, dass eine private, isolierte Tenant-Struktur aufrechterhalten wird. Das Gateway bietet Compliance auf Enterprise-Niveau und ist – anders als Wettbewerbslösungen – nach ISO 27001 und SOC 2 Typ II zertifiziert.

Da das amazee.ai Gateway OpenAI-kompatibel ist, können Entwicklungsteams bestehende SDKs, Frameworks und Anwendungen weiterhin nutzen, ohne Integrationen neu erstellen oder KI-Workflows anpassen zu müssen.

„Wir adressieren die größten Herausforderungen bei der KI-Einführung in Unternehmen – die Data Governance sensibler Unternehmensdaten sowie das Thema unbefugte Nutzung. Es geht darum, die operative Kontrolle zu wahren und den Abfluss von Daten zu vermeiden“, erklärt Michael Schmid, Mitgründer und Managing Director von amazee.ai. „Wir haben das amazee.ai Private AI Gateway als Enterprise-Vertrauensschicht konzipiert: ein OpenAI-kompatibles Gateway, das Organisationen standardmäßig Souveränität, Audit-Bereitschaft und stärkere Sicherheitskontrollen bietet.“

Im Unterschied zu vielen anderen KI-Routing-Diensten ermöglicht das amazee.ai Private AI Gateway Kunden die Wahl ihrer bevorzugten Region. Die Plattform unterstützt durch Sovereign-Region-Pinning die verbindliche Zuweisung von Workloads an eine bestimmte Region. Ausgewählt werden können dabei die USA, die aus rund 30 Staaten bestehende EU-DSGVO-Region sowie einzelne Länder wie beispielsweise Australien, Deutschland, die Schweiz und das Vereinigte Königreich. Unternehmen und Organisationen können ihre Deployments dadurch an ihren Anforderungen hinsichtlich Datenresidenz und Compliance ausrichten. Bei spezifischen Architekturanforderungen kann amazee.ai zudem dedizierte, individuelle KI-Gateways bereitstellen, auch innerhalb der eigenen Infrastruktur des Kunden.

Das amazee.ai Private AI Gateway beinhaltet:

– OpenAI-kompatible APIs für eine vereinfachte Integration
– Standardmäßig Zero Data Retention
– Deployment-Kontrollen für souveräne Regionen
– Multi-Modell-Routing-Funktionen
– Audit-fähige Architektur für regulierte Umgebungen
– ISO 27001- und SOC 2 Typ II-zertifizierter Betrieb

Weitere Informationen und die Möglichkeit, einen privaten AI-API-Schlüssel zu erhalten, finden sich unter https://amazee.ai/….

Mit der zunehmenden Nutzung von KI-Agenten und agentischer Automatisierung stellen Unternehmen oft fest, dass der Übergang vom Prototyp hin zum produktiven Betrieb schwieriger sein kann als erwartet. OpenClaw selbst zu hosten, kann mit operativer Komplexität, Sicherheitsbedenken, Compliance-Hürden und Unsicherheiten mit Blick auf den Ort der Datenaufbewahrung verbunden sein.

amazeeClaw begegnet diesen Herausforderungen mit einer Fully-Managed-Plattform, die dedizierte Container-Isolierung, Regionsauswahl und Compliance auf Enterprise-Niveau bietet (ISO 27001 und SOC 2 Type 2). Kunden wählen ihre bevorzugte Region für die Bereitstellung in den USA, Europa oder Australien aus, um Daten innerhalb definierter geografischer Grenzen zu halten und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

„Anwender schätzen die Flexibilität von OpenClaw. Ein Eigenbetrieb lässt sich aufgrund operativer Risiken und Compliance-Fragen jedoch oftmals nicht rechtfertigen“, sagt Michael Schmid, Mitgründer und Managing Director von amazee.ai. „amazeeClaw beseitigt diese Hürde mit einer sicheren, souveränen Plattform, die Teams den Schritt von der Experimentierphase in den produktiven Betrieb ermöglicht.“

Die wichtigsten Vorteile von amazeeClaw: 

– Schnellere Produktionsreife – Dank Managed Hosting entfällt der Aufbau von Infrastruktur und der laufende Betriebsaufwand wird gesenkt.

