Warum MATLAB-Container ein Gamechanger sind

Containerisierung hat sich als Standard für moderne Softwareentwicklung etabliert. Sie macht Anwendungen portabel, skalierbar und effizient. Gerade im MLOps-Umfeld, wo MATLAB häufig für Machine Learning und komplexe Berechnungen genutzt wird, bietet Containerisierung entscheidende Vorteile.

Ein typisches Szenario: Ein Team entwickelt Machine-Learning-Modelle in MATLAB. Doch ohne Container ist es schwierig, diese konsistent in verschiedene Umgebungen zu übertragen. Die Lösung? MATLAB-Funktionen samt Abhängigkeiten in Container verpacken – so laufen sie überall zuverlässig.

Die Vorteile liegen auf der Hand: MATLAB-Container sorgen für eine nahtlose Migration zwischen Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen. In Verbindung mit Kubernetes lassen sich Workloads flexibel skalieren. Zudem verbessert sich die Zusammenarbeit zwischen Data Scientists und DevOps-Teams, weil jeder sich auf seine Kernaufgaben konzentrieren kann.

MATLAB Runtime – Das Fundament für Containerisierung

Die MATLAB Runtime ermöglicht das Ausführen von kompilierten MATLAB-Anwendungen, ohne dass MATLAB selbst installiert sein muss. Das spart Lizenzkosten und erleichtert die Bereitstellung.

Es gibt zwei Möglichkeiten, MATLAB Runtime in Containern zu nutzen:

• Vorgefertigte MathWorks-Container: Sofort einsatzbereit, ideal für Standard-Deployments.
• Eigene Container: Perfekt für individuelle Anforderungen, etwa die Integration von Python-Bibliotheken oder Streaming-Diensten wie Apache Kafka.

Maßgeschneiderte Container bieten sich an, wenn MATLAB mit anderen Programmiersprachen kombiniert werden soll, zusätzliche Systembibliotheken erforderlich sind oder die Containergröße optimiert werden muss.

MATLAB-Code für Container fit machen

Je nach Anwendungsfall gibt es verschiedene Methoden, um MATLAB-Funktionen containerfähig zu machen:

• Standalone-Anwendungen mit MATLAB Compiler:
  • Ideal für ausführbare Programme.
  • Geeignet für GUI-basierte Anwendungen.
  • Keine MATLAB-Installation beim Endnutzer erforderlich.
• C/C++-Module mit MATLAB Coder:
  • Perfekt für Performance-kritische Anwendungen oder Integration in C/C++-Projekte.
  • Besonders für Embedded-Systeme geeignet.
• Python-Pakete mit MATLAB Compiler SDK:
  • Direkte Nutzung von MATLAB-Funktionen in Python-Umgebungen.
  • Ideal für Data-Science- und Machine-Learning-Workflows.

Welche Methode sich am besten eignet, hängt von der Zielumgebung, den Performance-Anforderungen und dem Integrationsbedarf ab.

Containerisierung von MATLAB-Funktionen – So geht’s

Folgende Schritte sind erforderlich, um MATLAB-Funktionen in Containern bereitzustellen:

1. Code vorbereiten: Strukturierte Funktionen und saubere Abhängigkeiten sicherstellen.
2. Passende Exportmethode wählen: Standalone-Anwendung, C/C++-Modul oder Python-Paket.
3. Dockerfile erstellen: Basis-Image (z. B. MATLAB Runtime), Abhängigkeiten und MATLAB-Code definieren.
4. Container-Image bauen: Mit Docker-Befehlen erstellen und optimieren.
5. Lokal testen Sicherstellen, dass die Anwendung wie gewünscht funktioniert.
6. Bereitstellung in einer Registry: Bereitstellung in einer Registry: Container für produktive Nutzung hochladen.

Mit Kubernetes lassen sich MATLAB-Workloads effizient verwalten, hochverfügbar betreiben und flexibel anpassen.

MATLAB-Container mit Kubernetes skalieren

Kubernetes bietet eine leistungsstarke Plattform zur Orchestrierung von MATLAB-Containern. Es ermöglicht automatisierte Bereitstellung, Skalierung und Verwaltung großer Workloads.

• MATLAB-Container-Images erstellen MATLAB-Container-Images erstellen und in einer Container-Registry speichern.
• Kubernetes-Deployments konfigurieren, um Laufzeitparameter und Skalierungsrichtlinien festzulegen.
• MATLAB-Funktionen über Kubernetes-Services bereitstellen, z. B. per REST-API oder via Apache Kafka.
• Automatische Skalierung aktivieren, um die Anzahl der MATLAB-Container an den Bedarf anzupassen.
• Rolling Updates nutzen, um neue Versionen ohne Ausfallzeiten bereitzustellen.

Mit Kubernetes lassen sich MATLAB-Workloads effizient verwalten, hochverfügbar betreiben und flexibel anpassen.

Fazit: Warum sich MATLAB-Container lohnen

Die Containerisierung von MATLAB-Funktionen bringt viele Vorteile: mehr Flexibilität, bessere Skalierbarkeit und eine einheitliche Bereitstellung über verschiedene Umgebungen hinweg. Dennoch gibt es Herausforderungen, etwa beim Lizenzmanagement oder der Performance-Optimierung für rechenintensive Anwendungen. Zukünftige Entwicklungen könnten sein:

• Engere Integration zwischen MATLAB und modernen Container-Orchestrierungstools.
• Optimierung der MATLAB-Container für höhere Rechenleistung.
• Stärkere Fokussierung auf Sicherheit, insbesondere für regulierte Branchen.
• Wachsende Nutzung von MATLAB in Microservices-Architekturen.

Die Zukunft gehört cloud-nativen Lösungen – und MATLAB wird dabei nicht außen vor bleiben.