Mit der zunehmenden Nutzung von KI-Agenten und agentischer Automatisierung stellen Unternehmen oft fest, dass der Übergang vom Prototyp hin zum produktiven Betrieb schwieriger sein kann als erwartet. OpenClaw selbst zu hosten, kann mit operativer Komplexität, Sicherheitsbedenken, Compliance-Hürden und Unsicherheiten mit Blick auf den Ort der Datenaufbewahrung verbunden sein.

amazeeClaw begegnet diesen Herausforderungen mit einer Fully-Managed-Plattform, die dedizierte Container-Isolierung, Regionsauswahl und Compliance auf Enterprise-Niveau bietet (ISO 27001 und SOC 2 Type 2). Kunden wählen ihre bevorzugte Region für die Bereitstellung in den USA, Europa oder Australien aus, um Daten innerhalb definierter geografischer Grenzen zu halten und Compliance-Anforderungen zu erfüllen.

„Anwender schätzen die Flexibilität von OpenClaw. Ein Eigenbetrieb lässt sich aufgrund operativer Risiken und Compliance-Fragen jedoch oftmals nicht rechtfertigen“, sagt Michael Schmid, Mitgründer und Managing Director von amazee.ai. „amazeeClaw beseitigt diese Hürde mit einer sicheren, souveränen Plattform, die Teams den Schritt von der Experimentierphase in den produktiven Betrieb ermöglicht.“

Die wichtigsten Vorteile von amazeeClaw: 

– Schnellere Produktionsreife – Dank Managed Hosting entfällt der Aufbau von Infrastruktur und der laufende Betriebsaufwand wird gesenkt.

– Reduziertes Risiko – Dedizierte Isolierung, regionsspezifische Deployments und zertifizierte Compliance gewährleisten Sicherheit und Regelkonformität.

– Angewandte Datensouveränität – Kontrolle darüber, wo Daten gespeichert werden und wie sie verarbeitet werden.

Im Rahmen der Zusammenarbeit mit Mirantis nutzt amazee.ai eine Kubernetes-native Infrastruktur, um skalierbare, isolierte Umgebungen für Agenten-Workloads bereitzustellen. Dieser Ansatz basiert auf dem allgemeinen Trend hin zu Cloud-nativen Plattformen als Grundlage für KI-Systeme. 

amazeeClaw ist ab sofort verfügbar. Teams und Einzelpersonen können unter https://claw.amazee.ai einen kostenfreien Test starten. 

Weitere Informationen: 

https://amazee.ai/… 

https://amazee.ai/…

Beim Aufbau eigener KI-Fabriken stellen Unternehmen häufig fest, dass der Schritt von der Beschaffung und Bereitstellung der KI-Infrastruktur bis zum Betrieb im Fabrik-Maßstab eine eigenständige und anspruchsvolle Phase ist. Die Bereitstellung von GPU-Nodes ist dabei nur der erste Schritt. Anschließend müssen Teams Orchestrierungsschichten integrieren, komplexe Operator-Abhängigkeiten sequenzieren, Netzwerk- und Ressourcenzuteilung konfigurieren sowie die gesamte Infrastruktur validieren, bevor überhaupt ein einziger Trainings- oder Inferenz-Job ausgeführt werden kann.

„Unternehmen scheitern nicht daran, GPUs zu beschaffen – sie scheitern daran, sie in den Betrieb zu überführen“, erklärt Richard Borenstein, Senior Vice President Business Development bei Mirantis. „Durch die automatisierte Bereitstellung von NVIDIA Run:ai als Teil einer Full-Stack-KI-Factory-Plattform ermöglicht es k0rdent AI Unternehmen, in einem Bruchteil der bisherigen Zeit von der Infrastruktur zur Workload-Ausführung zu gelangen – mit reproduzierbaren Ergebnissen in Produktionsqualität.“

„Unternehmen und Cloud-Anbieter suchen nach Möglichkeiten, den Weg von der Infrastruktur zur produktionsreifen KI zu beschleunigen“, sagt Omri Geller, Vice President und General Manager bei NVIDIA. „Durch die Integration von NVIDIA Run:ai mit Mirantis k0rdent AI können Kunden die Bereitstellung von KI-Factory-Umgebungen automatisieren. Dies ermöglicht eine kürzere Time-to-Value, eine verbesserte GPU-Auslastung und eine effizientere Skalierung von KI-Workloads in Multi-Tenant-Umgebungen.“

Mirantis k0rdent AI automatisiert diesen mehrschichtigen Prozess – von Bare Metal bis zur KI-Workload-Orchestrierung – einschließlich der automatisierten Bereitstellung von NVIDIA Run:ai, der KI-Workload- und GPU-Scheduling-Schicht innerhalb der NVIDIA-AI-Factory-Referenzarchitektur.