– Reduziertes Risiko – Dedizierte Isolierung, regionsspezifische Deployments und zertifizierte Compliance gewährleisten Sicherheit und Regelkonformität.

– Angewandte Datensouveränität – Kontrolle darüber, wo Daten gespeichert werden und wie sie verarbeitet werden.

Im Rahmen der Zusammenarbeit mit Mirantis nutzt amazee.ai eine Kubernetes-native Infrastruktur, um skalierbare, isolierte Umgebungen für Agenten-Workloads bereitzustellen. Dieser Ansatz basiert auf dem allgemeinen Trend hin zu Cloud-nativen Plattformen als Grundlage für KI-Systeme. 

amazeeClaw ist ab sofort verfügbar. Teams und Einzelpersonen können unter https://claw.amazee.ai einen kostenfreien Test starten. 

Weitere Informationen: 

https://amazee.ai/… 

https://amazee.ai/…

Beim Aufbau eigener KI-Fabriken stellen Unternehmen häufig fest, dass der Schritt von der Beschaffung und Bereitstellung der KI-Infrastruktur bis zum Betrieb im Fabrik-Maßstab eine eigenständige und anspruchsvolle Phase ist. Die Bereitstellung von GPU-Nodes ist dabei nur der erste Schritt. Anschließend müssen Teams Orchestrierungsschichten integrieren, komplexe Operator-Abhängigkeiten sequenzieren, Netzwerk- und Ressourcenzuteilung konfigurieren sowie die gesamte Infrastruktur validieren, bevor überhaupt ein einziger Trainings- oder Inferenz-Job ausgeführt werden kann.

„Unternehmen scheitern nicht daran, GPUs zu beschaffen – sie scheitern daran, sie in den Betrieb zu überführen“, erklärt Richard Borenstein, Senior Vice President Business Development bei Mirantis. „Durch die automatisierte Bereitstellung von NVIDIA Run:ai als Teil einer Full-Stack-KI-Factory-Plattform ermöglicht es k0rdent AI Unternehmen, in einem Bruchteil der bisherigen Zeit von der Infrastruktur zur Workload-Ausführung zu gelangen – mit reproduzierbaren Ergebnissen in Produktionsqualität.“

„Unternehmen und Cloud-Anbieter suchen nach Möglichkeiten, den Weg von der Infrastruktur zur produktionsreifen KI zu beschleunigen“, sagt Omri Geller, Vice President und General Manager bei NVIDIA. „Durch die Integration von NVIDIA Run:ai mit Mirantis k0rdent AI können Kunden die Bereitstellung von KI-Factory-Umgebungen automatisieren. Dies ermöglicht eine kürzere Time-to-Value, eine verbesserte GPU-Auslastung und eine effizientere Skalierung von KI-Workloads in Multi-Tenant-Umgebungen.“

Mirantis k0rdent AI automatisiert diesen mehrschichtigen Prozess – von Bare Metal bis zur KI-Workload-Orchestrierung – einschließlich der automatisierten Bereitstellung von NVIDIA Run:ai, der KI-Workload- und GPU-Scheduling-Schicht innerhalb der NVIDIA-AI-Factory-Referenzarchitektur.

NVIDIA Run:ai im AI-Factory-Stack

NVIDIA Run:ai bildet die KI-Workload- und GPU-Orchestrierungsschicht unmittelbar über der Infrastruktur-Ebene. Die Lösung ermöglicht es Data Scientists, Machine-Learning-Spezialisten und Plattformbetreibern, Trainings-Jobs einzureichen, Inferenz-Workloads auszuführen und interaktive Tools über eine Benutzeroberfläche, eine Kommandozeile oder eine API zu starten – ohne dafür Kubernetes-Cluster oder die zugrundeliegende GPU-Konfiguration verwalten zu müssen.

Inferenz-Kontrollebenen und GPU-Scheduler sind leistungsstark. Bereitstellung und Betrieb können sich jedoch als komplex erweisen. Dies gilt insbesondere dann, wenn organisatorische Grenzen zwischen IT- und Data-Science-Teams bestehen. Die Mirantis-Integration zielt darauf ab, diese Komplexität zu reduzieren.

