The Trump administration is looking to hire thousands of federal law enforcement personnel, as part of expanded immigration enforcement efforts.
But the courts handling these cases aren’t seeing the same surge in resources. Several immigration judges recently fired by the Justice Department say the court system is losing staff, and is unable to address a multi-million case backlog.
Immigration and Customs Enforcement has intensified operations across the country, and detention facilities are full of individuals waiting for their cases to be heard.
The One Big, Beautiful Bill Act passed this summer gave the Department of Homeland Security billions of dollars to hire 10,000 new ICE agents, as well as 5,000 customs officers and 3,000 Border Patrol agents.
The legislation bill also authorized DOJ to hire about 100 new immigration judges, bringing their total headcount to about 800 nationwide.
But the total number of immigration judges is dwindling under the Trump administration, according to data tracked by the International Federation of Professional and Technical Engineers and its affiliate, the National Association of Immigration Judges.
According to the unions, the total number of immigration judges this year has dropped from 700 to 600. The Trump administration terminated more than 80 immigration judges since taking office, while others have retired or accepted voluntary separation incentives.
Recently terminated immigration judges say their colleagues still on the job don’t have the resources needed to address a backlog of about 3.4 million cases.
Before he was fired in September, Ted Doolittle, a former immigration judge at the immigration court in Hartford, Connecticut, was one of two judges handling about 46,000 cases.
Doolittle said he received his termination email one afternoon, as he was preparing for a docket of 57 cases the next day.
“The caseload is crushing. I think it’s probably one of the most overburdened court systems,” Doolittle said Thursday at an event at the National Press Club.
In order for the Justice Department to meaningfully address the backlog, Doolittle said the department needs about 2,000 or 3,000 immigration judges — not the few hundred currently working.
“That’s what’s going away, is the right of these people to have their cases heard fairly,” he said.
Emmett Soper, a former immigration judge in Virginia, who was fired in August after serving nine years on the job, said the widespread terminations are leading to a “chaotic situation,” where courts are scrambling to reassign cases to remaining judges.
“Each immigration judge is responsible for hundreds or thousands of these cases, and every time the administration unlawfully fires an immigration judge, they’re no longer there. Their cases have to be redistributed to the judges who remain at the court,” Soper said. “This is not a fair way to run a court system.”
Anam Petit, former immigration judge in Virginia, who was fired in September, said judges are hearing, at a minimum, 25 cases a day — sometimes 50 or more cases — in multiple languages.
“You can have a docket with five different languages,” she said.
Matt Biggs, president of the International Federation of Professional and Technical Engineers, said that the “lion’s share” of firings have been targeted at immigration judges who were hired during the Biden administration.
“Immigrants in this country are entitled to due process, and by firing these judges, you’re denying them their due process,” Biggs said.
To address the backlog, DOJ is training hundreds of military lawyers to temporarily serve as immigration judges. But Biggs said most of these don’t have a background in immigration law.
“We appreciate their service to our nation, and it’s no disrespect to them, but they should not be in these positions,” he said.
Federal News Network reached out to DOJ and DHS for comment.
The former judges said defendants are also failing to show up for court dates this year, because they are afraid of being detained by ICE agents afterward. Petit said that it was a “daily occurrence” for defendants in her courtroom.
“It has a huge chilling effect,” she said. “People are afraid to come to court because they’re seeing people get detained in the hallways.”
Defendants who don’t appear for their court date automatically receive a removal order, and have no legal avenue to appeal that decision.
Doolittle said ICE agents prefer making arrests in courthouses, because individuals have gone through security and been screened for weapons. He recalled that toward the end of his tenure, ICE agents repeatedly tased a suspect in the court’s lobby before bringing him into custody.
“Many of the court staff lost sleep — like physically, weren’t able to sleep for a period afterwards. And of course, it makes them question whether that’s a job they want to continue,” he said.
Artificial Intelligence (AI) is entering a new era — one where Large Language Models (LLMs) are no longer just text-based systems but multimodal, domain-specific powerhouses capable of understanding text, images, audio, and even structured data. As businesses race to integrate these next-gen AI systems into their workflows, the need for expert LLM developers and engineers has never been greater.
Whether you’re building a medical chatbot, a financial research assistant, or an enterprise knowledge engine, hiring the right LLM development team can determine whether your AI system merely functions — or truly transforms your business.