NVIDIA Run:ai im AI-Factory-Stack

NVIDIA Run:ai bildet die KI-Workload- und GPU-Orchestrierungsschicht unmittelbar über der Infrastruktur-Ebene. Die Lösung ermöglicht es Data Scientists, Machine-Learning-Spezialisten und Plattformbetreibern, Trainings-Jobs einzureichen, Inferenz-Workloads auszuführen und interaktive Tools über eine Benutzeroberfläche, eine Kommandozeile oder eine API zu starten – ohne dafür Kubernetes-Cluster oder die zugrundeliegende GPU-Konfiguration verwalten zu müssen.

Inferenz-Kontrollebenen und GPU-Scheduler sind leistungsstark. Bereitstellung und Betrieb können sich jedoch als komplex erweisen. Dies gilt insbesondere dann, wenn organisatorische Grenzen zwischen IT- und Data-Science-Teams bestehen. Die Mirantis-Integration zielt darauf ab, diese Komplexität zu reduzieren.

Als validiertes Mitglied der NVIDIA-AI-Cloud-Ready-Initiative hat Mirantis k0rdent AI so entwickelt, dass die KI-Factory-Infrastrukturschichten von der Bare-Metal-Bereitstellung bis hin zu den Plattform-Services automatisiert werden. Die Plattform installiert, konfiguriert und sequenziert automatisch:

Ingress & externes DNS
Cert-manager
NVIDIA GPU Operator
NVIDIA Network Operator
Dynamic Resource Allocation (DRA) Operator
MPI Operator
Training Operator
NVIDIA Run:ai-Plattform-Templates

k0rdent AI übernimmt dabei die Sequenzierung von Abhängigkeiten, die Konfigurationsvalidierung und die Prüfung der Bereitschaft der Infrastruktur. Dadurch entfallen manuelle Eingriffe und es ist keine weitere Erfahrung für den Betrieb von KI-Infrastruktur erforderlich.

Was Spezialisten bislang typischerweise Tage oder Wochen beschäftigt hat, lässt sich nun in wenigen Minuten abschließen. Neocloud-Anbietern ermöglicht dies eine On-Demand KI-Factory-Bereitstellung mit dem schnellen Aufsetzen einer vollständigen NVIDIA-Run:ai-Umgebung bei Bedarf und dem ebenso einfachen „Abbau“ bei Nichtnutzung, um so die GPU-Auslastung zu maximieren. Für Unternehmen wiederum bedeutet es konsistente, reproduzierbare KI-Factory-Deployments über unterschiedliche Teams, Regionen und IT-Infrastrukturen hinweg.

Für regulierte und souveräne KI-Umgebungen ausgelegt

Die Integration unterstützt Air-Gapped-Deployments und ermöglicht damit vollständig isolierte KI-Factory-Umgebungen ohne externe Netzwerkabhängigkeiten. Dies gewährleistet eine reproduzierbare Automatisierung für regulierte Branchen und Behörden, die in netzwerkbeschränkten Infrastrukturen arbeiten.

k0rdent AI unterstützt zudem aktuelle Rack-Scale-GPU-Architekturen. Dies umfasst auch native Unterstützung für NVIDIA Grace Blackwell NVL72-Systeme über den NVIDIA NCX Infra Controller (NICo). NICo ermöglicht Zero-Touch-Lifecycle-Automatisierung für Bare-Metal-Systeme und sichert damit die Basis der Rechenzentrumsinfrastruktur ab.

Zertifizierte NVIDIA Run:ai-Kompatibilität

Die Integration von k0rdent AI und NVIDIA Run:ai wurde im Rahmen des NVIDIA-Run:ai-Zertifizierungsprogramms getestet und validiert. Mirantis hat dabei mehr als 100 funktionale Tests durchgeführt, die Bereiche wie Workload-Einreichung, Scheduling-Verhalten, Multi-Tenant-Betrieb und Plattform-Lifecycle-Management abdecken und hat den Status eines zertifizierten Partners erreicht. Mirantis k0rdent ist unter den offiziell zertifizierten NVIDIA-Run:ai-Partnerdistributionen gelistet.

Vollständige Lifecycle-Automatisierung für KI-Fabriken

Die aktuelle Integration legt das Fundament für ein umfassendes KI-Factory-Lifecycle-Management. Im Rahmen der Roadmap geplante Erweiterungen umfassen beispielsweise deklarative Upgrades, das Management von Abweichungen von der ursprünglich definierten Konfiguration sowie eine erweiterte Day-2-Operations-Automatisierung – alles verwaltet über die Kubernetes-native Kontrollebene von k0rdent AI.