Als validiertes Mitglied der NVIDIA-AI-Cloud-Ready-Initiative hat Mirantis k0rdent AI so entwickelt, dass die KI-Factory-Infrastrukturschichten von der Bare-Metal-Bereitstellung bis hin zu den Plattform-Services automatisiert werden. Die Plattform installiert, konfiguriert und sequenziert automatisch:

Ingress & externes DNS
Cert-manager
NVIDIA GPU Operator
NVIDIA Network Operator
Dynamic Resource Allocation (DRA) Operator
MPI Operator
Training Operator
NVIDIA Run:ai-Plattform-Templates

k0rdent AI übernimmt dabei die Sequenzierung von Abhängigkeiten, die Konfigurationsvalidierung und die Prüfung der Bereitschaft der Infrastruktur. Dadurch entfallen manuelle Eingriffe und es ist keine weitere Erfahrung für den Betrieb von KI-Infrastruktur erforderlich.

Was Spezialisten bislang typischerweise Tage oder Wochen beschäftigt hat, lässt sich nun in wenigen Minuten abschließen. Neocloud-Anbietern ermöglicht dies eine On-Demand KI-Factory-Bereitstellung mit dem schnellen Aufsetzen einer vollständigen NVIDIA-Run:ai-Umgebung bei Bedarf und dem ebenso einfachen „Abbau“ bei Nichtnutzung, um so die GPU-Auslastung zu maximieren. Für Unternehmen wiederum bedeutet es konsistente, reproduzierbare KI-Factory-Deployments über unterschiedliche Teams, Regionen und IT-Infrastrukturen hinweg.

Für regulierte und souveräne KI-Umgebungen ausgelegt

Die Integration unterstützt Air-Gapped-Deployments und ermöglicht damit vollständig isolierte KI-Factory-Umgebungen ohne externe Netzwerkabhängigkeiten. Dies gewährleistet eine reproduzierbare Automatisierung für regulierte Branchen und Behörden, die in netzwerkbeschränkten Infrastrukturen arbeiten.

k0rdent AI unterstützt zudem aktuelle Rack-Scale-GPU-Architekturen. Dies umfasst auch native Unterstützung für NVIDIA Grace Blackwell NVL72-Systeme über den NVIDIA NCX Infra Controller (NICo). NICo ermöglicht Zero-Touch-Lifecycle-Automatisierung für Bare-Metal-Systeme und sichert damit die Basis der Rechenzentrumsinfrastruktur ab.

Zertifizierte NVIDIA Run:ai-Kompatibilität

Die Integration von k0rdent AI und NVIDIA Run:ai wurde im Rahmen des NVIDIA-Run:ai-Zertifizierungsprogramms getestet und validiert. Mirantis hat dabei mehr als 100 funktionale Tests durchgeführt, die Bereiche wie Workload-Einreichung, Scheduling-Verhalten, Multi-Tenant-Betrieb und Plattform-Lifecycle-Management abdecken und hat den Status eines zertifizierten Partners erreicht. Mirantis k0rdent ist unter den offiziell zertifizierten NVIDIA-Run:ai-Partnerdistributionen gelistet.

Vollständige Lifecycle-Automatisierung für KI-Fabriken

Die aktuelle Integration legt das Fundament für ein umfassendes KI-Factory-Lifecycle-Management. Im Rahmen der Roadmap geplante Erweiterungen umfassen beispielsweise deklarative Upgrades, das Management von Abweichungen von der ursprünglich definierten Konfiguration sowie eine erweiterte Day-2-Operations-Automatisierung – alles verwaltet über die Kubernetes-native Kontrollebene von k0rdent AI.

Das KI-Factory-Modell entwickelt sich zunehmend zum Standard für Unternehmens-KI und Neocloud-GPU-Dienste. Die Integration von Mirantis und NVIDIA Run:ai soll die Zeit bis zur Produktionsreife verkürzen und gleichzeitig sicherstellen, dass die Infrastruktur automatisiert, reproduzierbar und skalierbar bleibt.

