Warum Kubernetes Europas Schlüssel zur Cloud-Souveränität ist

Wenn ich mit Entscheidern über Cloud-Souveränität spreche, höre ich immer wieder dasselbe Missverständnis: Entweder wir nutzen US-Cloud oder wir bauen alles selbst in Europa.

Das ist Quatsch.

In der Realität geht es nicht um Ideologie, sondern um Risikomanagement. Es geht nicht darum, AWS oder Azure zu boykottieren. Es geht darum, strategische Abhängigkeiten zu verstehen und zu minimieren.

Viele denken, Cloud-Souveränität bedeutet automatisch schlechtere Services oder höhere Kosten. Aber eigentlich geht es darum, Wahlfreiheit zu behalten.

Der Unterschied zwischen strategischer Abhängigkeit und operativem Trade-off

Nicht jede Abhängigkeit ist gleich kritisch.

Strategisch kritisch wird eine Abhängigkeit dann, wenn sie deine Geschäftslogik oder deine Daten so bindet, dass eine Migration extrem teuer oder praktisch unmöglich wird.

Ein klassisches Beispiel: proprietäre Services wie AWS Lambda mit spezifischen Event-Triggern oder DynamoDB mit seinen speziellen APIs. Das ist keine technische Spielerei mehr – das ist Business-Logik, die fest verdrahtet ist.

Ein operativer Trade-off dagegen ist etwas wie AWS RDS.

Klar, du nutzt einen Managed Service. Aber die Datenbank selbst spricht PostgreSQL oder MySQL. Du kannst theoretisch einen Dump machen und woanders weiterlaufen lassen.

Der Unterschied liegt in der Migrierbarkeit deiner Core-Assets:

• Deine Container mit der Geschäftslogik auf Kubernetes – das ist portabel

• Die laufen auf EKS, GKE, AKS oder on-premise

• Aber Step Functions, SQS-spezifische Patterns oder Cloud-native Datenbanken tief in deiner Architektur? Da wird's kritisch

Wenn das Entwicklungsinvestment auf einmal weg ist

Ich hatte mal ein Projekt, wo ein Team eine Event-getriebene Architektur komplett auf Lambda, SQS und EventBridge aufgebaut hat.

Anfangs lief das super – schnelle Entwicklung, klare Trennung, alles schön serverless.

Aber dann kam die Anforderung: Teile der Anwendung müssen auch on-premise bei Kunden laufen. Wegen Compliance und Datenschutz. Das kann jedes SaaS-Unternehmen treffen.

Plötzlich stand das Team vor einem massiven Problem.

Die gesamte Orchestrierung war AWS-spezifisch verdrahtet. EventBridge-Rules, SQS-Queues, Lambda-Trigger – das kannst du nicht einfach woanders hin migrieren.

Sie mussten praktisch die komplette Event-Logik neu schreiben, um sie portable zu machen. Das war nicht nur teuer, sondern hat Monate gekostet.

Hätten sie von Anfang an auf Kubernetes mit einem Message-Broker wie RabbitMQ oder Kafka gesetzt, wäre die Migration deutlich einfacher gewesen. Container packst du ein und lässt sie woanders laufen.

Klar, Kubernetes hat mehr initialen Overhead. Aber du kaufst dir damit Flexibilität.

Die Kubernetes-Falle: Portable, aber trotzdem gebunden

Kubernetes allein ist kein Freifahrtschein.

Ich sehe Teams oft in die Falle tappen, dass sie zwar auf Kubernetes setzen, aber dann trotzdem Cloud-spezifische Ressourcen tief integrieren.

Klassisches Beispiel: Du läufst auf EKS, nutzt aber AWS Load Balancer Controller, IAM Roles for Service Accounts, EBS für Storage oder Secrets Manager für deine Geheimnisse.

Technisch gesehen läuft deine Anwendung auf Kubernetes. Praktisch bist du genauso gebunden wie vorher.

Wenn du dann zu GKE wechseln willst:

• Deine Ingress-Konfiguration muss umgebaut werden

• Dein Storage-Backend muss ausgetauscht werden

• Dein komplettes Secret-Management muss neu aufgesetzt werden

Das ist nicht unmöglich, aber auch nicht trivial.

Der Punkt ist: Kubernetes gibt dir die Möglichkeit zur Portabilität, aber du musst bewusst dafür designen.

Das heißt: standardisierte Ingress-Controller, externe Secret-Operatoren wie External Secrets Operator, der mit verschiedenen Backends funktioniert. Und du vermeidest Cloud-spezifische Annotations wo es geht.

Echte Portabilität erreichst du nur, wenn du konsequent auf Abstraktion setzt – und das erfordert Disziplin.

Wie du das intern verkaufst

Am Ende sitzt da ein Product Owner, der fragt: "Warum brauchen wir drei Wochen länger, nur damit wir theoretisch zu GCP wechseln können – was wir eh nie machen werden?"

Manchmal hat der Product Owner sogar recht.

