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Open Source KI und Cloud: Das Beste aus beiden Welten

KI-generiertes Bild eines futuristischen, organisch geformten Ganges mit Guckfenstern in digitale Maschinenräume mit Schaltkreisen und Leuchtdioden. Stil: Avantgarde

Quelle: Midjourney

Auf den ersten Blick ein Widerspruch: Die proprietäre Welt der Cloud auf der einen, die quelloffene Welt von Open Source auf der anderen Seite. Auch im Kontext Künstlicher Intelligenz.

Und doch können wir das Beste aus beiden Welten nutzen. Wenn wir z. B. Legacy Software mithilfe von Open-Source-KI effizient und einfach in die Cloud migrieren. Denn wie jeder Umzug erfordert auch der Umzug komplexer, gewachsener IT-Systeme in die Cloud unsere ganze Sorgfalt: einen gute Vorbereitung, eine sachgerechte Verpackung, einen reibungslosen Transport und ein störungsfreies Roll-out im neuen Zuhause. Open Source KI kann hier ein wertvoller Freund und Umzugshelfer sein!

Warum Open Source?

Wir alle kennen die Vorzüge von Open Source: Quelloffenheit, Innovationsdynamik, Community. Darum ist es eine ausgesprochen positive Entwicklung, dass KI-Sprachmodelle zunehmend auch als Open-Source-Lösungen zu haben sind. Denn viele Jahre Digitalisierung haben gezeigt: OS-Technologien haben in Sachen Flexibilität, Transparenz und Compliance sehr oft die Nase vorn.

Jule Witte

Presse
presse@micromata.de

Automatisierung des Technologiewechsels

Häufig macht die Migration in die Cloud einen Wechsel bestimmter Technologien, wenn nicht erforderlich, dann doch empfehlenswert. Denn um die Vorteile der Cloud vollumfänglich nutzen zu können, sind PaaS-kompatible Komponenten aus vielen Gründen sinnvoll und ratsam.* Warum, das zeigt das Beispiel Datenbank:

*Platform as a Service

1. Verwaltung:
PaaS-Datenbanken sind von sich aus vollständig verwaltet. Das heißt, dass der Betreiber nicht selbst um Infrastruktur, Upgrades, Patches, Backups und Skalierung kümmern muss.

2. Skalierung:
PaaS-Datenbanken bieten eine automatische Skalierung, um Lastspitzen ohne manuellen Eingriff zu bewältigen.

3. Zugänglichkeit:
PaaS-Datenbanken sind als Dienste verfügbar und erleichtern so den Zugriff über standardisierte Schnittstellen.

4. Integration:
PaaS-Datenbanken ermöglichen die nahtlose Integration mit anderen Cloud-Diensten der Plattform, was Entwicklung und Verwaltung einfacher macht.

Open Source KI: Freund und Umzugshelfer

Bleiben wir beim Beispiel Datenbank-Technologiewechsel. Daran lässt sich exemplarisch aufzeigen, welche Aufgaben Künstliche Intelligenz beim Umzug übernehmen kann:

1. Datenklassifizierung und -Mapping:

• Analyse der Datenstruktur: Ein OS-KI-Modell kann die Datenstruktur der alten Datenbank analysieren und Vorschläge für das Mapping zu der neuen PaaS-Datenbank erarbeiten.
• Erkennung von Abhängigkeiten: Ein OS-KI-Modell erkennt automatisch Tabellenabhängigkeiten und Datenverbindungen.

2. Automatisierte Datenmigration:

• Transformation von Datenformaten: KI kann helfen, verschiedene Datenformate und -typen auf passende Formate in der neuen Datenbank zu transformieren.
• Fehlererkennung und -korrektur: Ein OS-KI-Modell kann Anomalien oder Fehler in den Daten erkennen und Vorschläge zur Behebung machen.

3. Optimierung von Abfragen und Strukturen:

• Leistungsverbesserung: OS KI kann bestehende Abfragen analysieren und Vorschläge zur Optimierung der neuen Datenbankumgebung machen.
• Ressourcennutzung analysieren: OS KI kann Muster in der Ressourcennutzung erkennen und optimierte Strukturen für bessere Performance vorschlagen.