Cloud-Betriebsmodelle in die KI-Ära bringen

Mirantis engagiert sich seit mehr als einem Jahrzehnt im Bereich Open-Source-Private-Cloud und hat den Einsatz von OpenStack und Kubernetes bei einigen der weltweit größten Unternehmen und Dienstleistern begleitet. Cloud-Infrastruktur wandelt sich von auf Virtualisierung fokussierten Architekturen hin zu KI-nativen Plattformen. Mirantis nutzt hier seine Open-Source-Expertise und arbeitet eng mit Partnern zusammen, um diese Transformation durch Beiträge zu Technologien wie k0rdent, Kubernetes und OpenStack zu unterstützen. Dadurch bringt Mirantis bewährte Cloud-Betriebsmodelle in die KI-Ära: Modulare, mandantenfähige Infrastrukturmodelle auf Basis offener Standards anstatt proprietärer Silo-Lösungen.

k0rdent AI: Metal-to-Model-Stack

Mit k0rdent AI erschafft Mirantis auf Basis der offenen KI-Infrastruktur-Module von NVIDIA einsatzbereite, mandantenfähige Cloud-Plattformen und bietet einen validierten „Metal-to-Model“-Stack für KI-Fabriken. k0rdent AI stellt eine einheitliche Steuerungsebene bereit, die den gesamten Stack über das NVIDIA-Referenzarchitektur-Portfolio hinweg orchestriert – von Architekturen wie NVIDIA Ampere, Hopper und Blackwell über Netzwerklösungen wie NVIDIA Quantum InfiniBand und Spectrum-X Ethernet bis hin zu den Systemplattformen NVIDIA DGX, HGX und MGX.

„Anbieter von KI-Infrastrukturdiensten stehen vor der Herausforderung, Auslastung und Effizienz zu maximieren“, erklärt Warren Barkley, Vice President Product Management bei NVIDIA. „Unsere Zusammenarbeit mit Mirantis hilft Neocloud-Anbietern, validierte KI-Infrastruktur schneller bereitzustellen. Die Kombination aus ISV-Validierung und der Lifecycle-Automatisierung des NVIDIA NCX Infra Controllers soll konsistente Performance, operative Effizienz und eine klare Differenzierung im Cloud-Markt ermöglichen.“

Integration des NVIDIA NCX Infra Controllers

Die Integration des NVIDIA NCX Infra Controllers ist Teil einer umfassenderen Strategie von Mirantis, Open-Source-Komponenten des NVIDIA-KI-Cloud-Stacks in k0rdent AI einzubinden und die Gesamtplattform im Rahmen der AI Cloud Ready Initiative von NVIDIA zu validieren. Mirantis beteiligt sich am NVIDIA NCX Infra Controller Open-Source-Projekt und arbeitet mit einer Reihe weiterer Unternehmen an einer offenen, modularen Infrastruktur-Plattform für KI.

Die Plattform soll Nutzern ermöglichen:

– Deployments anhand wiederholbarer Muster zu skalieren, anstatt auf manuelle Einzelintegrationen angewiesen zu sein.

– Die Bereitstellungszeit für KI-Infrastruktur durch Kubernetes-native Automatisierung zu verkürzen.

„Ein auf offenen Standards basierendes KI-Ökosystem ist entscheidend, um Kunden umfassende, schlüsselfertige KI-Lösungen anbieten zu können“, erklärt Shaun O’Meara, CTO von Mirantis. In der Zusammenarbeit mit NVIDIA und weiteren Partnern haben wir erhebliche Fortschritte rund um k0rdent erzielt – eine Technologie, die den Betrieb von KI-Infrastruktur automatisiert und gleichzeitig die Auslastung verbessert. So wie wir Pionierarbeit bei der Entwicklung moderner privater Clouds geleistet haben, spielt Mirantis nun eine wichtige Rolle für eine offene KI-Cloud-Infrastruktur für die nächste Generation von Workloads. Gleichzeitig tragen wir zur kontinuierlichen Weiterentwicklung von Community-getriebenen Technologien wie OpenStack und Kubernetes für neue KI-Anwendungsszenarien bei.“