In this comprehensive guide, we’ll break down why hiring LLM developers for multimodal and domain-specific AI is critical in 2025, what skills and experience to look for, and how these experts help you design, deploy, and fine-tune LLMs for maximum business value.
Table of Contents
Understanding the Evolution of LLMs
What Makes Multimodal AI So Powerful
The Rise of Domain-Specific LLMs
Why Businesses Need to Hire LLM Developers
Core Responsibilities of LLM Engineers
Essential Skills to Look For When Hiring LLM Developers
Key Tools, Frameworks, and Tech Stack
Benefits of Hiring Expert LLM Developers
Real-World Use Cases Across Industries
Cost Factors in Hiring LLM Engineers
How to Hire the Right LLM Developers in 2025
Why Partner with WebClues Infotech
Final Thoughts
1. Understanding the Evolution of LLMs
When GPT-3 launched, it sparked a global wave of innovation. Fast forward to 2025, and the AI landscape has evolved into an ecosystem of LLMs that combine language, vision, audio, and reasoning into one unified framework.
Modern LLMs like GPT-5, Gemini 2.0, Claude 3.5, and LLaMA 3 can interpret complex instructions, analyze multimodal inputs, and generate domain-specific outputs that rival human expertise. However, building and fine-tuning such systems requires a deep understanding of machine learning pipelines, vector databases, and retrieval-augmented generation (RAG) — all of which fall under the expertise of professional LLM developers.
2. What Makes Multimodal AI So Powerful
Multimodal AI refers to models that process and reason across multiple data types — text, images, audio, and even video.
Imagine a customer support system that can:
Read a customer’s message,
Analyze an attached image of a product,
Listen to a voice note explaining the issue, and
Generate an accurate, context-rich response instantly.
That’s the power of multimodality.
Hiring LLM engineers allows your organization to:
Integrate various data sources into a single intelligent pipeline.
Enhance user experiences with contextually aware, human-like responses.
Develop products like AI content creators, design assistants, or compliance auditors that operate across formats.
3. The Rise of Domain-Specific LLMs
While general-purpose models are impressive, enterprises increasingly require domain-specific LLMs — models tailored for particular industries or tasks.
Examples include:
Healthcare: LLMs trained on medical literature to assist with diagnostics.
Finance: Models that understand market data, regulatory compliance, and risk.
Legal: AI assistants capable of summarizing case law or drafting contracts.
Manufacturing: Predictive maintenance systems powered by multimodal sensor data.
Building these specialized models requires expertise in fine-tuning, data curation, and evaluation metrics — exactly what LLM developers bring to the table.
4. Why Businesses Need to Hire LLM Developers
Most organizations underestimate the complexity behind implementing LLMs effectively. It’s not just about plugging into an API — it’s about building scalable, reliable, and secure AI systems tailored to your unique data ecosystem.
Here’s why hiring LLM developers matters:
They bridge the gap between off-the-shelf LLMs and enterprise-grade applications.
They design pipelines for Retrieval-Augmented Generation (RAG) to ensure factual, grounded responses.
They handle model optimization to reduce inference costs and latency.
They ensure data privacy, compliance, and interpretability — crucial for regulated industries.
Simply put, hiring an experienced LLM engineer ensures your AI projects don’t just work — they perform.
5. Core Responsibilities of LLM Engineers
When you hire LLM developers, their role typically includes:
Designing and training domain-specific or multimodal LLMs.
Implementing fine-tuning and reinforcement learning (RLHF/RLAIF).
Setting up RAG pipelines using vector databases like Pinecone, Weaviate, or FAISS.
Integrating APIs for multimodal inputs (text, image, voice).
Conducting performance evaluation and continuous improvement.
Ensuring compliance with AI ethics, fairness, and security standards.
Their contribution ensures your LLM system is not only smart but also trustworthy and production-ready.
6. Essential Skills to Look For When Hiring LLM Developers
To successfully hire LLM developers, look for professionals with a combination of AI expertise, programming skills, and applied problem-solving capabilities.
Key skills include:
Proficiency in Python, PyTorch, and TensorFlow.
Experience with OpenAI, Hugging Face Transformers, Anthropic, or LangChain.
Understanding of vector databases and knowledge graph integration.
Familiarity with prompt engineering, RAG, and model fine-tuning.
Expertise in cloud infrastructure (AWS, Azure, GCP).
Experience building multimodal pipelines integrating text, image, and speech models.
