Docker

Container-Images, Dockerfiles und die lokale Container-Runtime.

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Warum Data Transfer Fees (Egress) bei Container-Updates die Cloud-Kosten treiben

Warum Data Transfer Fees (Egress) bei Container-Updates die Cloud-Kosten treiben

Wer die Betriebskosten seiner IT-Infrastruktur in der Cloud kalkuliert, wirft meist einen standardmäßigen Blick auf die offensichtlichen Posten: Was kosten die virtuellen Maschinen (Compute) und wie viel berechnet der Anbieter für den reinen Speicherplatz (Storage) pro Gigabyte? Auf Basis dieser zwei Variablen werden Budgets freigegeben und Migrationspläne geschmiedet. Doch sobald die containerisierte Infrastruktur in den Live-Betrieb geht und moderne CI/CD-Pipelines mehrmals täglich frische Software-Releases ausrollen, folgt am Monatsende nicht selten das böse Erwachen beim Blick auf die Cloud-Rechnung.

Das Air-Gapped-Paradigma: Sicherheitsarchitekturen für isolierte On-Premise-Umgebungen

Das Air-Gapped-Paradigma: Sicherheitsarchitekturen für isolierte On-Premise-Umgebungen

In der Diskussion über die Cloud-Transformation herrscht oft das Narrativ vor, dass die Zukunft der IT ausschließlich in global vernetzten, öffentlichen Cloud-Infrastrukturen liegt. Doch für Betreiber kritischer Infrastrukturen (KRITIS), Verteidigungsunternehmen, forschungsnahe Industrien oder stark regulierte Branchen im Finanz- und Gesundheitswesen sieht die Realität völlig anders aus. Wenn Systeme nukleare Leitstände, medizinische Kernbereiche oder sensible Staatsgeheimnisse steuern, ist das Risiko einer Internetanbindung schlicht untragbar.

Was ist die ayedo Cloud?

Was ist die ayedo Cloud?

Entwickelt für die kreativen Köpfe, die die Welt mit ihrer Software bereichern wollen. Ob Sie ein Software-as-a-Service-Anbieter sind, ein Docker-Enthusiast oder einfach jemand, der die Ruhe der Nacht genießen möchte, ohne sich Gedanken über den Betrieb Ihrer Anwendungen machen zu müssen – die ayedo Cloud ist für Sie.

Langfristige Artefakt-Persistierung: Warum eine dedizierte Container Registry für KI-Modelle Pflicht

Langfristige Artefakt-Persistierung: Warum eine dedizierte Container Registry für KI-Modelle Pflicht

Wenn IT-Entscheider und Data Engineers über das Deployment von Machine Learning und künstlicher Intelligenz sprechen, dreht sich fast alles um Frameworks, Algorithmen und GPU-Leistung. Ein Aspekt wird in der Anfangsphase jedoch regelmäßig unterschätzt - mit fatalen Folgen für die Stabilität im späteren Produktionsbetrieb: das **Artefakt-Management**.