KubeRay tritt der CNCF bei und stellt den PARK-KI-Stack unter die Governance der Linux Foundation

9. November 2026, 09:00Quelle: Anyscale

KubeRay tritt laut Anyscale der Cloud Native Computing Foundation bei. Damit untersteht der Open-Source-Kubernetes-Operator für Ray der Governance der Linux Foundation. Der Schritt vervollständigt den von dem Unternehmen beschriebenen Open-Source-PARK-Stack aus PyTorch, KI-Modellen, Ray und Kubernetes.

Das Wichtigste in Kürze

KubeRay tritt der CNCF als Sandbox-Projekt bei.
Der Schritt stellt den PARK-Stack unter die Governance der Linux Foundation.
KubeRay stellt die benutzerdefinierten Ressourcen RayCluster, RayJob und RayService bereit.
Das Projekt integriert sich für Beobachtbarkeit, Scheduling und Sicherheit in Cloud-native Tools.
Spotify und Hark werden als KubeRay-Nutzer genannt.

KubeRay verbindet Ray-Workloads mit Kubernetes

KubeRay ist ein Open-Source-Toolkit und Kubernetes-Operator, mit dem sich verteilte KI-, Machine-Learning- und Python-Workloads auf Basis von Ray in Cloud-nativer Infrastruktur ausführen lassen. Laut Anyscale verbindet KubeRay Python-zentrierte KI-Frameworks mit Kubernetes-nativer Infrastruktur, da verteilte KI-Workloads zu einem zentralen Cloud-nativen Baustein werden.

Das Projekt stellt drei benutzerdefinierte Kubernetes-Ressourcendefinitionen bereit. RayCluster verwaltet den Lebenszyklus von Ray-Clustern, einschließlich der Bereitstellung von Head- und Worker-Pods, Zustandsprüfungen, Fehlertoleranz für den Global Control Service und dynamischer Skalierung mit dem Ray Autoscaler.

RayJob ist für Batch-Verarbeitung, verteiltes Training und Reinforcement Learning ausgelegt. Die Ressource stellt einen kurzlebigen RayCluster bereit, übermittelt einen Ray-Job, sobald der Cluster bereit ist, und entfernt den Cluster nach Abschluss. RayService unterstützt langlebige, hochverfügbare Online-Inferenz mit Ray Serve, einschließlich rollierender Updates, automatischem Failover und Traffic-Routing.

Die Spende ergänzt die noch fehlende PARK-Komponente

Anyscale zufolge werden PyTorch und Ray bereits über die PyTorch Foundation betrieben, während Kubernetes Teil der CNCF ist. KubeRay war das noch fehlende Bindeglied zwischen Ray und Kubernetes. Mit dem Beitritt zur CNCF stellt das Projekt den vollständigen PARK-Stack unter die Governance der Linux Foundation. Laut Anyscale schafft das bei Teams Vertrauen in seine Neutralität und Offenheit.

KubeRay wird ein CNCF-Sandbox-Projekt. Das Unternehmen erklärt, das Projekt habe auch durch Integrationen in das breitere Cloud-native-Ökosystem an Verbreitung gewonnen, anstatt vorhandene Infrastruktur-Funktionen neu zu entwickeln.

Für die Beobachtbarkeit arbeitet KubeRay mit OpenTelemetry, Prometheus und Fluent Bit zusammen. Für Scheduling und Quotenverwaltung integriert es sich mit Kueue, Volcano und KAI und unterstützt Gang-Scheduling, mandantenfähige Ressourcenquoten, die Vorabverdrängung nach Priorität und topologiebewusstes Scheduling. Für die Sicherheit und Isolation von Workloads unterstützt das Projekt außerdem automatisiertes mTLS und Kubernetes-Netzwerkrichtlinien.

Community und Produktionseinsatz bestimmen die nächste Phase

Anyscale zufolge nutzt Spotify KubeRay, um Hendrix, seine interne Machine-Learning-Plattform, zu skalieren und Modelle mit Ray auf der Google Kubernetes Engine zu trainieren und feinzujustieren. Das Unternehmen verweist außerdem auf den Einsatz von KubeRay durch Hark für multimodale KI-Workloads und agentische Workflows.

Die Ankündigung beschreibt den CNCF-Sandbox-Status als Beginn eines neuen Kapitels für KubeRay unter offener, herstellerneutraler Governance. Die Maintainer laden Nutzer und Mitwirkende dazu ein, bei einer Birds-of-a-Feather-Sitzung während der KubeCon North America 2026 über die Roadmap, Einsatzszenarien in der Produktion und Ray auf Kubernetes zu diskutieren. Die Community ist außerdem über den KubeRay-Kanal in den CNCF- oder Ray-Slack-Arbeitsbereichen sowie bei zweiwöchentlichen Community-Treffen erreichbar.