Cloud Native KI: Eine Synthese aus zwei Zukunftstechnologien

Hamburg, Februar 2024

Cloud Native KI ist ein neuer Ansatz für die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Lösungen, der auf den Prinzipien der Cloud-Plattform aufbaut. Cloud Native KI nutzt die Vorteile von Skalierbarkeit, Elastizität, Automatisierung und Portabilität der Cloud, um KI-Anwendungen schneller, kostengünstiger und zuverlässiger zu erstellen und auszuführen. Es handelt sich um eine vielversprechende Entwicklung, die es Unternehmen ermöglicht, die Vorteile von KI und Cloud zu kombinieren und so wettbewerbsfähiger und innovativer zu werden...

Die Möglichkeiten künstlicher Intelligenz

Mithilfe künstlicher Intelligenz können Maschinen und Programme aus Daten lernen, Muster erkennen, Entscheidungen ableiten und Aufgaben übernehmen, die für uns ein Level der Komplexität erreichen, welches die Nachahmung menschlicher Intelligenz lohnenswert macht. Neben regelbasierten Systemen, also ganz einfachen Logiksystemen als primitivste Form von KI und Maschinellem Lernen (ML), gehören insbesondere die Bild- (Computer Vision) und natürliche Sprachverarbeitung (Natural Language Processing, kurz NLP) auf Basis neuronaler Netze zu ihren Hauptanwendungen. Mit dem Durchbruch generativer, vortrainierter Transformer (Generative Pretrained Transformers, kurz GPTs) sind weitere Technologien, wie Generative AI (GenAI) oder AI-Augmented Software Engineering, die auf Basis von großen Sprach- (Large Language Models, kurz LLM) und Bildmodellen (Large Vision Models, kurz LVM) generiert werden, ungebremst auf ihren Vormarsch. Eine Visualisierung der Möglichkeiten mit KI bietet die Darstellung von Gartner.de auf der rechten Seite (Quelle: Neues aus dem Gartner Hype Cycle™ 2023 zum Thema KI)

Neben der künstlichen Intelligenz, entwickelt sich Cloud Native zu einem der erfolgversprechendsten Technologien für die kommenden Jahre. Diese Entwicklung ermöglicht uns ganz neue Ansätze und Möglichkeiten in der Entwicklung von KI-Anwendungen.

Der Cloud Native Ansatz

Cloud Native (engl.) ist ein Softwareentwicklungsansatz, der Anwendungen von Anfang an für den Einsatz in der Cloud konzipiert. Cloud Native Anwendungen bestehen aus mehreren Bestandteilen, die verschiedene Aspekte der Anwendungsentwicklung abdecken, wie z.B.:

Microservices: kleine, unabhängige Services, die jeweils eine spezifische Funktion erfüllen und über Anwendungsschnittstellen (APIs) kommunizieren. Microservices ermöglichen es, Anwendungen modular, flexibel und skalierbar zu gestalten.
Container: Softwarepakete, die eine Anwendung und alle ihre Abhängigkeiten enthalten. Sie ermöglichen es, Anwendungen unabhängig von der zugrunde liegenden Infrastruktur auszuführen, zu isolieren und zu verwalten.
DevOps und Anwendungsentwicklung: Methoden, Werkzeuge und Kulturen, welche die Zusammenarbeit und Automatisierung zwischen den Entwicklern und den Betreibern einer Anwendung fördern. DevOps und Anwendungsentwicklung ermöglichen es, Anwendungen schneller, häufiger und zuverlässiger zu entwickeln, zu testen und bereitzustellen.

Continuous Delivery: Softwareentwicklungsansatz, der die Integration, das Testen und die Bereitstellung von Software automatisiert und beschleunigt. Continuous Delivery ermöglicht es, Software in kurzen Intervallen zu veröffentlichen, um schnelles Feedback und eine hohe Qualität zu erhalten.

KI und Cloud Native - Eine leistungsstarke Kombination!

Der „klassische“ Sofwarentwicklungsansatz mit seinen Bausteinen lässt sich ebenso nahtlos auf die Entwicklung und Bereitstellung von KI-Anwendungen übertragen. Darüber hinaus können diese auch nach ihrer Containerisierung mit Kubernetes bereitgestellt, skaliert und verwaltet werden. Auch vortrainierte KI-Services (z.B. OpenAI) und Datenbankenservices über APIs und Software Development Kits (SDKs) der Hyperscaler wie Microsoft Azure, AWS oder Google Cloud Platform lassen sich problemlos anbinden.

Die Synergie zwischen Cloud-Native und KI bietet eine beeindruckende Leistungsfähigkeit, aus folgenden Gründen:

1. Skalierbarkeit und Agilität:

Cloud-Native-Plattformen ermöglichen es, Anwendungen flexibel zu skalieren. Dies ist ein Paradigmenwechsel im Vergleich zu traditionellen, starren IT-Infrastrukturen.
KI-Modelle profitieren von dieser Skalierbarkeit, da sie große Datenmengen verarbeiten und komplexe Berechnungen durchführen können.