Partnerschaften mit Netris, Supermicro und VAST Data

Netris: Mirantis und Netris haben kürzlich eine Integration vorgestellt, die die Kubernetes-Cluster-Bereitstellung und das Rechenzentrums-Netzwerkmanagement für KI-Workloads automatisiert. Dies löst zwei große Probleme: zum einen das Fehlen einer standardisierten Vorgehensweise für die Cluster-Bereitstellung, zum anderen die manuellen, fragmentierten Prozesse bei der Netzwerk-Provisionierung, die den Infrastruktur-Rollout ausbremsen. Durch den modularen Infrastruktur-Ansatz von Mirantis können Anwender validierte Networking-Technologien auswählen, die ihre jeweiligen Anforderungen an Performance und Betrieb erfüllen. Networking wird durch die Integration Teil der Kubernetes Cluster-Bereitstellung, anstatt nachträglich hinzugefügt oder manuell konfiguriert werden zu müssen.

Supermicro: Eine weitere Integration automatisiert den Betrieb in souveränen KI- und hybriden GPU-Cloud-Umgebungen. Supermicro-Nodes werden automatisch erkannt und als Kubernetes-Infrastruktur bereitgestellt.

VAST Data: Mirantis und VAST Data arbeiten daran, leistungsfähige Datendienste in k0rdent AI zu integrieren. Ziel ist es, aufwändige Einzelintegrationen zu reduzieren und eine schnellere Skalierung der KI-Infrastruktur zu ermöglichen.Durch diese Partnerschaften will Mirantis gemeinsam mit seinen Partnern KI-Infrastrukturdesigns standardisieren – einschließlich der von NVIDIA definierten Referenzarchitekturen, die festlegen, wie Rechenleistung, Netzwerk und Storage bei großen GPU-Umgebungen ineinandergreifen.

Mirantis auf der KubeCon Amsterdam

Mirantis zeigt die Automatisierungsmöglichkeiten von k0rdent für KI-Cloud-Services live auf der KubeCon in Amsterdam (23.– 26. März 2026, Stand 492).

Mirantis ist eine eingetragene Marke von Mirantis, Inc. Metal-to-Model ist eine Marke von Mirantis, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber. 

Lens Desktop unterstützt Entwickler und Plattform-Spezialisten bereits beim Erkennen, Anbinden und Verwalten von Kubernetes-Clustern in On-Premises-Umgebungen sowie auf Cloud-Plattformen mit Integrationen für AWS und Azure. Die Unterstützung von Google Cloud wird bald folgen. Der neue MCP-Server stellt Konnektivität und den Cluster-Kontext für externe KI-Entwicklungs-Tools zur Verfügung. Dies reduziert den Aufwand für individuelle Integrationen, manuelle Setups oder den Einsatz von kubeconfig in KI-Tools.

„KI-Coding-Assistenten sind Teil des täglichen Entwickler-Workflows geworden. Kubernetes-Zugriff ließ sich bislang allerdings nur schwer in diese Erfahrung einbinden“, erklärt Miska Kaipiainen, Head of Product für Lens bei Mirantis. „Mit dem integrierten MCP-Server in Lens Desktop können Tools wie beispielsweise Claude Code Lens als Brücke nutzen, um mit Clustern zu arbeiten und sich mit deutlich weniger Aufwand zu verbinden.“

Verbindungsschicht zwischen KI-Tools und Kubernetes-Clustern

KI-Coding-Assistenten werden zunehmend für die Code-Entwicklung, das Debugging und alltägliche Aufgaben im Entwicklungsprozess eingesetzt. Die Einbindung von Kubernetes in diese Arbeitsabläufe erforderte jedoch bislang oft zusätzliche Skripte, Plug-ins oder manuelle Konfigurationen. Lens vereinfacht diesen Prozess, indem es als Verbindungsschicht zwischen den KI-Tools und den Kubernetes-Clustern fungiert, auf die Nutzer bereits über Lens Desktop zugreifen.

Die neue MCP-Integration baut auf Lens Prism auf, dem in Lens Desktop eingebauten KI-Assistenten für die Kubernetes-Fehleranalyse. Sie erweitert die bestehenden KI-Integrationen, indem Cluster-Konnektivität und Kontext über ein standardisiertes Protokoll bereitgestellt werden, welches mit einem wachsenden Ökosystem von KI-Tools kompatibel ist.

