Nutanix NKP 2.19 bringt Kubernetes auf Bare Metal und einen KI-Katalog

Duale native Infrastruktur mit NKP Metal

Nutanix zufolge stehen Plattformteams derzeit unter doppeltem Druck: Sie sollen Entwicklern schnell produktionsreife KI-Infrastruktur bereitstellen und gleichzeitig verhindern, dass virtuelle Maschinen und Container zu getrennten Betriebssilos werden. NKP 2.19 soll beides adressieren.

Zentraler Baustein ist NKP Metal, das nach Angaben von Nutanix den betrieblichen Aufwand von Bare-Metal-Kubernetes beseitigen soll. Die Lösung nutzt Foundation Central für die automatische Erkennung von Knoten, das Ubuntu-Imaging und die Bereitstellung von Clustern. Plattformteams können containerisierte Workloads anschließend direkt auf physischer Hardware betreiben und dabei dieselben Betriebsabläufe nutzen wie bei virtualisierten Clustern. Nutanix zufolge liefert das die Rohleistung, die anspruchsvolle Anwendungen mit niedriger Latenz benötigen, während eine einzige Kontrollebene sowohl Bare Metal als auch Enterprise-Virtualisierung abdeckt.

Canonical, das Unternehmen hinter Ubuntu, unterstützt den Ansatz. Ivan Ramos Garza, VP of Alliances and Verticals bei Canonical, sagte, dass NKP-Metal-Kunden mit Ubuntu dank Foundation Central nun "einen beschleunigten, automatisierten Weg zu Kubernetes in der Produktion" haben.

Storage, Upgrades und ein VM Operator

NKP 2.19 enthält mehrere Neuerungen für den Betrieb:

• AOS-Multi-Writer-Unterstützung: Anwendungen können ReadWriteMany-Dateispeicher nutzen, der über den Nutanix-CSI-Treiber direkt aus einem Nutanix-AOS-Cluster bereitgestellt wird. Nutanix zufolge vereinfacht das den Datenaustausch zwischen Pods und eignet sich für CI/CD-Caches und Logs.
• Upgrades über die Benutzeroberfläche: Cluster-Upgrades lassen sich über die Oberfläche durchführen. Pre-Flight-Checks und Validierung nach dem Upgrade sollen helfen, Konfigurationsprobleme zu erkennen und Wartungen zu planen.
• VM Operator für Nutanix AHV: Dieser Kubernetes-Operator wird über den NKP-App-Katalog bereitgestellt und erlaubt es Teams, unterstützte Lebenszyklusfunktionen virtueller Maschinen über Kubernetes-APIs zu verwalten. VMs und Container nutzen so dieselben Workflows.

KI-Katalog, AMD-GPUs und CNCF-Konformität

Nutanix argumentiert, dass der Weg von KI-Experimenten in die Produktion oft Monate dauert, weil Treiber, Operatoren und MLOps-Frameworks zusammengeführt werden müssen. NKP 2.19 soll diesen Aufwand für unterstützte Tools verringern.

Der NKP AI Catalog bietet eine kuratierte Auswahl an KI- und Machine-Learning-Tools, die sich über die NKP-Benutzeroberfläche bereitstellen lassen. Er umfasst Lebenszyklusmanagement für unterstützte Komponenten sowie geführte Workflows in der Oberfläche, um KI- und Machine-Learning-Workspaces zu konfigurieren.

Bei der Hardware unterstützt NKP nun validiert AMD Instinct MI350 GPUs und den AMD GPU Operator. Beide sind über den NKP Catalog verfügbar und an dokumentierte Voraussetzungen geknüpft. Nutanix sieht darin eine Möglichkeit, die Hardwareauswahl über ein einzelnes GPU-Ökosystem hinaus zu erweitern.

Das Unternehmen weist zudem darauf hin, dass NKP seit Version 2.18 im Rahmen des CNCF Certified Kubernetes AI Conformance Program zertifiziert ist. Nutanix zufolge prüft das Programm die Unterstützung für dynamische GPU-Ressourcenzuweisung, Gang Scheduling und die Isolation von Mandanten-Workloads.

Was das für Plattformteams bedeutet

Für Unternehmen, die sowohl virtuelle Maschinen als auch Container betreiben, soll die Version die Zahl der getrennten Werkzeuge und Prozesse verringern. Wer Bare-Metal-Leistung für Kubernetes wünscht, muss laut Nutanix nicht mehr auf eine gemeinsame Kontrollebene verzichten.

Nutanix zufolge soll NKP 2.19 ein einheitliches Betriebsmodell für unterstützte Deployments moderner Anwendungen bieten. Interessierte Kunden können NKP im Nutanix Test Drive ausprobieren, in der Dokumentation unterstützte APIs, Konfigurationen und Umgebungen nachlesen, die Release Notes im Nutanix Portal einsehen oder sich bei Fragen zu Upgrade-Optionen an ihr Nutanix-Team wenden.