Agentic AI auf Kubernetes: Warum K8s das Substrat bleibt, welche Schichten (Inference bis Agents) zählen und wo Sandbox, Scheduling und Kosten knifflig werden.
AI auf Kubernetes starten: Warum K8s flexibel genug ist — und warum ohne Plattform-Schicht (Scheduling, Serving, APIs) Training und Inference scheitern.
Kubernetes wird Accelerator Native: DRA, LLMD, Disaggregated Serving und Inference Gateway für produktive GenAI-Workloads — was Plattform-Teams jetzt brauchen.
KubeVirt als Tenancy-Layer für GPU-Clouds auf Kubernetes: VMs und Container auf einem Control Plane, DRA für Passthrough/vGPU/MIG sowie NUMA für Performance.