Features und Vorteile im Überblick

– Integrierter MCP-Server: Lens Desktop stellt Kubernetes-Konnektivität über MCP für KI-Assistenten und agentenbasierte Tools bereit.

– Cluster-Erkennung: KI-Tools können Cluster, die bereits über Lens Desktop verwaltet werden, automatisch erkennen und sich damit verbinden.

– Kompatibilität mit gängigen KI-Tools: Unterstützung für Claude Code, ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot und weitere MCP-kompatible Clients.

– Geringerer Setup-Aufwand: Der Bedarf an eigenen Plug-ins, Verbindungsskripten oder manueller Integrationsarbeit beim Einbinden von Kubernetes in KI-gestützte Workflows wird deutlich reduziert.

– Bestehender Lens-Kontext: Verwendet die bereits in Lens vorhandene Nutzerauthentifizierung für die Cluster-Konnektivität.

– Sicherheit: Zugangsdaten und Cluster-Zugriff verbleiben auf dem Desktop des Nutzers.

 Der integrierte Lens MCP-Server ist ab sofort in der aktuellen Version von Lens Desktop unter lenshq.io verfügbar. Weitere Details finden sich auch in diesem Blogbeitrag.

Über Lens

Lens von Mirantis ist eine Kubernetes-IDE mit mehr als einer Million Nutzern aus den Bereichen Entwicklung und Betrieb. Sie setzen Lens ein, um das Cluster-Management und DevOps-Workflows zu vereinfachen und die cloud-native Entwicklung zu beschleunigen. Weitere Informationen unter https://lenshq.io.

Mirantis ist eine eingetragene Marke von Mirantis, Inc. Metal-to-Model ist eine Marke von Mirantis, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.

Für Neoclouds und die Betreiber von KI-Infrastrukturen ist Mirantis k0rdent AI eine schlüsselfertige Lösung für automatisierte, mandantenfähige KI-Clouds mit optimierter Auslastung. Abgedeckt werden Bare Metal und Kubernetes ebenso wie virtuelle Maschinen und Managed KI-Services.

„Mit k0rdent AI können NVIDIA Cloud Partner von manuellen Abläufen auf mandantenfähige Self-Service-Plattformen umsteigen, die das wirtschaftliche Potenzial der GPU-Infrastruktur ausschöpfen“, sagt Shaun O’Meara, Chief Technology Officer bei Mirantis. „Betreiber profitieren ab dem ersten Tag von NVIDIA-zertifizierten Modellen. Mit k0rdent AI können sie einfach NVIDIA-zertifizierte Hardware anschließen, den Rest übernimmt die Plattform.“

k0rdent AI nutzt den NVIDIA NCX Infra Controller, eine quelloffene Technologie, die bei NVIDIA zur Verwaltung großer GPU-Flotten entwickelt wurde. k0rdent AI stellt eine einheitliche Steuerungsebene bereit, die den gesamten Stack über das NVIDIA-Referenzarchitektur-Portfolio hinweg orchestriert – von Architekturen wie NVIDIA Ampere, Hopper und Blackwell über Netzwerklösungen wie NVIDIA Quantum InfiniBand und Spectrum-X Ethernet bis hin zu den Systemplattformen NVIDIA DGX, HGX und MGX.

NCP-Anbieter und KI-Fabriken stehen unter zunehmendem Druck, GPU-Infrastrukturen in tragfähige, nachhaltige Einnahmequellen umzuwandeln. Die Nachfrage nach KI-Diensten wächst weiterhin stark (laut Prognose der Analysten von Gartner werden die weltweiten KI-Ausgaben im Jahr 2026 einen Gesamtwert von 2,5 Billionen US-Dollar erreichen). Viele Deployments sind jedoch durch manuelle Bereitstellungsprozesse, Einzelmandanten-Architekturen und fragmentierte Lösungen eingeschränkt.

