Das Technical Oversight Committee (TOC) der Cloud Native Computing Foundation (CNCF) hat für die Aufnahme des Open Cluster Management (OCM) Projekts als Inkubationsprojekt gestimmt. Dieser Schritt spiegelt die architektonische Reife wider, die das Projekt erreicht hat, sowie die zunehmende Verbreitung in Produktionsumgebungen zur Verwaltung von Kubernetes-Clustern, die über Clouds, lokale Rechenzentren und Edge-Computing-Umgebungen verteilt sind.
Eine Architektur basierend auf Unabhängigkeit und Sicherheit
Das OCM-Projekt nutzt eine Hub-and-Spoke-Architektur, die auf deklarativen Kubernetes-APIs basiert, ohne eine proprietäre Steuerungsplattform vorzuschreiben. Diese Architektur ermöglicht die Registrierung von Clustern sowie die Verteilung von Workloads und Software-Richtlinien mit hoher Flexibilität, während gleichzeitig sichergestellt wird, dass untergeordnete Cluster auch dann weiter funktionieren, wenn die Verbindung zum zentralen Kontrollzentrum unterbrochen ist oder eine seiner Komponenten ausfällt.
Das System zeichnet sich durch die Dezentralisierung sensibler Anmeldedaten aus; das Projekt verwendet ein asynchrones Pull-Modell. Dies bedeutet, dass der auf dem verwalteten Cluster installierte Agent Aufgaben vom Hub abruft, anstatt dass der Hub direkt auf jeden Cluster zugreift, was die Sicherheit erhöht und Berechtigungslecks verhindert.
Systemkomponenten und Entwicklungspfad
Das Projekt begann ursprünglich als Zusammenarbeit zwischen IBM und Red Hat und trat Ende 2021 in die Sandbox-Phase der Stiftung ein. Nach der Veröffentlichung der Hauptversion 1.0 im Juni 2025 erlebte die Plattform vier Unter-Updates bis zur Version 1.4 im Oktober 2026, einschließlich Integrationen mit gRPC-Protokollen, OpenTelemetry-Bibliotheken und Tools für kontinuierliche Bereitstellung.
Die Plattform besteht aus grundlegenden Modulen, die Verteilungsaufgaben verwalten:
- Cluster Manager: Das zentrale Dashboard auf dem Hub zur Koordinierung der Registrierung und Ressourcenverteilung.
- Klusterlet-Agent: Der Software-Client, der auf jedem verwalteten Cluster installiert ist, um Anweisungen auszuführen.
- ManifestWork API: Zur Verteilung von Kubernetes-Ressourcen und zur Behandlung von Konflikten über den Pull-Mechanismus.
- Placement API: Zur dynamischen Steuerung von Workloads basierend auf Kapazität und verfügbaren Tags.
- Add-on Framework: Eine Softwareumgebung, die es anderen Cloud-Tools ermöglicht, sich einfach in Multi-Cluster-Umgebungen zu integrieren.
Was bedeutet diese Entwicklung für Infrastruktur-Teams?
Das Projekt löst das Problem der betrieblichen Komplexität, wenn die Infrastruktur großer Unternehmen wächst und geografisch verteilt ist. Globale Plattformen wie eBay nutzen OCM in Zusammenarbeit mit dem Tool Argo CD, um Anwendungen über mehr als 190 Kubernetes-Cluster bereitzustellen. Auch KI-Plattformen wie VESSEL AI setzen es ein, um GPU-Cluster zu verwalten und Workloads für das Training und den Betrieb von Modellen über mehrere Clouds hinweg zu verteilen. Dies bietet eine standardisierte Open-Source-Alternative, die Unternehmen vor der Abhängigkeit von geschlossenen Lösungen der Cloud-Dienstanbieter bewahrt.