Red Hat stellt OpenShift 4.15 vor

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Red Hat stellt OpenShift 4.15 vor

19.03.2024 - 13:18
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Red Hat hat die allgemeine Verfügbarkeit von Red Hat OpenShift 4.15 bekanntgegeben. Basierend auf Kubernetes 1.28 und CRI-O 1.28 bietet diese Version verschiedene Erweiterungen rund um die Kernplattform, Edge-Applikationen und die Virtualisierung. Neue Funktionen beschleunigen auch die Entwicklung und Bereitstellung moderner Anwendungen in der Hybrid Cloud.

Red Hat OpenShift 4.15 ist jetzt auch für AWS Outposts und AWS Wavelength Zones verfügbar. Administratoren können damit OpenShift-Cluster auf AWS Outposts installieren, um beispielsweise latenzempfindliche Anwendungen auf der von Amazon verwalteten Infrastruktur vor Ort auszuführen. Zudem ist es nun möglich, Red Hat OpenShift mit Compute Nodes in AWS Wavelength Zones bereitzustellen, also in der AWS-Infrastruktur, die für mobile Edge-Computing-Anwendungen optimiert ist. Mit "Red Hat OpenShift Virtualization" wiederum können Unternehmen ihre virtualisierte Infrastruktur modernisieren und virtuelle Maschinen gemeinsam mit cloudnativen Applikationen nutzen. Die neue Version bietet zusätzliche Resilienz- und Disaster-Recovery-Funktionen.

Außerdem wurde laut Anbieter die vorhandene Intracluster-IPsec-Funktion von OVN Kubernetes erweitert, um auch die Verschlüsselung des Datenverkehrs zwischen Red Hat OpenShift und einem IPsec-konfigurierten externen Provider zu unterstützen. Weiterhin bietet Version 4.15 neue Metriken, die in drei Observability-Dashboards angezeigt werden. Sie decken die Netzwerkinfrastruktur, das Linux-Kernel-Subsystem und den Kubernetes-Ingress-Traffic ab.

Red Hat Device Edge mit MicroShift ist eine von Red Hat OpenShift Container Platform abgeleitete Kubernetes-Distribution, die für Geräte mit kleinem Formfaktor und Edge Computing konzipiert ist. Sie bietet nun zwei neue Funktionen: Zum einen können Unternehmen jetzt das Operator Lifecycle Management (OLM) nutzen, um Operatoren auf MicroShift zu installieren und zu verwalten. Dies trägt zur Vereinfachung gängiger Operationen im Umfeld von Datenbanken oder Messaging- und Event-Systemen am Edge bei. Zum anderen ist es nun auch möglich, Machine-Vision-Workloads wie das Modell-Inferenzing auf Arm-basierten Plattformen wie NVIDIA Jetson Orin auszuführen.

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