7. Key Tools, Frameworks, and Tech Stack
Here’s what most LLM engineers work with in 2025:
8. Benefits of Hiring Expert LLM Developers
1. Tailored Solutions
Instead of relying on general-purpose APIs, you get custom LLM models aligned with your business logic and tone.
2. Cost Efficiency
Well-optimized models save thousands in inference costs by reducing unnecessary token usage.
3. Data Privacy and Compliance
In-house or custom-trained models ensure data sovereignty — essential for sectors like finance and healthcare.
4. Improved Accuracy
Domain-tuned models outperform generic LLMs in specialized contexts, increasing reliability.
5. Scalable Architecture
LLM developers design systems that can scale with your data and user base without degradation.
Healthcare: Automated transcription, diagnosis assistance, and drug discovery support.
Finance: Fraud detection, risk management, and personalized investment advisory.
Education: Adaptive tutoring systems and research assistants.
Legal: Document review, contract drafting, and case summarization.
Manufacturing: Predictive maintenance and process optimization.
Each of these applications benefits from LLM developers who understand how to adapt multimodal data for specific industry needs.
10. Cost Factors in Hiring LLM Engineers
The cost to hire LLM developers varies based on:
Project complexity (multimodal vs. single-modality).
Model size and training needs.
Integration with existing systems.
Data volume and preprocessing requirements.
Deployment scale (on-premise vs. cloud).
On average (as of November 2025), hiring an LLM engineer can range from $60/hour to $150/hour, depending on expertise and region.
Partnering with experienced development firms like WebClues Infotech provides access to skilled AI engineers, cost-effective engagement models, and full-cycle LLM development services — from ideation to deployment.
11. How to Hire the Right LLM Developers in 2025
When evaluating LLM developers or agencies:
Check for experience with multimodal and domain-specific models.
Review their portfolio and case studies.
Assess their understanding of AI ethics and compliance.
Ensure they follow scalable MLOps best practices.
Prefer teams offering end-to-end development — including data engineering, model tuning, and integration.
12. Why Partner with WebClues Infotech
WebClues Infotech stands out as a trusted AI development company specializing in LLM-driven solutions for enterprises worldwide.
Here’s why businesses partner with WebClues to hire LLM developers:
Expertise in custom LLM, RAG, and multimodal AI systems.
Proven experience across healthcare, fintech, logistics, and retail.
Access to dedicated LLM engineers with hands-on experience in cutting-edge frameworks.
Flexible engagement models — hourly, project-based, or dedicated teams.
Commitment to data privacy, scalability, and innovation.
As enterprises move toward AI-driven digital transformation, the need for multimodal, domain-specific LLMs is undeniable. But realizing this vision requires more than just technology — it requires the right people.
By hiring skilled LLM developers and engineers, businesses can unlock new levels of automation, insight, and innovation while ensuring their AI remains accurate, secure, and aligned with their goals.
In 2025, those who hire LLM developers now will lead the next wave of enterprise intelligence tomorrow.
Die IT-Welt verändert sich rasant, und Container und Kubernetes (K8s) erfreuen sich immer größerer Beliebtheit. Der Wechsel von virtuellen Maschinen zu Containern und später zu Container-Koordinierungsplattformen (die erste Version von Docker wurde 2013 veröffentlicht) vollzog sich innerhalb von nur sieben Jahren. Während einige Startups noch Erfahrungen damit sammeln, wie sie von diesen neuen Ressourcen profitieren können, suchen einige etablierte Unternehmen nach Möglichkeiten, ihre veralteten Systeme zu effizienteren Infrastrukturen zu migrieren.
Die schnelle Einführung von Containern und Kubernetes zeigt die disruptive Wirkung dieser Technologien. Sie haben jedoch auch zu neuen Sicherheitsproblemen geführt. Da Container und Kubernetes so beliebt sind und von vielen Unternehmen ohne angemessene Sicherheitsmaßnahmen eingesetzt werden, sind sie perfekte Ziele für Angreifer.
Ein K8s-Cluster besteht aus mehreren Maschinen, die in einem Master-Node (und seinen Kopien) verwaltet werden. Dieser Cluster kann aus tausenden Maschinen und Services bestehen und ist daher ein hervorragender Angriffsvektor. Daher ist es wichtig, strikte Sicherheitspraktiken zu implementieren.
Absicherung Ihres Clusters
Der Kubernetes-Cluster enthält zahlreiche dynamische Elemente, die angemessen geschützt werden müssen. Die Absicherung des Clusters ist jedoch keine einmalige Angelegenheit, sondern erfordert Best Practices und ein kompetentes Sicherheitsteam.