4. Testing und Validierung:

• Testfallgenerierung: OS KI kann Testfälle zur Überprüfung der Funktionsfähigkeit in der neuen Umgebung erstellen.
• Automatisierte Tests: OS KI kann diese Tests zur Validierung der Migrationsgenauigkeit dann selbst automatisiert durchführen.

Beispiel 1: Skriptgenerierung für Infrastructure as Code

Künstliche Intelligenz kann auf verschiedene Weise bei der Skriptgenerierung für IaC unterstützen:

1. Automatische Skripterstellung:
OS-KI-Modelle können anhand bestehender Patterns und Best Practices Skripte für IaC generieren, um die gewünschte Infrastruktur in der Cloud aufzubauen.

2. Optimierung und Verbesserung:
OS KI kann bestehende IaC-Skripte analysieren und Vorschläge zur Optimierung des Ressourcenverbrauch oder der Performanz machen.

3. Fehlererkennung:
KI-Techniken wie Maschinelles Lernen können eingesetzt werden, um Fehler oder Sicherheitslücken in IaC-Skripten zu identifizieren und zu beheben.

4. Code-Konvertierung:
OS KI kann helfen, IaC-Code von einer Sprache oder einem Format in ein anderes zu konvertieren, wodurch die Kompatibilität mit verschiedenen Plattformen verbessert wird.

5. Dokumentation und Kommentare:
OS KI kann helfen, automatisch Dokumentationen und Kommentare zu generieren, die den Code verständlicher machen.

6. Automatische Updates:
OS-KI-gestützte Tools können Änderungen oder Updates in der Infrastruktur automatisch erkennen und die entsprechenden IaC-Skripte anpassen.

Quelloffene KI trägt also dazu bei, die Entwicklung und Verwaltung von IaC effizienter, sicherer und einfacher zu gestalten.

Beispiel 2: Provisionieren eines AKS-Dienstes

Unverzichtbar in der Azure Cloud: Azure Kubernetes Services. Der Dienst zur Orchestrierung von Containeranwendungen ist für folgende Umzugsmaßnahmen zuständig:

1. Cluster-Einrichtung:
AKS erstellt und konfiguriert so genannte Kubernetes-Cluster, in denen Container-Anwendungen ausgeführt werden können.

2. Ressourcenzuweisung:
AKS bestimmt Anzahl und Größen der Knoten (virtuelle Maschinen), die im Cluster verwendet werden sollen.

3. Netzwerk-Konfiguration:
AKS richtet Netzwerkrichtlinien ein, um die Kommunikation innerhalb und außerhalb des Clusters zu ermöglichen (z. B. VNETs, Load Balancer etc.).

4. Sicherheitskonfiguration:
AKS implementiert Sicherheitsrichtlinien zum Schutz des Clusters, wie z. B. eine rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC).

5. Integration mit Azure-Diensten:
AKS verknüpft andere Azure-Dienste wie etwa Azure Monitor für die Überwachung oder Azure Active Directory für die Authentifizierung.

6. Skalierungsrichtlinien:
AKS legt Regeln für die automatische Skalierung fest, um Lastschwankungen zu bewältigen.

Auch in diesem Kontext hilft uns quelloffene KI die erforderlichen Maßnahmen rund um AKS effizienter auszuführen und den Umzug in die Cloud damit noch einfacher zu machen:

1. Automatisierung:
Quelloffene KI-Tools optimieren den Provisionierungsprozess durch die Automatisierung von Routineaufgaben wie Skalierung oder Konfiguration.

2. Vorhersage:
Durch die Analyse von Nutzungsmetriken kann OS KI zukünftige Ressourcenanforderungen vorhersagen, um eine optimale Planung und Ressourcenzuweisung sicherzustellen.

3. Überwachung und Optimierung:
OS KI kann helfen, den Zustand des Clusters kontinuierlich zu überwachen und automatisch Anpassungen vorzunehmen, um eine optimale Leistungs- und Kosteneffizienz herzustellen.