Das KI-Factory-Modell entwickelt sich zunehmend zum Standard für Unternehmens-KI und Neocloud-GPU-Dienste. Die Integration von Mirantis und NVIDIA Run:ai soll die Zeit bis zur Produktionsreife verkürzen und gleichzeitig sicherstellen, dass die Infrastruktur automatisiert, reproduzierbar und skalierbar bleibt.

Cloud-Betriebsmodelle in die KI-Ära bringen

Mirantis engagiert sich seit mehr als einem Jahrzehnt im Bereich Open-Source-Private-Cloud und hat den Einsatz von OpenStack und Kubernetes bei einigen der weltweit größten Unternehmen und Dienstleistern begleitet. Cloud-Infrastruktur wandelt sich von auf Virtualisierung fokussierten Architekturen hin zu KI-nativen Plattformen. Mirantis nutzt hier seine Open-Source-Expertise und arbeitet eng mit Partnern zusammen, um diese Transformation durch Beiträge zu Technologien wie k0rdent, Kubernetes und OpenStack zu unterstützen. Dadurch bringt Mirantis bewährte Cloud-Betriebsmodelle in die KI-Ära: Modulare, mandantenfähige Infrastrukturmodelle auf Basis offener Standards anstatt proprietärer Silo-Lösungen.

k0rdent AI: Metal-to-Model-Stack

Mit k0rdent AI erschafft Mirantis auf Basis der offenen KI-Infrastruktur-Module von NVIDIA einsatzbereite, mandantenfähige Cloud-Plattformen und bietet einen validierten „Metal-to-Model“-Stack für KI-Fabriken. k0rdent AI stellt eine einheitliche Steuerungsebene bereit, die den gesamten Stack über das NVIDIA-Referenzarchitektur-Portfolio hinweg orchestriert – von Architekturen wie NVIDIA Ampere, Hopper und Blackwell über Netzwerklösungen wie NVIDIA Quantum InfiniBand und Spectrum-X Ethernet bis hin zu den Systemplattformen NVIDIA DGX, HGX und MGX.

„Anbieter von KI-Infrastrukturdiensten stehen vor der Herausforderung, Auslastung und Effizienz zu maximieren“, erklärt Warren Barkley, Vice President Product Management bei NVIDIA. „Unsere Zusammenarbeit mit Mirantis hilft Neocloud-Anbietern, validierte KI-Infrastruktur schneller bereitzustellen. Die Kombination aus ISV-Validierung und der Lifecycle-Automatisierung des NVIDIA NCX Infra Controllers soll konsistente Performance, operative Effizienz und eine klare Differenzierung im Cloud-Markt ermöglichen.“

Integration des NVIDIA NCX Infra Controllers

Die Integration des NVIDIA NCX Infra Controllers ist Teil einer umfassenderen Strategie von Mirantis, Open-Source-Komponenten des NVIDIA-KI-Cloud-Stacks in k0rdent AI einzubinden und die Gesamtplattform im Rahmen der AI Cloud Ready Initiative von NVIDIA zu validieren. Mirantis beteiligt sich am NVIDIA NCX Infra Controller Open-Source-Projekt und arbeitet mit einer Reihe weiterer Unternehmen an einer offenen, modularen Infrastruktur-Plattform für KI.

Die Plattform soll Nutzern ermöglichen:

– Deployments anhand wiederholbarer Muster zu skalieren, anstatt auf manuelle Einzelintegrationen angewiesen zu sein.

– Die Bereitstellungszeit für KI-Infrastruktur durch Kubernetes-native Automatisierung zu verkürzen.

„Ein auf offenen Standards basierendes KI-Ökosystem ist entscheidend, um Kunden umfassende, schlüsselfertige KI-Lösungen anbieten zu können“, erklärt Shaun O’Meara, CTO von Mirantis. In der Zusammenarbeit mit NVIDIA und weiteren Partnern haben wir erhebliche Fortschritte rund um k0rdent erzielt – eine Technologie, die den Betrieb von KI-Infrastruktur automatisiert und gleichzeitig die Auslastung verbessert. So wie wir Pionierarbeit bei der Entwicklung moderner privater Clouds geleistet haben, spielt Mirantis nun eine wichtige Rolle für eine offene KI-Cloud-Infrastruktur für die nächste Generation von Workloads. Gleichzeitig tragen wir zur kontinuierlichen Weiterentwicklung von Community-getriebenen Technologien wie OpenStack und Kubernetes für neue KI-Anwendungsszenarien bei.“