Wir erläutern verschiedene Kubernetes-Angriffsvektoren sowie Best Practices zum Schutz Ihres K8s-Clusters.
Gewährleisten, dass Kubernetes und die Nodes auf dem neuesten Stand sind
K8s ist ein Open-Source-System, das kontinuierlich aktualisiert wird. Das GitHub-Repository gehört zu den aktivsten Repositorys der Plattform. Kontinuierlich werden neue Funktionen, Verbesserungen und Sicherheits-Updates hinzugefügt.
Alle vier Monate wird eine neue Hauptversion von Kubernetes mit neuen Funktionen zur Verbesserung des Services veröffentlicht. Gleichzeitig kommen wie bei jeder Software – und ganz besonders bei häufig aktualisierten Programmen – neue Sicherheitsprobleme und Fehler hinzu.
Doch auch in älteren Versionen werden Sicherheitsverletzungen gefunden. Es ist daher wichtig zu verstehen, wie das Kubernetes-Team in diesen Fällen mit Sicherheitsupdates umgeht. Im Gegensatz zu Linux-Distributionen und anderen Plattformen verfügt Kubernetes nicht über eine LTS-Version. Stattdessen versucht Kubernetes ein Backporting von Sicherheitsproblemen für die drei zuletzt veröffentlichten Hauptversionen.
Daher ist es wichtig, dass Ihr Cluster eine der drei zuletzt veröffentlichten Hauptversionen verwendet und Sicherheitspatches zügig implementiert werden. Außerdem sollten Sie die Aktualisierung auf die neueste Hauptversion zumindest einmal innerhalb von zwölf Monaten durchführen.
Zusätzlich zu den Hauptkomponenten verwendet Kubernetes auch Nodes, auf denen die Workloads ausgeführt werden, die dem Cluster zugewiesen sind. Bei diesen Nodes kann es sich um physische oder virtuelle Maschinen handeln, auf denen ein Betriebssystem ausgeführt wird. Dabei ist jeder Node ein potenzieller Angriffsvektor, der zur Vermeidung von Sicherheitsproblemen aktualisiert werden muss. Zur Verringerung der Angriffsfläche müssen die Nodes daher so sauber wie möglich sein.
Einschränkung der Zugriffsrechte
Rollenbasierte Zugangskontrolle (Role-based Access Control, RBAC) ist einer der besten Ansätze, um zu kontrollieren, welche Benutzer wie auf den Cluster zugreifen können. Er bietet die Möglichkeit, die Zugriffsrechte für jeden einzelnen Benutzer detailliert festzulegen. Die Regeln gelten jeweils additiv, sodass jede Berechtigung explizit gewährt werden muss. Mithilfe von RBAC können Sie die Zugriffsrechte (Anzeigen, Lesen oder Schreiben) für jedes Kubernetes-Objekt – von Pods (der kleinsten K8s-Recheneinheit) bis zu Namespaces – beschränken.
RBAC kann auch per OpenID Connect-Token auf einen weiteren Verzeichnisdienst angewendet werden, sodass die Benutzer- und Gruppenverwaltung zentral erfolgen und im Unternehmen auf breiterer Ebene umgesetzt werden kann.
Die Zugriffsrechte sind nicht nur auf Kubernetes beschränkt. Wenn Benutzer zum Beispiel Zugriff auf einen Cluster-Node benötigen, um Probleme identifizieren zu können, ist es sinnvoll, temporäre Benutzer zu erstellen und nach der Behebung der Probleme wieder zu löschen.
Best Practices für Container
Docker, die am häufigsten eingesetzte Container-Technologie, besteht aus Layern: Das innerste Layer ist die einfachste Struktur und das äußere Layer ist die spezifischste. Daher beginnen alle Docker-Images mit einer Form von Distributions- oder Sprach-Support, wobei jedes neue Layer eine Funktion hinzufügt oder die vorherige Funktion modifiziert. Der Container enthält alles, was zum Hochfahren der Anwendung erforderlich ist.
Diese Layer (auch als Images bezeichnet) können öffentlich im Docker Hub oder privat in einer anderen Image-Registry verfügbar sein. Das Image kann zum Zeitpunkt der Image-Erstellung in zwei Formen ausgedrückt werden: als Name plus Bezeichnung (z. B. Node:aktuell) oder mit einer unveränderlichen SHA-ID (z. B. sha256:d64072a554283e64e1bfeb1bb457b7b293b6cd5bb61504afaa3bdd5da2a7bc4b).
