Mit Kubernetes 1.35 rückt eines der kritischsten Themen in modernen Cloud-Umgebungen in den Fokus: die Netzwerkperformance. Neue Features, tiefere CNI-Integrationen und verbesserte Routing-Mechanismen bieten IT-Teams effektive Werkzeuge zur Optimierung verteilter Systeme. Doch welche technologischen Fortschritte sind tatsächlich praxisrelevant – und wo liegt künftig das Potenzial für Performance-Gewinne?
Netzwerk als Engpass – eine unterschätzte Herausforderung
In containerisierten Umgebungen wie Kubernetes ist das Netzwerk traditionell der Flaschenhals: Datenströme zwischen Pods, Nodes und externen Endpunkten erzeugen hohen Overhead, insbesondere bei Mikroservice-lastigen Architekturen. Laut einer Studie von Datadog aus dem Jahr 2025 entfallen im Durchschnitt bis zu 44 % der Latenz eines Microservice-Calls auf die Netzwerkschicht – Tendenz steigend bei komplexeren Service-Mesh-Strukturen.
Frühere Kubernetes-Versionen priorisierten vor allem Cluster-Scheduling, Resilienz und horizontale Skalierbarkeit. Mit Version 1.35 verschiebt sich der Fokus jedoch signifikant in Richtung Netzwerkoptimierung. Dabei stehen nicht nur Performance, sondern auch Transparenz, Sicherheit und Effizienz im Vordergrund.
Was ist neu in Kubernetes 1.35?
Die im Dezember 2025 erschienene Version 1.35 führt gleich mehrere tiefgreifende Neuerungen im Netzwerk-Stack ein, darunter:
- eBPF-native Load-Balancing: Native Integration von eBPF (Extended Berkeley Packet Filter) im kube-proxy, was zu schnelleren Paketvermittlungen und geringeren Latenzen führt.
- Topologie-bewusstes Scheduling und Netzwerk-Aware Placement: Kubernetes berücksichtigt physische Netzwerkpfade bei der Platzierung von Pods – relevant für Datenintensive Workloads.
- Built-in Support für Traffic Engineering via Cilium und Calico: Fortgeschrittene Control-Pläne ermöglichen nun direktes Management von Netzwerkslices und QoS-Richtlinien via CRDs (Custom Resource Definitions).
Vor allem die eBPF-Integration zeigt messbare Effekte: Benchmarks von Isovalent (2025) ergaben bis zu 30 % geringere Latenzen bei Hochlast-Szenarien durch Wegfall der NAT-Translation in traditionellen Proxy-Komponenten. Damit wird eBPF-basierte Segmentierung insbesondere für Edge- und Finanzanwendungen relevant.
CNI-Plugins: Der Schlüssel zur Performance
Container Network Interface (CNI)-Plugins sind die fundamentale Networking-Schicht in Kubernetes. Ihre Leistungsfähigkeit entscheidet maßgeblich über Durchsatz, Latenz und Sicherheit. Während Projekte wie Flannel oder Weave für einfache Setups taugen, setzen wachsende Umgebungen zunehmend auf performantere Lösungen wie:
- Cilium (eBPF): Nutzt Linux-eBPF zur dynamischen Paketverarbeitung, Security Policies und Lastverteilung ohne IPTables. Hohe Performance bei gleichzeitig hoher Visibilität.
- Calico (mit eBPF- oder IPtables-Backend): Starke Netzwerksicherheit und flexibles Policy-Management – ideal für Zero-Trust-Architekturen.
- Multus: Ermöglicht Multipathing und Netzwerk-Multiplexing – besonders für Machine-Learning- oder Storage-intensive Anwendungen nützlich.
Eine Ende 2024 veröffentlichte Untersuchung von GigaOm zeigt: Cilium übertraf in einem objektiven Vergleich unter Vollast sämtliche Alternativen mit bis zu 1,9 Gbit/s Pod-to-Pod Durchsatz bei stabiler CPU-Auslastung.