Partnerschaften mit Netris, Supermicro und VAST Data

Netris: Mirantis und Netris haben kürzlich eine Integration vorgestellt, die die Kubernetes-Cluster-Bereitstellung und das Rechenzentrums-Netzwerkmanagement für KI-Workloads automatisiert. Dies löst zwei große Probleme: zum einen das Fehlen einer standardisierten Vorgehensweise für die Cluster-Bereitstellung, zum anderen die manuellen, fragmentierten Prozesse bei der Netzwerk-Provisionierung, die den Infrastruktur-Rollout ausbremsen. Durch den modularen Infrastruktur-Ansatz von Mirantis können Anwender validierte Networking-Technologien auswählen, die ihre jeweiligen Anforderungen an Performance und Betrieb erfüllen. Networking wird durch die Integration Teil der Kubernetes Cluster-Bereitstellung, anstatt nachträglich hinzugefügt oder manuell konfiguriert werden zu müssen.

Supermicro: Eine weitere Integration automatisiert den Betrieb in souveränen KI- und hybriden GPU-Cloud-Umgebungen. Supermicro-Nodes werden automatisch erkannt und als Kubernetes-Infrastruktur bereitgestellt.

VAST Data: Mirantis und VAST Data arbeiten daran, leistungsfähige Datendienste in k0rdent AI zu integrieren. Ziel ist es, aufwändige Einzelintegrationen zu reduzieren und eine schnellere Skalierung der KI-Infrastruktur zu ermöglichen.Durch diese Partnerschaften will Mirantis gemeinsam mit seinen Partnern KI-Infrastrukturdesigns standardisieren – einschließlich der von NVIDIA definierten Referenzarchitekturen, die festlegen, wie Rechenleistung, Netzwerk und Storage bei großen GPU-Umgebungen ineinandergreifen.

Mirantis auf der KubeCon Amsterdam

Mirantis zeigt die Automatisierungsmöglichkeiten von k0rdent für KI-Cloud-Services live auf der KubeCon in Amsterdam (23.– 26. März 2026, Stand 492).

Mirantis ist eine eingetragene Marke von Mirantis, Inc. Metal-to-Model ist eine Marke von Mirantis, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber. 

Lens Desktop unterstützt Entwickler und Plattform-Spezialisten bereits beim Erkennen, Anbinden und Verwalten von Kubernetes-Clustern in On-Premises-Umgebungen sowie auf Cloud-Plattformen mit Integrationen für AWS und Azure. Die Unterstützung von Google Cloud wird bald folgen. Der neue MCP-Server stellt Konnektivität und den Cluster-Kontext für externe KI-Entwicklungs-Tools zur Verfügung. Dies reduziert den Aufwand für individuelle Integrationen, manuelle Setups oder den Einsatz von kubeconfig in KI-Tools.

„KI-Coding-Assistenten sind Teil des täglichen Entwickler-Workflows geworden. Kubernetes-Zugriff ließ sich bislang allerdings nur schwer in diese Erfahrung einbinden“, erklärt Miska Kaipiainen, Head of Product für Lens bei Mirantis. „Mit dem integrierten MCP-Server in Lens Desktop können Tools wie beispielsweise Claude Code Lens als Brücke nutzen, um mit Clustern zu arbeiten und sich mit deutlich weniger Aufwand zu verbinden.“

Verbindungsschicht zwischen KI-Tools und Kubernetes-Clustern

KI-Coding-Assistenten werden zunehmend für die Code-Entwicklung, das Debugging und alltägliche Aufgaben im Entwicklungsprozess eingesetzt. Die Einbindung von Kubernetes in diese Arbeitsabläufe erforderte jedoch bislang oft zusätzliche Skripte, Plug-ins oder manuelle Konfigurationen. Lens vereinfacht diesen Prozess, indem es als Verbindungsschicht zwischen den KI-Tools und den Kubernetes-Clustern fungiert, auf die Nutzer bereits über Lens Desktop zugreifen.

Die neue MCP-Integration baut auf Lens Prism auf, dem in Lens Desktop eingebauten KI-Assistenten für die Kubernetes-Fehleranalyse. Sie erweitert die bestehenden KI-Integrationen, indem Cluster-Konnektivität und Kontext über ein standardisiertes Protokoll bereitgestellt werden, welches mit einem wachsenden Ökosystem von KI-Tools kompatibel ist.

Features und Vorteile im Überblick

– Integrierter MCP-Server: Lens Desktop stellt Kubernetes-Konnektivität über MCP für KI-Assistenten und agentenbasierte Tools bereit.

– Cluster-Erkennung: KI-Tools können Cluster, die bereits über Lens Desktop verwaltet werden, automatisch erkennen und sich damit verbinden.