Das Image, das der Bezeichnung zugeordnet ist, kann vom Repository-Inhaber jederzeit geändert werden, d. h. das Tag aktuell weist darauf hin, dass es sich um die neueste verfügbare Version handelt. Das heißt aber auch, dass sich das innere Layer bei der Erstellung eines neuen Images oder beim Ausführen eines Images mit diesem Tag plötzlich und ohne Benachrichtigung ändern kann.
Diese Vorgehensweise verursacht einige Probleme: (1) Sie verlieren die Kontrolle darüber, was in Ihrer Kubernetes-Instanz ausgeführt wird, wenn ein äußeres Layer aktualisiert wird und einen Konflikt verursacht, oder (2) das Image wird absichtlich modifiziert, um eine Sicherheitsschwachstelle hinzuzufügen.
Um das erste Problem zu umgehen, vermeiden Sie das Tag aktuell und wählen ein konkretes Tag, das die Version beschreibt (z. B. Node:14.5.0). Und um das zweite Problem zu vermeiden, wählen Sie offizielle Images und klonen Sie das Image in Ihr privates Repository oder verwenden Sie den SHA-Wert.
Ein weiterer Ansatz besteht darin, ein Tool zur Schwachstellenerkennung einzusetzen und die Images kontinuierlich zu prüfen. Diese Tools können mit kontinuierlichen Integrations-Pipelines parallel ausgeführt werden und das Image-Repository überwachen, um zuvor unerkannte Probleme zu identifizieren.
Bei der Erstellung eines neuen Images müssen Sie beachten, dass jedes Image immer nur einen Dienst enthalten sollte. Außerdem sollte die Zahl der Abhängigkeiten auf ein Minimum beschränkt werden, um die Angriffsfläche auf die Komponenten zu reduzieren, die für den Dienst unerlässlich sind. Wenn jedes Image nur eine Anwendung enthält, lässt es sich zudem leichter für neuere Versionen aktualisieren. Es wird auch einfacher, Ressourcen zuzuweisen.
Netzwerksicherheit
Im vorherigen Abschnitt ging es um die Reduzierung der Angriffsfläche. Das gilt auch für die Netzwerkfunktionen. Kubernetes enthält virtuelle Netzwerke innerhalb des Clusters, die den Zugriff zwischen Pods beschränken und externe Zugriffe erlauben können, sodass nur der Zugriff auf genehmigte Dienste möglich ist. Das ist eine primitive Lösung, die nur in kleinen Clustern funktioniert.
Größere Cluster, die mehrere, von verschiedenen Teams entwickelte Dienste enthalten, sind jedoch deutlich komplexer. In diesen Fällen ist ein zentraler Ansatz eventuell nicht umsetzbar, stattdessen gelten Service Meshes als bestmögliche Methode. Das Service Mesh erstellt eine Netzwerkverschlüsselungsebene, über die Dienste sicher miteinander kommunizieren können. Sie fungieren meist als Sidecar-Agent, d. h. sie werden wie ein Beiwagen an jeden Pod angefügt und ermöglichen die Kommunikation zwischen den Diensten. Service-Meshes übernehmen nicht nur Sicherheitsfunktionen, sondern ermöglichen zudem Erkennung, Überwachung/Nachverfolgung/Protokollierung und vermeiden Dienstunterbrechungen, indem sie zum Beispiel ein als Circuit Breaking (Sicherung) bezeichnetes Entwurfsmuster verwenden.
Festlegen von Ressourcenkontingenten
Da Anwendungen quasi permanent aktualisiert werden, genügt es nicht, für die Absicherung Ihres Clusters einfach die oben beschriebenen Methoden zu implementieren. Das Risiko einer Sicherheitsverletzung bleibt weiterhin bestehen.
Ein weiterer wichtiger Schritt ist die Verwendung von Ressourcenkontingenten, bei denen Kubernetes die Ausfallabdeckung auf die festgelegten Grenzen beschränkt. Wenn diese Grenzen gut definiert sind, wird verhindert, dass im Falle einer Ressourcenerschöpfung alle Cluster-Dienste ausfallen.
Außerdem wird verhindert, dass zum Ende des Monats massive Kosten für die Cloud-Bereitstellung anfallen.