Service Mesh: Nutzen und Grenzen der Abstraktion
Service-Meshes wie Istio, Linkerd oder Kuma bieten umfangreiches Management von Traffic-Routing, Security und Observability. Sie bringen jedoch auch zusätzlichen Netzwerkoverhead mit sich. Kubernetes 1.35 versucht, diesen Spagat zu beheben, indem es Mesh-native Funktionen tiefer in die Kubernetes-API integriert:
- Sidecar-less Proxies via Ambient Mesh (Istio): Reduziert ressourcenintensive Sidecars durch native Socket-Redirection.
- Better Gateway API Integration: Erlaubt direktes Traffic-Shaping und -Routing innerhalb von Kubernetes ohne externe CRDs.
Gerade Ambient Meshs zeigen vielversprechende Ergebnisse: Laut einem 2025er Benchmark von Tetrate reduziert sich der CPU-Overhead um bis zu 41 %, ohne wesentlichen Verlust an Funktionalität oder Sicherheit.
Cloud-Anbieter passen sich an
Auch die großen Public-Cloud-Anbieter nehmen Kurs auf verbesserte Kubernetes-Netzwerkschichten. Google Cloud hat in GKE (Google Kubernetes Engine) bereits Anfang 2025 den Support für eBPF-native Networking standardmäßig aktiviert. AWS EKS experimentiert mit Cilium als Managed CNI (seit Oktober 2025 GA), während Azure AKS in Preview einen Azure-CNI-over-eBPF Stack anbietet.
Diese Entwicklungen zeigen klar: Netzwerkoptimierung ist inzwischen ein zentraler Bestandteil der Cloud-native Strategie großer Anbieter – nicht zuletzt, um Kund:innen mit latenzsensiblen Workloads wie KI, 3D-Streaming oder WebRTC Lösungen mit garantierter Quality-of-Service zu bieten.
Handlungsempfehlungen für Unternehmen
Unternehmen, die bestehende Kubernetes-Strukturen optimieren oder neue, performante Cluster aufbauen wollen, können von den Entwicklungen profitieren:
- Nachrüsten auf moderne CNIs: Erwägen Sie ein Upgrade auf Hochleistungs-Plugins wie Cilium oder Calico – idealerweise eBPF-basiert. Performance-Gewinne von bis zu 40 % sind realistisch.
- Service-Mesh sinnvoll einsetzen: Ambient-Mesh-Architekturen wie das neue Istio-Modell verwenden, um Ressourcenkosten signifikant zu reduzieren.
- Monitoring-Tools einführen: Nutzen Sie offene Standards wie Prometheus, eBPF-tracepoints und OpenTelemetry, um Netzwerkflüsse granular zu analysieren und Neuengpässe frühzeitig zu erkennen.
Zusätzlich sollten Unternehmen evaluiert haben, ob topologie-bewusstes Scheduling ihre latenzkritischen Workloads intelligenter platzieren kann – insbesondere in hybriden oder Geo-distribuierten Clustern.
Ausblick: Netzwerke mit Kontext
Kubernetes 1.35 markiert einen Paradigmenwechsel: weg von abstrakten, vereinfachten Netzwerkmodellen hin zu kontextbewussten, performanten Architekturen. Die Kombination aus eBPF, intelligenter Paketverarbeitung und feinjustierter Scheduling-Strategie erlaubt erstmals eine tiefergreifende Steuerung der Netzwerkschicht – auch über Clustergrenzen hinweg.
Mit Blick auf Zukunftstrends wie Edge Computing, Cloud-Gaming oder KI-Inferenz in verteilten Umgebungen wird diese Entwicklung zur Pflicht statt Kür. Die gute Nachricht: Die Open-Source-Community ist aktiver denn je – mit neuen Tools, stabileren APIs und besserer Dokumentation.
Wie optimiert ihr eure Kubernetes-Performance? Welche Netzwerkinfrastrukturen haben sich bei euch bewährt? Diskutiert mit uns in den Kommentaren – und teilt eure Erfahrungswerte mit der Community!