– Kompatibilität mit gängigen KI-Tools: Unterstützung für Claude Code, ChatGPT, Cursor, GitHub Copilot und weitere MCP-kompatible Clients.

– Geringerer Setup-Aufwand: Der Bedarf an eigenen Plug-ins, Verbindungsskripten oder manueller Integrationsarbeit beim Einbinden von Kubernetes in KI-gestützte Workflows wird deutlich reduziert.

– Bestehender Lens-Kontext: Verwendet die bereits in Lens vorhandene Nutzerauthentifizierung für die Cluster-Konnektivität.

– Sicherheit: Zugangsdaten und Cluster-Zugriff verbleiben auf dem Desktop des Nutzers.

 Der integrierte Lens MCP-Server ist ab sofort in der aktuellen Version von Lens Desktop unter lenshq.io verfügbar. Weitere Details finden sich auch in diesem Blogbeitrag.

Über Lens

Lens von Mirantis ist eine Kubernetes-IDE mit mehr als einer Million Nutzern aus den Bereichen Entwicklung und Betrieb. Sie setzen Lens ein, um das Cluster-Management und DevOps-Workflows zu vereinfachen und die cloud-native Entwicklung zu beschleunigen. Weitere Informationen unter https://lenshq.io.

Mirantis ist eine eingetragene Marke von Mirantis, Inc. Metal-to-Model ist eine Marke von Mirantis, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.

Für Neoclouds und die Betreiber von KI-Infrastrukturen ist Mirantis k0rdent AI eine schlüsselfertige Lösung für automatisierte, mandantenfähige KI-Clouds mit optimierter Auslastung. Abgedeckt werden Bare Metal und Kubernetes ebenso wie virtuelle Maschinen und Managed KI-Services.

„Mit k0rdent AI können NVIDIA Cloud Partner von manuellen Abläufen auf mandantenfähige Self-Service-Plattformen umsteigen, die das wirtschaftliche Potenzial der GPU-Infrastruktur ausschöpfen“, sagt Shaun O’Meara, Chief Technology Officer bei Mirantis. „Betreiber profitieren ab dem ersten Tag von NVIDIA-zertifizierten Modellen. Mit k0rdent AI können sie einfach NVIDIA-zertifizierte Hardware anschließen, den Rest übernimmt die Plattform.“

k0rdent AI nutzt den NVIDIA NCX Infra Controller, eine quelloffene Technologie, die bei NVIDIA zur Verwaltung großer GPU-Flotten entwickelt wurde. k0rdent AI stellt eine einheitliche Steuerungsebene bereit, die den gesamten Stack über das NVIDIA-Referenzarchitektur-Portfolio hinweg orchestriert – von Architekturen wie NVIDIA Ampere, Hopper und Blackwell über Netzwerklösungen wie NVIDIA Quantum InfiniBand und Spectrum-X Ethernet bis hin zu den Systemplattformen NVIDIA DGX, HGX und MGX.

NCP-Anbieter und KI-Fabriken stehen unter zunehmendem Druck, GPU-Infrastrukturen in tragfähige, nachhaltige Einnahmequellen umzuwandeln. Die Nachfrage nach KI-Diensten wächst weiterhin stark (laut Prognose der Analysten von Gartner werden die weltweiten KI-Ausgaben im Jahr 2026 einen Gesamtwert von 2,5 Billionen US-Dollar erreichen). Viele Deployments sind jedoch durch manuelle Bereitstellungsprozesse, Einzelmandanten-Architekturen und fragmentierte Lösungen eingeschränkt.

„Anbieter von KI-Infrastrukturdiensten stehen vor der Herausforderung, Auslastung und Effizienz maximieren“, erklärt Warren Barkley, Vice President Product Management bei NVIDIA. „Unsere Zusammenarbeit mit Mirantis hilft Neocloud-Anbietern, validierte KI-Infrastruktur schneller bereitzustellen. Die Kombination aus ISV-Validierung und der Lifecycle-Automatisierung des NVIDIA NCX Infra Controllers soll konsistente Performance, operative Effizienz und eine klare Differenzierung im Cloud-Markt ermöglichen.“

In der Gründungsgruppe der ISV-Partner ist Mirantis der einzige Anbieter, der eine offene, modulare Infrastrukturplattform beisteuert, die speziell für den vollständigen Neocloud-Lifecycle konzipiert ist: von Bare Metal bis zur Bereitstellung mandantenfähiger KI-Dienste.

Weitere Informationen finden sich auch im Mirantis Blog.

Mirantis ist eine eingetragene Marke von Mirantis, Inc. Metal-to-Model ist eine Marke von Mirantis, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber. 