Wenn du ein Startup bist, das schnell zum Market Fit kommen muss, ist es völlig legitim zu sagen: "Wir optimieren jetzt auf Speed, nicht auf theoretische Portabilität."

Aber – und das ist der entscheidende Punkt – du musst dir dieser Entscheidung bewusst sein.

Ich verkaufe das nicht als "wir müssen portabel sein, weil wir vielleicht irgendwann wechseln", sondern als Risikomanagement.

Die Frage ist nicht ob du wechselst, sondern was passiert, wenn sich die Rahmenbedingungen ändern:

• Was ist, wenn ein Großkunde sagt: "Wir wollen eure Software, aber sie muss bei uns on-premise laufen"?

• Was ist, wenn regulatorische Anforderungen kommen, die bestimmte Cloud-Regionen ausschließen?

• Was ist, wenn dein Cloud-Provider die Preise drastisch erhöht oder Services einstellt?

Das sind keine theoretischen Szenarien. Das passiert real.

Studien zeigen: Die tatsächlichen Betriebskosten einer Drei-Cloud-Strategie übertrafen Single-Cloud-Projektionen um 140% – wegen duplizierter Aufwände.

Mein Argument ist: Die drei Wochen Mehraufwand heute kaufen dir Optionen für morgen. Es geht nicht darum, dass du zu GCP wechselst, sondern dass du es könntest, wenn du müsstest.

Das ist der Unterschied zwischen strategischer Flexibilität und Abhängigkeit.

GAIA-X und Sovereign Cloud Stack: Reality-Check

GAIA-X ist ehrlich gesagt ein gutes Beispiel dafür, wie man es nicht machen sollte.

Die Idee war großartig – europäische Cloud-Souveränität durch Standards und Föderierung. Aber in der Praxis ist daraus ein bürokratisches Monster geworden mit endlosen Arbeitsgruppen und Whitepapers, aber wenig greifbaren Ergebnissen.

Ich kenne kaum jemanden, der GAIA-X produktiv nutzt.

Das Problem: Sobald Microsoft, Google und AWS innerhalb von GAIA-X waren, verlor die Initiative ihren Zweck.

GAIA-X CEO Ulrich Ahle räumt ein: Während konzeptionelles Momentum stark ist, bleibt die Adoption dünn – Europa hat "mehr als 150 Implementierungsprojekte in Vorbereitung", aber "nur eine Handvoll operativer Datenbanken".

Sovereign Cloud Stack ist da interessanter, weil es konkreter ist – eine Open-Source-Referenzimplementierung für Cloud-Infrastruktur. Das hat mehr Potenzial, weil es echten Code liefert, nicht nur Konzepte.

Im Dezember 2024 wurde SCS als GAIA-X Lighthouse Project anerkannt. Die Community arbeitet weiter an Standards.

Das eigentliche Problem ist doch: Europa versucht, mit politischen Mitteln ein technisches Problem zu lösen.

Cloud-Souveränität erreichst du nicht durch neue Initiativen oder Labels, sondern durch kluge Architekturentscheidungen – Kubernetes, Open Source, standardisierte APIs.

Wo Europa seine Energie reinstecken sollte

Europa sollte aufhören, die Hyperscaler kopieren zu wollen, und stattdessen auf seine Stärken setzen.

Und die liegen eindeutig im Open-Source-Bereich und in Standards.

Schau dir an, wo europäische Entwickler und Unternehmen bereits führend sind:

• Kubernetes selbst hat massive europäische Contributions

• GitOps wurde maßgeblich von europäischen Firmen wie Weaveworks gepusht

• Bei Compliance und Datenschutz sind wir sowieso vorne

Der smarte Weg wäre, massiv in Open-Source-Infrastruktur zu investieren.

Nicht als politisches Projekt, sondern als echte technische Initiative:

• Finanziere Maintainer

• Fördere kritische Projekte wie Kubernetes, Prometheus, ArgoCD, FluxCD oder Crossplane

• Baue Referenzarchitekturen, die zeigen, wie man portable, souveräne Cloud-Infrastruktur aufsetzt

• Mach diese Lösungen so gut, dass Unternehmen sie freiwillig nutzen wollen

Die zweite Sache ist Bildung und Awareness. Viele Unternehmen wissen gar nicht, wie abhängig sie sind, bis es zu spät ist.

Europa könnte hier Standards setzen, Zertifizierungen schaffen, Best Practices dokumentieren.

Die KI-Dimension: Warum jetzt alles anders wird

Bei KI kommt eine neue Dimension dazu: Trainingsdaten, Modellgewichte, Fine-Tuning-Pipelines.

Bei klassischen Cloud-Workloads geht's um Rechenleistung und Storage – das kannst du relativ einfach migrieren, wenn du es richtig designt hast.

Bei KI ist das anders.

Europa hat hier strengere Regularien als die USA, und das ist eigentlich ein Vorteil.

Die Konversation um digitale Souveränität hat sich in den letzten zwei Jahren dramatisch verändert – getrieben durch KI-Systeme, die sensible, großskalige operative Daten aufnehmen.