2. Intelligente Automatisierung:

Cloud-Native KI automatisiert Prozesse und Entscheidungen. Sie lernt aus Daten und passt sich an veränderte Umgebungen an.
Daraus ergeben sich effizientere Abläufe und Möglichkeiten für Unternehmen, sich vermehrt auf strategische Aufgaben zu konzentrieren.

3. Innovation und Wettbewerbsvorteil:

Unternehmen, die Cloud-Native KI nutzen, sind besser positioniert, um innovative Lösungen zu entwickeln und sich von der Konkurrenz abzuheben.
Neue Geschäftsmodelle und Kundenerlebnisse werden möglich.

4. Datenschutz und Sicherheit:

Die Evolution liegt auch in der Art und Weise, wie wir mit Daten umgehen. Cloud-Native KI erfordert robuste Sicherheitsprotokolle und Datenschutzmaßnahmen.
Techniken wie das föderative Maschinenlernen ermöglichen es, Modelle zu trainieren, ohne sensible Daten zu gefährden.

Die Kombination von Cloud-Native und KI repräsentiert einen Wendepunkt in der digitalen Transformation – eine Evolution, die Unternehmen befähigt, intelligenter, agiler und zukunftsfähiger zu werden!

Neue Möglichkeiten durch das Zusammenspiel von KI und Cloud

Zur Abgrenzung von Cloud Native zum Cloud Computing: Cloud Native beschreibt einen modernen Ansatz für die Konzeption und den Betrieb von Anwendungen. Im Fokus steht dabei die Art und Weise, wie Anwendungen konzipiert, bereitgestellt und verwaltet werden. Cloud-Computing hingegen ist das grundlegende Modell, bei dem Unternehmen oder Einzelpersonen auf Anfrage auf Computing-Ressourcen zugreifen und dafür bezahlen. Cloud Native baut also im weiteren Sinne auf das Cloud Computing auf. An dieser Stelle sollen daher die KI und ihre Potenziale aus dieser Perspektive beleuchtet werden.

Die Integration von KI in das Cloud Computing ermöglicht es Unternehmen, ihre Daten effizienter zu nutzen und zu analysieren. Mit der Fähigkeit, riesige Datenmengen in Echtzeit zu verarbeiten, können KI-Modelle in der Cloud genaue Vorhersagen treffen, Muster erkennen und automatisierte Entscheidungen treffen. Das führt zu einer schnelleren und intelligenteren Datenverarbeitung, die zuvor undenkbar war. Das haben inzwischen auch viele Unternehmen erkannt, weshalb diese zunehmend Daten in die Cloud migrieren.

Die Vorteile dieser Integration sind vielfältig und reichen von verbesserten Kundenservices bis hin zu effizienteren Betriebsabläufen. Durch die Kombination von KI und Cloud können Unternehmen:

1. Personalisierte Kundenerlebnisse schaffen: KI analysiert und passt Kundenverhalten in Echtzeit an. Unternehmen können so gezielte und relevante Lösungen anbieten, welche die Kundenzufriedenheit erhöhen.

2. Betriebskosten reduzieren: KI reduziert Betriebskosten, indem sie Prozesse und Entscheidungen automatisiert. Sie nutzt die Skalierbarkeit und Agilität der Cloud, um schneller und genauer zu arbeiten und spart so Zeit und Ressourcen.

3. Neue Geschäftsmodelle und Einnahmequellen erkunden: Die Kombination von KI und Cloud eröffnet Raum für innovative Ideen. Unternehmen können neue Produkte und Dienstleistungen entwickeln, die auf den Stärken beider Technologien basieren.

4. Durch effizientere Arbeitsabläufe die Produktivität steigern: KI steigert die Produktivität durch effizientere Arbeitsabläufe, Prozesse und intelligente Anpassungen für Mitarbeiter. Sie ermöglicht es, strategische Aufgaben mit mehr Kreativität und Innovation zu lösen.

Die Verschmelzung von KI mit der Cloud ist ein erfolgsversprechender Weg in die Zukunft. Unternehmen, die diese Synergie nutzen, werden besser positioniert sein, um die Herausforderungen der digitalen Transformation zu meistern und innovative Lösungen zu entwickeln.

Der Experte für die Umsetzung der Cloud Native KI in Ihrem Unternehmen: Thomas Kranzkowski

Thomas ist seit 2023 bei der CLOUDETEER und betreut die Themen Daten und KI in der Cloud als Chapter Lead. Dort entwickelt er in Projekten branchenübergreifende Lösungen für unsere Kunden. Neben seinen Auftritten als Speaker zu NLP in Open Source, KI & Nachhaltigkeit und Quantencomputing, entwickelte Thomas in der Vergangenheit auch Online-Trainings zu Data Science & Analytics mit Python. Thomas studierte quantitative Volkswirtschaftslehre an der Uni Kiel und Data Science an der TU Chemnitz. Er ist wohnhaft in Berlin.