Google lanciert Autopilot für Kubernetes Engine
Google stellt einen Managed Service für die Container-Orchestrierung mit Kubernetes vor. Mit dem sogenannten Autopilot für die Kubernetes Engine verspricht Google einen "Hands-off"-Betrieb. Was das bringt, erklärt Sandro Köchli von Adfinis.
Google hat ein neues Betriebsmodell für seine Kubernetes Engine (GKE) vorgestellt. Mit dem GKE Autopilot bietet Google einen Managed Service an für das Provisionieren der Cluster-Infrastruktur, der Verwaltung der Control Plane und der Nodes, wie Google Cloud in einem Blogbeitrag mitteilt. Der Dienst ist per sofort verfügbar – Google bietet auch eine kostenlose Testversion an.
Mit dem Angebot verspricht Google einen "Hands-off"-Zugang zur Container-Orchestrierung. Nutzerinnen und Nutzer sollen damit das Cluster-Management outsourcen und sich so mehr auf ihre Workloads konzentrieren können.
Klingt cool, muss sich aber noch beweisen
Was bringt das Angebot konkret? Sandro Köchli, Mitgründer und Verwaltungsrat des Berner Open-Source-Spezialisten Adfinis, sagt dazu auf Anfrage: "Der GKE Autopilot ist ein Versuch, mit Kubernetes dem Serverless-Feeling so nahe wie möglich zu kommen – eine coole Idee, jedoch darf man den Begriff 'Autopilot' nicht überschätzen." Es brauche trotzdem noch ausreichend Fachwissen, damit der Dienst mit den richtigen Vorgaben arbeiten könne.
"Das eigentlich spannende an dem Angebot ist sicher auch der Wechsel von Instanz-basierter zu Pod-basierter Abrechnung. Das bedeutet: Ich muss mich nicht mehr darum kümmern, wie viel Ressourcen mein Kubernetes-Cluster gerade benötigt, denn der Autopilot passt es auf meine Bedürfnisse an."

Sandro Köchli, Mitgründer und Verwaltungsrat von Adfinis. (Source: zVg)
Ein vergleichbares Angebot sei AWS Fargate. "Die Mehrwertversprechen sind sehr ähnlich. Wie sich die Handhabung unterscheidet, kann ich allerdings nicht beurteilen", sagt Köchli.
Ende 2020 stellte Red Hat eine erweiterte Version von OpenShift vor - mit Unterstützung für Windows-Container. Das soll die parallele Verwaltung von containerisierten Workloads auf Linux und Windows ermöglichen.
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