Cloud-Kosten und Kubernetes Komplexität

23. September 2024

Matthias Schulte

2024-09-22

Kostenkontrolle und Standardisierung sind oberste Priorität

Unternehmen, die zunehmend auf Kubernetes setzen, kämpfen mit der Komplexität von Multi-Cluster-Umgebungen und steigenden Cloud-Kosten. 45% der Befragten nannten die Kontrolle über Cloud-Kosten als größte Herausforderung, während 3% Probleme bei der Verwaltung von Kubernetes-Clustern und der Festlegung unternehmensweiter Standards hatten. Zudem überstiegen die Betriebskosten für Kubernetes bei 31 % die ursprünglichen Schätzungen.

KI und generative KI stehen vor ähnlichen Wachstumsschmerzen

Unternehmen, die in künstliche Intelligenz (KI) und generative KI investieren, stehen vor ähnlichen Herausforderungen wie bei der Einführung von Kubernetes. 96% der Befragten betonten die Wichtigkeit der Effizienz bei der Entwicklung und Bereitstellung von KI. Allerdings haben weniger als ein Viertel der Unternehmen MLOps und LLMOps vollständig implementiert, und 95% der Teams melden Schwierigkeiten bei der Experimentierung und Bereitstellung von KI-Anwendungen.

Self-Service- und Automatisierungslösungen zur Steigerung der Entwicklerproduktivität

Um diesen Herausforderungen zu begegnen, setzen Unternehmen verstärkt auf Automatisierung und Self-Service-Lösungen. 83% der Befragten glauben, dass vorkonfigurierte KI-Arbeitsbereiche mit integrierten Tools monatlich über 10% der Entwicklerzeit einsparen könnten, was in einem Team von 100 Entwicklern jährliche Produktivitätssteigerungen von bis zu 1,4 Millionen Dollar bedeuten könnte.

Wachsende Komplexität erfordert neue Ansätze: Plattformteams gefragt

Haseeb Budhani, CEO von Rafay Systems, betonte die Schlüsselrolle von Plattformteams. Diese seien entscheidend, um Innovationen voranzutreiben und Kosten sowie Prozesse zu optimieren. Die wachsende Komplexität bei der Verwaltung von Kubernetes und KI-Technologien unterstreicht die Notwendigkeit effektiver Automatisierungs- und Self-Service-Lösungen.

Quelle: Businesswire