Mirantis wird in diesem Rahmen gemeinsam mit VAST Data einen standardisierten Integrationspfad für VAST-Technologien innerhalb des Mirantis k0rdent AI Ökosystems etablieren. Durch die Kombination der flexiblen und skalierbaren Multi-Cluster-Plattform von k0rdent mit dem KI-Betriebssystem von VAST sollen Neoclouds den Integrationsaufwand reduzieren sowie Hochleistungs-Inferenz und KI-Dienste schneller bereitstellen können – in einem Umfeld, in dem GPU-Auslastung und Datendurchsatz die Infrastrukturökonomie direkt beeinflussen.

„Neoclouds stehen unter dem konstanten Druck, aus jeder GPU-Stunde mehr herauszuholen“, erklärt Kevin Kamel, Vice President of Product Management bei Mirantis. „Durch die Zusammenarbeit mit VAST Data im Rahmen der Cosmos Community schaffen wir einen wiederholbaren, standardbasierten Weg, um hochleistungsfähige Datendienste in das k0rdent AI Ökosystem zu integrieren. Das hilft Betreibern dabei, schneller zu skalieren, den Betrieb zu vereinfachen und sich auf tatsächliche Ergebnisse zu konzentrieren, statt individuelle Integrationsarbeit leisten zu müssen.“

Die Performance moderner KI-Infrastruktur hängt zunehmend davon ab, Datenengpässe und technologische „Flaschenhälse“ zu beseitigen, die teure GPU-Kapazitäten ungenutzt lassen. Die Plattform von VAST Data vereint Datendienste zur Unterstützung von KI-Workflows über Training, Inferenz und agentische Systeme hinweg.

Mirantis und VAST Data richten ihre Zusammenarbeit an breiteren Ökosystem-Initiativen zur Standardisierung von KI-Infrastruktur aus. Dies beinhaltet beispielsweise NVIDIA-geführte Referenzarchitekturen, die definieren, wie Rechenleistung, Netzwerk und Storage für große und sehr große GPU-Umgebungen zusammengestellt werden.

„Führende Unternehmen im Bereich KI-Infrastruktur setzen zunehmend auf validierte Bausteine statt auf individuelle Stacks“, sagt John Mao, Vice President of Global Technology Alliances bei VAST Data. „Mit dem Beitritt zur VAST Cosmos Community bringt Mirantis seine Orchestrierungs-Expertise ein, die Betreibern hilft, das VAST KI-Betriebssystem in KI-Fabriken einzusetzen. Dies beschleunigt die Bereitstellung, reduziert den Integrationsaufwand und sorgt für mehr Performance.“

Die Kooperation richtet sich an Neoclouds, die GPU-Clouds und KI-Dienste aufbauen und dabei folgende Ziele verfolgen:

• Maximierung der GPU-Nutzung durch Reduzierung von Storage- und Datenpipeline-Engpässen
• Skalierung von Deployments mit wiederholbaren Mustern statt individueller Integrationen
• Schnellere Einführung von KI-Infrastrukturdiensten durch Kubernetes-native Automatisierung

Weitere Informationen: https://www.mirantis.com/…

Mirantis ist eine eingetragene Marke von Mirantis, Inc. Metal-to-Model ist eine Marke von Mirantis, Inc. Alle anderen Marken sind Eigentum ihrer jeweiligen Inhaber.

„Durch die jüngst erfolgte Übergabe von MCP an die Open-Source-Community im Rahmen der Agentic AI Foundation rechnen wir mit einer noch schnelleren Verbreitung und Weiterentwicklung der Technologie“, sagt Randy Bias, Vice President of Open Source Strategy &Technology bei Mirantis. „In dieser frühen Phase von KI und MCP nutzen wir unsere Expertise, um Unternehmen auf jeder Ebene zu unterstützen, vom Einstieg bis hin zu vollständigen Implementierungen. Unser anpassungsfähiger Ansatz hilft Unternehmen, sicher durch das Chaos zu navigieren. Die Grundlage bilden offene Standards und eine flexible Architektur, die mit der Technologie mitwachsen kann.“

Im Herbst 2025 hat Mirantis erstmals sein MCP AdaptiveOps-Framework vorgestellt, mit dem Entwicklerteams MCP-Server sicher und zuverlässig aufbauen und betreiben können, während gleichzeitig Interoperabilität und Compliance im Zuge der Weiterentwicklung des MCP-Ökosystems gewährleistet werden. MCP AdaptiveOps ist ein zukunftssicheres Framework, das die Unsicherheiten im schnelllebigen Ökosystem aus Registries, Gateways und LLM-Routern beseitigt. Die Bereitstellung von MCP-Servern wird beschleunigt. Gleichzeitig lassen sich diese flexibel an alle Standards und Komponenten anpassen, die während der weiteren Entwicklung des Model Context Protocol entstehen.