„Anbieter von KI-Infrastrukturdiensten stehen vor der Herausforderung, Auslastung und Effizienz maximieren“, erklärt Warren Barkley, Vice President Product Management bei NVIDIA. „Unsere Zusammenarbeit mit Mirantis hilft Neocloud-Anbietern, validierte KI-Infrastruktur schneller bereitzustellen. Die Kombination aus ISV-Validierung und der Lifecycle-Automatisierung des NVIDIA NCX Infra Controllers soll konsistente Performance, operative Effizienz und eine klare Differenzierung im Cloud-Markt ermöglichen.“

In der Gründungsgruppe der ISV-Partner ist Mirantis der einzige Anbieter, der eine offene, modulare Infrastrukturplattform beisteuert, die speziell für den vollständigen Neocloud-Lifecycle konzipiert ist: von Bare Metal bis zur Bereitstellung mandantenfähiger KI-Dienste.

Weitere Informationen finden sich auch im Mirantis Blog.

Mirantis ist eine eingetragene Marke von Mirantis, Inc. Metal-to-Model ist eine Marke von Mirantis, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber. 

Mirantis wird in diesem Rahmen gemeinsam mit VAST Data einen standardisierten Integrationspfad für VAST-Technologien innerhalb des Mirantis k0rdent AI Ökosystems etablieren. Durch die Kombination der flexiblen und skalierbaren Multi-Cluster-Plattform von k0rdent mit dem KI-Betriebssystem von VAST sollen Neoclouds den Integrationsaufwand reduzieren sowie Hochleistungs-Inferenz und KI-Dienste schneller bereitstellen können – in einem Umfeld, in dem GPU-Auslastung und Datendurchsatz die Infrastrukturökonomie direkt beeinflussen.

„Neoclouds stehen unter dem konstanten Druck, aus jeder GPU-Stunde mehr herauszuholen“, erklärt Kevin Kamel, Vice President of Product Management bei Mirantis. „Durch die Zusammenarbeit mit VAST Data im Rahmen der Cosmos Community schaffen wir einen wiederholbaren, standardbasierten Weg, um hochleistungsfähige Datendienste in das k0rdent AI Ökosystem zu integrieren. Das hilft Betreibern dabei, schneller zu skalieren, den Betrieb zu vereinfachen und sich auf tatsächliche Ergebnisse zu konzentrieren, statt individuelle Integrationsarbeit leisten zu müssen.“

Die Performance moderner KI-Infrastruktur hängt zunehmend davon ab, Datenengpässe und technologische „Flaschenhälse“ zu beseitigen, die teure GPU-Kapazitäten ungenutzt lassen. Die Plattform von VAST Data vereint Datendienste zur Unterstützung von KI-Workflows über Training, Inferenz und agentische Systeme hinweg.

Mirantis und VAST Data richten ihre Zusammenarbeit an breiteren Ökosystem-Initiativen zur Standardisierung von KI-Infrastruktur aus. Dies beinhaltet beispielsweise NVIDIA-geführte Referenzarchitekturen, die definieren, wie Rechenleistung, Netzwerk und Storage für große und sehr große GPU-Umgebungen zusammengestellt werden.

„Führende Unternehmen im Bereich KI-Infrastruktur setzen zunehmend auf validierte Bausteine statt auf individuelle Stacks“, sagt John Mao, Vice President of Global Technology Alliances bei VAST Data. „Mit dem Beitritt zur VAST Cosmos Community bringt Mirantis seine Orchestrierungs-Expertise ein, die Betreibern hilft, das VAST KI-Betriebssystem in KI-Fabriken einzusetzen. Dies beschleunigt die Bereitstellung, reduziert den Integrationsaufwand und sorgt für mehr Performance.“

Die Kooperation richtet sich an Neoclouds, die GPU-Clouds und KI-Dienste aufbauen und dabei folgende Ziele verfolgen:

• Maximierung der GPU-Nutzung durch Reduzierung von Storage- und Datenpipeline-Engpässen
• Skalierung von Deployments mit wiederholbaren Mustern statt individueller Integrationen
• Schnellere Einführung von KI-Infrastrukturdiensten durch Kubernetes-native Automatisierung

Weitere Informationen: https://www.mirantis.com/…

Mirantis ist eine eingetragene Marke von Mirantis, Inc. Metal-to-Model ist eine Marke von Mirantis, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.