Kurzfristig sind GDPR und AI Act natürlich erst mal Compliance-Overhead. Aber langfristig setzen diese Regularien Standards, die global relevant werden.

Schau dir GDPR an: Anfangs haben alle gestöhnt, aber mittlerweile orientieren sich viele internationale Unternehmen daran, weil der europäische Markt zu wichtig ist.

Der Vorteil: Europäische Unternehmen, die von Anfang an mit diesen Standards arbeiten, haben einen Vorsprung. Sie bauen Systeme, die nicht nur in Europa funktionieren, sondern auch in anderen Märkten, wo ähnliche Regularien kommen werden.

Bei KI ist Vertrauen ein massiver Faktor.

Wenn du als Unternehmen sagen kannst "unser Modell wurde nach europäischen Standards trainiert, die Daten sind GDPR-konform, alles ist auditierbar", dann ist das ein Verkaufsargument. Gerade in sensiblen Bereichen wie Healthcare, Finance oder Government.

Die USA optimieren auf Speed und Scale, China auf Kontrolle – Europa könnte auf Trust und Quality optimieren.

Drei nicht verhandelbare Architekturentscheidungen für KI-Infrastruktur

Erstens: Deine ML-Pipeline muss Cloud-agnostisch sein.

Das heißt konkret: Kubernetes als Basis, standardisierte Frameworks wie PyTorch oder TensorFlow, und MLOps-Tools, die nicht an einen Provider gebunden sind – Kubeflow oder MLflow.

Deine Trainingsjobs laufen in Containern, deine Modelle werden in standardisierten Formaten gespeichert – ONNX zum Beispiel.

Zweitens: GitOps für deine gesamte ML-Infrastruktur.

Alles – wirklich alles – muss in Git versioniert sein. Deine Trainingsskripte, deine Modellkonfigurationen, deine Infrastruktur-Definitionen, deine Deployment-Pipelines.

Das gibt dir nicht nur Reproduzierbarkeit, sondern auch Auditierbarkeit.

Wenn der Auditor fragt "wie wurde dieses Modell trainiert?", kannst du auf einen Git-Commit zeigen. Das ist nicht nur Compliance, das ist auch operationale Exzellenz.

GitOps transformiert Infrastruktur-Management von einem manuellen, fehleranfälligen Prozess in einen automatisierten, zuverlässigen und auditierbaren Workflow.

Drittens: Daten-Souveränität von Anfang an mitdenken.

Wo liegen deine Trainingsdaten? Wer hat Zugriff? Wie sind sie verschlüsselt?

Bei KI geht's nicht nur um die Infrastruktur, sondern auch um die Daten. Wenn deine Trainingsdaten in einer proprietären Cloud-Datenbank liegen, die du nicht einfach exportieren kannst, hast du ein Problem.

Nutze standardisierte Storage-Lösungen, die du migrieren kannst – S3-kompatible Object Stores zum Beispiel. Und implementiere Encryption at Rest und in Transit von Tag eins.

Das ist nicht verhandelbar, gerade in Europa.

Was sich in fünf Jahren durchgesetzt haben wird

Ich glaube, wir werden in fünf Jahren eine Zweiteilung sehen.

Es wird Unternehmen geben, die das Thema ernst genommen und ihre Architekturen entsprechend gebaut haben – mit Kubernetes, GitOps, portablen Patterns. Die werden tatsächlich unabhängiger sein, nicht weil sie AWS verlassen haben, sondern weil sie es könnten, wenn sie müssten.

Die haben echte Wahlfreiheit.

Und dann gibt es die anderen, die weiter auf Buzzwords und politische Initiativen gesetzt haben, aber technisch nichts geändert haben. Die werden in fünf Jahren genauso abhängig sein wie heute.

Was sich durchsetzen wird, ist nicht die große europäische Cloud-Alternative – die wird es nicht geben.

Was sich durchsetzen wird, ist ein pragmatischerer Umgang mit Multi-Cloud und Hybrid-Architekturen. Unternehmen werden verstehen, dass Souveränität nicht bedeutet, alles selbst zu hosten, sondern strategisch zu entscheiden, wo Abhängigkeiten ok sind und wo nicht.

Kubernetes wird dabei die zentrale Rolle spielen, weil es die Abstraktionsschicht ist, die das überhaupt möglich macht.

Bei der KubeCon 2025 wurde deutlich: HSBC verarbeitet täglich 600 Millionen Anfragen über mehr als 7.000 Produktionsservices auf Kubernetes – ein Beweis für Enterprise-Reife.

Und bei KI wird sich zeigen, wer seine Hausaufgaben gemacht hat. Die Unternehmen, die ihre ML-Pipelines portable und transparent gebaut haben, werden regulatorische Anforderungen als Chance nutzen können.

Die anderen werden kämpfen.

Ich bin vorsichtig optimistisch. Die Werkzeuge sind da, das Bewusstsein wächst. Aber es braucht Disziplin und den Willen, kurzfristige Bequemlichkeit gegen langfristige Flexibilität zu tauschen.

Und das ist am Ende eine kulturelle Frage, keine technische.