4. Fehlererkennung:
OS-KI-Algorithmen können bei der Erkennung von Anomalien innerhalb des Clusters helfen, damit passende Maßnahmen eingeleitet werden können.

5. Benutzerfreundlichkeit:
Durch OS-KI-gestützte Benutzeroberflächen und Assistenten lässt sich die Provisionierung insgesamt einfacher und intuitiver gestalten.

Beispiel 3: Containerisieren der Anwendung

Eine zentrale Komponente in der Cloud ist der Container. Legacy-Software wird zunächst in solchen Containern verpackt, um dann in der Cloud deployt zu werden. Dieser Prozess der Containerisierung kann mit OS KI jetzt deutlich effizienter durchgeführt werden:

1. Automatisierung:
OS KI hilft, Container Images automatisch zu erstellen, indem sie Abhängigkeiten analysiert und notwendige Konfigurationen vorschlägt.

2. Optimierung:
OS-KI-Modelle können die Ressourcennutzung von Containern optimieren und durch Analysen effizientere Containergrößen vorschlagen.

3. Fehlererkennung:
Durch maschinelles Lernen können Anomalien oder Fehler in der Containerisierung frühzeitig erkannt werden, was die Stabilität verbessert.

4. Sicherheit:
KI kann Sicherheitslücken identifizieren und Vorschläge zur Behebung machen, indem sie das Verhalten von Containern überwacht.

5. Performance-Monitoring:
Quelloffene KI-gestützte Tools können Container in Echtzeit überwachen und Leistungsprobleme proaktiv lösen.

6. Integration & Deployment:
Offene KI-Modelle können helfen, CI/CD-Pipelines zu optimieren, indem sie automatisierte Tests und Deployments anpassen.

Beispiel 4: KI-gestützte Entwicklung für CI/CD Pipelines

Künstliche Intelligenz (KI) kann die Entwicklung von CI/CD-Pipelines auf verschiedene Weise unterstützen:

1. Automatisierung von Tests:
KI kann dabei helfen, Tests zu erstellen und auszuführen, um Fehler im Code schneller identifizieren.

2. Vorhersage von Fehlern:
Maschinelles Lernen kann eingesetzt werden, um Muster in früheren Builds zu analysieren und vorherzusagen, welche Änderungen wahrscheinlich zu Fehlern führen.

3. Optimierung der Build-Prozesse:
KI kann Daten aus vorherigen Builds analysieren, um Wege zur Beschleunigung von Builds oder zur Reduzierung des Ressourcenverbrauchs zu finden.

4. Überwachung und Alerting:
OS-KI-gesteuerte Systeme können Anomalien im Systembetrieb erkennen und frühzeitig Warnungen ausgeben, bevor größere Probleme entstehen.

5. Ressourcenmanagement:
KI kann helfen, die Ressourcennutzung in der Cloud zu optimieren, indem sie vorausschauend plant, wann und wie Ressourcen bereitgestellt werden sollten.

6. Änderungsmanagement:
KI kann die Auswirkungen von Codeänderungen analysieren und Entwicklern dabei helfen, Risiken und Nutzen besser abzuwägen.

7. Automatische Korrekturvorschläge:
OS-KI-gestützte Tools können Entwicklern Vorschläge zur Korrektur von Codefehlern oder zur Verbesserung der Codequalität geben.

Durch den Einsatz quelloffener KI in CI/CD-Pipelines lassen sich Entwicklungszyklen beschleunigen, die Qualität erhöhen und die Effizienz der gesamten Softwareentwicklung verbessern.

Unser Fazit

Die Vorteile von KI im Kontext einer Cloud-Migration liegen also auf der Hand. Wer sich darüber hinaus für quelloffene KI entscheidet, kann zusätzlich alle Vorteile der Open-Source-Welt nutzen: Compliance und Datenschutz, Unabhängigkeit und Flexibilität, Transparenz und Innovationsdynamik.

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