Auf diesem Framework baut Mirantis jetzt mit den MCP AdaptiveOps-Services auf, die Folgendes umfassen:

– Agentic Readiness Assessment – ein zweitägiges Strategie- und Discovery-Projekt, das zu einem Report und einer Priorisierung der ersten Anwendungsfälle führt.

– Agentic Engineering Bootcamp – ein dreitägiger Hands-on-Workshop, der wahlweise vor Ort oder remote für bis zu zehn Mitarbeitende durchgeführt wird.

– MCP Server Factory – ein drei- bis sechswöchiges Projekt zur Erstellung wiederverwendbarer MCP-Templates, Workflows und Best Practices.

– MCP Server Development – ein vier- bis achtwöchiges Entwicklungsprojekt zur Konzeption und Implementierung von MCP-Servern oder -Agenten.

– KI-Risiko & Compliance Operating Model – vier- bis achtwöchiges Consulting zur Abstimmung der Agentic-Plattform und der Prozesse des Kunden mit internen Richtlinien und externen Frameworks, einschließlich Auditing/Reporting für Agentic-Systeme.

– Agentic Platform Design & Implementation – ein acht- bis 16-wöchiges Projekt zum Entwurf und zur Implementierung einer Agenten-Plattform. Dies umfasst Multi-Tenancy, Governance-Richtlinien, Kontrollierbarkeit und die Integration mit Large Language Models (LLMs).

Weitere Informationen zu den Mirantis MCP AdaptiveOps-Services: https://www.mirantis.com/…

„Innovative IT-Teams suchen derzeit nach Virtualisierungsalternativen. Da KI die IT-Anforderungen von Unternehmen verändert, ist genau jetzt ein entscheidender Zeitpunkt für die Modernisierung der Infrastruktur“, sagt Shaun O’Meara, Chief Technology Officer bei Mirantis. „Mirantis k0rdent Enterprise vereint nun VMs, Container und KI auf einer einzigen modernen Infrastrukturplattform. Durch die Beseitigung von operativen Silos durch einheitliches Management und Orchestrierung können Unternehmen die Komplexität des Betriebs und die Infrastrukturkosten reduzieren.“

Mirantis k0rdent Enterprise ermöglicht Virtualisierung im großen Maßstab überall – in öffentlichen Clouds, in On-Premises-Rechenzentren sowie in Edge- und Hybridumgebungen. Die Plattform bietet vollständige Kontrolle, Kostentransparenz und Übersicht rund um virtualisierte Workloads, die für verteilte und zentralisierte Anwendungen erforderlich sind.

Zu den wichtigsten Funktionen der neuen Version von Mirantis k0rdent Enterprise gehören:

– Automatisierter Distributed Resource Balancer (DRB) für virtuelle Maschinen, um Server mit ausreichend verfügbaren CPU- und RAM-Ressouren zu identifizieren und Node Balancing durchzuführen. Dies sorgt für optimale Performance ohne manuelle Eingriffe.

– Wichtige Updates für die KI-Umsetzung in Übereinstimmung mit der Mirantis KI-Referenzarchitektur, darunter:

– Erhalt der NUMA-Topologie mit Unterstützung der für GPU-Passthrough erforderlichen VM-Konfiguration, um eine optimale Leistung zu erzielen

– Hugepages und CPU-Pinning zur Leistungssteigerung durch effizientes Speichermanagement und dedizierte Prozessor-Ressourcen

– Unterstützung für die aktuellste KubeVirt-Version 1.6

– Unterstützung für den neuesten Ceph-Speicher 19.2.3 Squid

Mirantis k0rdent Enterprise basiert auf der Open-Source-Plattform k0rdent, einer Kubernetes-Managementplattform. Diese ermöglicht es Platform-Engineering-Spezialisten, eine konsistente, richtlinienbasierte Kubernetes-Infrastruktur zu definieren, bereitzustellen und zu betreiben. Dabei kommen unter anderem deklarative Automatisierung, GitOps-Workflows und validierte Templates aus dem Mirantis-Ökosystem zum Einsatz. k0rdent nutzt die Open Source k0s CNCF Sandbox Kubernetes Distribution, vereinfacht das Infrastrukturmanagement und beschleunigt Initiativen zur digitalen Transformation.

