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Das Multi-Cloud-Chaos zähmen: Scaleway Kosmos im Überblick
Zu stark an einen einzigen Cloud-Anbieter gebunden? Scaleway Kosmos verteilt Ihr Kubernetes über mehrere Clouds – und erspart Ihnen den Albtraum im Betrieb.
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Muhammad Kamrul Alam
Hinweis: Dieser Beitrag wurde aus dem Englischen übersetzt. Fachbegriffe, Code und Befehle wurden bewusst im Original belassen.
Zunächst: Was ist Scaleway – und warum ist „Sovereign Cloud” wichtig?
Stellen Sie sich den Cloud-Markt wie die Automobilbranche vor. Es gibt die globalen Riesen (AWS, Google, Azure) und daneben regionale Spezialisten, die lokale Gegebenheiten, Vorschriften und Bedürfnisse genau kennen. Scaleway ist dieser europäische Spezialist.
Eine Sovereign Cloud stellt Datenlokalität, Datenschutz und die Einhaltung lokaler Vorgaben wie der europäischen DSGVO in den Vordergrund. Es geht um Kontrolle – also darum, zu wissen, dass Ihre Daten unter einem bestimmten Rechtsrahmen gespeichert und verarbeitet werden, abgeschirmt vom Zugriff ausländischer Rechtsordnungen. Für europäische Unternehmen ist das nicht bloß ein Feature, sondern eine Notwendigkeit.
Scaleway betreibt mehrere Availability Zones in ganz Europa und bietet leistungsstarke Infrastruktur – von Bare-Metal-Servern bis zu KI-optimierten GPU-Clustern –, betrieben mit erneuerbarer Energie und mit transparenter Preisgestaltung.
Was unterscheidet Kosmos also?
Kosmos ist Kubernetes, das über Grenzen hinausdenkt.
Klassische Managed-Kubernetes-Dienste wie Amazons EKS oder Azures AKS sind hervorragend, erzeugen aber „Walled Gardens”: Ihre Cluster bleiben auf die jeweilige Infrastruktur beschränkt. Sie brauchen jene leistungsstarke GPU-Instanz aus einer anderen Cloud? Dann erwarten Sie komplexe Umwege.
Kosmos bricht mit diesem Muster. Es ist von Grund auf eine Multi-Cloud- und Hybrid-Kubernetes-Engine – mit einer besonderen Stärke: der nahtlosen Verwaltung von Worker Nodes über verschiedene Umgebungen hinweg.
Sie können betreiben:
Interne Nodes: Scaleways eigene virtuelle Instanzen.
Externe Nodes: AWS EC2 oder Google Cloud Compute Engine – oder sogar Ihre eigenen On-Premises-Server, ohne Zusatzkosten
Eine Control Plane für alles. Kein Vendor Lock-in.
Wie funktioniert das? Die Architektur in der Praxis
Ein Bild dazu: Stellen Sie sich vor, Sie deployen eine Webanwendung, bei der einige Komponenten auf Scaleway und andere auf AWS EC2 oder Google Compute Engine laufen – und alle als ein einziger, einheitlicher Cluster verwaltet werden.
Der Weg von Null zu Multi-Cloud
Schritt 1: Das Gehirn anlegen – der Kosmos-Cluster
Sie beginnen damit, in der Scaleway-Konsole einen Kosmos-Cluster anzulegen. Damit wird die Control Plane bereitgestellt – das Gehirn Ihres Clusters, zuständig für Scheduling und Zustandsverwaltung. Diese praxiserprobte Control Plane läuft bereits seit 2019. Ab dem Launch von Kubernetes 1.25 unterstützt Kosmos ausschließlich kilo als CNI.
Schritt 2: Die Muskeln hinzufügen – interne und externe Nodes
Jetzt kommt der spannende Teil. Sie legen Node Pools an:
Interner Pool: Scaleway-VMs mit integriertem Auto-Scaling und Auto-Healing
Externer Pool: Führen Sie das bereitgestellte Installationsskript auf Ihren Compute-Instanzen aus (EC2, Azure-VM oder ein beliebiger Server) – und sie werden zu nativen Workern in Ihrem Cluster.
Zwei Hinweise zur Ausführung des Skripts auf externen VMs
i) Aufgrund der Abkündigung älterer Kubernetes-Pakete lässt sich dieses Skript nicht auf Ubuntu-Versionen älter als 24.04 ausführen. Auf älteren Versionen erhalten Sie eine Fehlermeldung wie: „The repository ‘http:// apt.kubernetes.io kubernetes-xenial Release’ no longer has a Release file.”
ii) Das Skript installiert und startet im Hintergrund kubelet. Auf Micro-Instanzen wie t3.micro (EC2) oder e2.micro (Google Compute Engine) mit weniger als 2 GB Arbeitsspeicher wird es nicht korrekt laufen.
Schritt 3: Die Anwendung paketieren – Container-Images pushen
Bauen Sie Ihr Docker-Image und pushen Sie es in die Container Registry von Scaleway. Authentifizieren, taggen, hochladen – anschließend können alle Ihre Nodes Ihre Anwendung ziehen, ganz gleich, wo sie laufen.
Schritt 4: Die Kontrolle übernehmen – Verbindung mit kubectl
Laden Sie die kubeconfig-Datei Ihres Clusters aus der Scaleway-Konsole herunter. Sie ist Ihr sicherer Zugangsausweis. Von nun an spricht jeder kubectl-Befehl auf Ihrem Laptop direkt mit Ihrer Kosmos-Control-Plane.
Schritt 5: Deployen – Kubernetes-Manifeste anwenden
Schreiben Sie Ihr YAML-Manifest, das Ihr Deployment beschreibt, und wenden Sie es mit kubectl an. Die Control Plane verteilt Ihre Pods intelligent über alle verfügbaren Nodes – Scaleway, AWS, wo auch immer. Um die Details müssen Sie sich nicht kümmern, das übernimmt Kosmos.
Schritt 6: Live gehen – den Load Balancer anlegen
Definieren Sie in Ihrem K8s-Manifest einen Service vom Typ LoadBalancer. Scaleway stellt ihn automatisch mit einer öffentlichen IP-Adresse bereit. Der Traffic fließt von den Nutzern → zum Load Balancer → zu Ihren Pods (die irgendwo in Ihrem Multi-Cloud-Setup laufen).
Das Gesamtbild
Architekturdiagramm von Scaleway Kosmos
Ihre Nutzer treffen auf den Load Balancer. Der Traffic wird zu gesunden Pods geleitet – ob auf einer Scaleway-VM oder einer AWS-EC2-Instanz. Eine einzige nahtlose, schnelle und zuverlässige Anwendung.
Damit haben Sie erreicht:
Portabilität von Workloads: Anwendungen mühelos zwischen Clouds verschieben
Kostenoptimierung: Die besten Preise jedes Anbieters nutzen
Hohe Verfügbarkeit: Mehrere Zonen, Regionen und Clouds abdecken
Kein Vendor Lock-in: Sich alle Optionen offenhalten
Warum das wichtig ist
In einer Zeit, in der Datenkontrolle und Flexibilität entscheidend sind, bietet Kosmos einen praxistauglichen Weg nach vorn. Sie bauen nicht nur für heute, sondern für eine hybride Multi-Cloud-Zukunft, in der Compliance auf Innovation trifft.
Sie möchten es selbst ausprobieren? Ich habe das komplette Setup mit Terraform automatisiert. Das GitHub-Repository finden Sie hier: [scaleway-kosmos]
Wie schätzen Sie die Zukunft von Multi-Cloud-Kubernetes ein? Schreiben Sie es mir in die Kommentare!
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