Die neuen Möglichkeiten von k0rdent, VMs auszuführen, erstrecken sich auch auf Mirantis Kubernetes Engine for k0rdent (MKE 4k). Die Lösung kann zusätzlich zu Containern nun auch virtuelle Maschinen ausführen.Die neue Version von Mirantis k0rdent Enterprise und MKE 4k bieten Alternativen zu proprietären Virtualisierungslösungen. Durch die Unterstützung älterer Infrastrukturen eignen sich Mirantis k0rdent Enterprise und MKE 4k besonders auch für Unternehmen, die ihre Anwendungsportfolios modernisieren und ihre Edge-Infrastruktur mit KI- und Cloud-nativen Workloads erweitern möchten.

Mirantis zeigt Mirantis k0rdent Enterprise und die Virtualisierungs- und KI-Integrationsfunktionen auf der KubeCon North America 2025 in Atlanta (11. bis 13. November, Stand 820).

Weitere Informationen finden sich auch unter https://www.mirantis.com/….

Als Spezialist für Kubernetes-native KI-Infrastruktur ist Mirantis ist einer der ersten Design- und Integrationspartner, der mit Nvidia BlueField sichere Multi-Tenant-Netzwerke für KI bereitstellt. Durch die Kombination der deklarativen, Kubernetes-nativen Funktionen von Mirantis k0rdent AI mit den leistungsstarken Datenverarbeitungs- und Isolationsfunktionen von Nvidia BlueField können Unternehmen eine Infrastruktur aufbauen, die nicht nur für KI optimiert, sondern auch kontrolliert, flexibel und kosteneffektiv ist.

„KI-Workloads erfordern Präzision. Dies setzt spezialisierte Hardware, eng integrierte Netzwerke, sichere Multi-Tenant-Architekturen und Bereitstellung in Echtzeit voraus. Alles muss zudem effizient und skalierbar orchestriert werden“, sagt Shaun O’Meara, Chief Technology Officer bei Mirantis. „Mit der Integration von Mirantis k0rdent AI und Nvidia BlueField bieten wir Multi-Tenant-Kubernetes mit strikter Isolierung auf allen Ebenen. Dies bedeutet Unterstützung für komplexe Netzwerke und Abgrenzung, während Tenants dennoch voller Zugriff auf ihren Kubernetes-Cluster ermöglicht wird."

Die Bereitstellung einer Infrastruktur für KI-High-Performance-Computing bringt sehr spezielle Herausforderungen mit sich und erfordert besondere Feinabstimmung und Konfiguration. Dies umfasst beispielsweise die Zuweisung und Aufteilung von GPUs, die Aktivierung von RDMA-Netzwerken (Remote Direct Memory Access), die Erfüllung anspruchsvoller Planungsanforderungen, die Leistungsoptimierung und die effiziente Skalierung von Plattformen wie Kubernetes. Die Komplexität steigt, wenn Lösungen mehrere dynamische Workloads unterstützen müssen, welche von verschiedenen Benutzern gemeinsam genutzt werden.

Mirantis k0rdent AI und Nvidia BlueField bieten:

– Multi-Tenant-Unterstützung für Datensicherheit und gemeinsame Ressourcennutzung

– Datensouveränität für KI-Workloads, die auf vertraulichen Daten basieren und häufig proprietäre Modelle enthalten

– Möglichkeit zur gemeinsamen Nutzung von GPUs und anderen wichtigen Rechenressourcen

– Strenge Netzwerkisolierung auf Netzwerk-Schnittstellenebene, wobei Tenants ausschließlich Zugriff auf die ihnen zugewiesenen Schnittstellen haben – und diese Schnittstellen wiederum nur Zugriff auf die dem jeweiligen Mandanten zugewiesenen VLANs

– Hochgeschwindigkeitszugriff auf Datenspeicher

Mirantis bereitet sich außerdem auf die Unterstützung des neu angekündigten Nvidia BlueField-4 vor, welches im Vergleich zu BlueField-3 eine sechsmal höhere Rechenleistung und einen doppelt so hohen Netzwerkdurchsatz bietet. Mirantis geht davon aus, dass dadurch die zugrunde liegenden Switch-Konfigurationen vereinfacht und eine Echtzeit-Risikoerkennung ermöglicht werden.

Die Integration von Mirantis k0rdent AI und Nvidia BlueField bietet flexible, wiederholbare Muster für die Bereitstellung von Diensten für Endbenutzer über Templates. Dadurch kann eine konsistente Infrastruktur bereitgestellt werden und Konfigurationsabweichungen lassen sich verhindern. Diese Herangehensweise ermöglicht die Automatisierung der Infrastrukturbereitstellung als Service.

Weitere Informationen finden sich auch im Blogbeitrag Mirantis and NVIDIA BlueField Next-Generation.