Überwachung und Protokollierung
Die Überwachung des Clusters (vom Cluster bis zu den Pods) ist für die Erkennung von Ausfällen und Identifizierung von Ursachen unerlässlich. Dabei geht es vor allem um die Erkennung von ungewöhnlichen Verhaltensweisen. Wenn der Netzwerkverkehr zugenommen hat oder sich die CPU der Nodes anders verhält, sind weitere Untersuchungen zur Problemsuche erforderlich. Während es bei der Überwachung mehr um Kennzahlen wie CPU, Arbeitsspeicher und Netzwerkleistung geht, kann die Protokollierung zusätzliche (historische) Informationen liefern, mit denen sich ungewöhnliche Muster oder die Quelle des Problems schnell identifizieren lassen.
Die Tools Prometheus und Graphana sind in Kombination für die effektive Überwachung von Kubernetes geeignet. Prometheus ist eine hochleistungsfähige Zeitreihen-Datenbank, während Graphana die Daten aus Prometheus lesen und in übersichtlichen grafischen Dashboards darstellen kann.
ElasticSearch ist ein weiteres nützliches Tool und gehört zu den beliebtesten Tools für die zentrale Protokollierung von Anwendungen, Nodes und Kubernetes selbst fast in Echtzeit.
Cloud oder lokal – die Sicherheitsaspekte
Eine Kubernetes-Installation kann lokal oder über einen Cloud-Management-Dienst erfolgen. Bei einer lokalen Bereitstellung muss jede Konfiguration (Hochfahren neuer Maschinen, Einrichtung des Netzwerks und Absicherung der Anwendung) manuell durchgeführt werden. Bei Cloud-basierten Diensten wie Google GKE, AWS EKS oder Azure AKS kann K8s mit minimalem Konfigurationsaufwand installiert werden. Sie sind dann automatisch mit anderen Diensten dieses Dienstanbieters kompatibel.
In Bezug auf die Sicherheit benötigen lokale Lösungen erheblich mehr Aufmerksamkeit. Wie bereits erwähnt, muss jedes neue Update heruntergeladen und vom System konfiguriert werden, und die Nodes müssen ebenfalls aktualisiert werden. Es wird daher empfohlen, dass lokale Kubernetes-Umgebungen nur von einem erfahrenen Team bereitgestellt werden.
Bei Diensten, die über die Cloud verwaltet werden, ist der Prozess hingegen deutlich einfacher: Kubernetes ist bereits installiert und der Cloud-Anbieter sorgt dafür, dass alle Nodes auf dem aktuellen Stand sind und über die neuesten Sicherheitsfunktionen verfügen. In Bezug auf die Cluster bieten die meisten Cloud-Anbieter Benutzern die Option, eine von mehreren K8s-Versionen zu wählen. Außerdem stellen sie Möglichkeiten zur Aktualisierung auf eine neue Version zur Verfügung. Somit ist diese Vorgehensweise einfacher, aber weniger flexibel.
Abschließende Anmerkungen
In Anbetracht ständiger Updates und der Flut an Tools, die auf den Markt gelangen, bedeuten Aktualisierungen und das Schließen von Sicherheitslücken einen erheblichen Aufwand. Dadurch sind Breaches praktisch unvermeidbar. Bei Kubernetes ist die Herausforderung noch größer, da es sich nicht nur um ein Tool handelt. Vielmehr besteht Kubernetes aus mehreren Tools, die wiederum weitere Tools, Maschinen und Netzwerke verwalten. Die Sicherheit spielt daher eine zentrale Rolle.
Angesichts dieser dynamischen Umgebung ist die Absicherung von Kubernetes alles andere als einfach. Berücksichtigen Sie daher diese Tipps:
Überprüfen Sie Anwendungen, die auf K8s laufen, auf Sicherheitsprobleme.
Beschränken und kontrollieren Sie den Zugriff.
Stellen Sie sicher, dass alle Komponenten die neuesten Sicherheitsupdates enthalten, und überwachen Sie den Cluster kontinuierlich, um Ausfälle sofort beheben und so Schaden zu vermeiden.
Die Herausforderung ist bei lokalen Bereitstellungen noch größer, da hier echte Hardware verwaltet, Automatisierungen eingerichtet und mehr Software-Programme aktualisiert werden müssen. Wenn Sie die hier beschriebenen Best Practices befolgen, profitieren Sie von einem großen Sicherheitsvorteil und können den sicheren und zuverlässigen Betrieb Ihrer Kubernetes-Umgebung gewährleisten.
Die SentinelOne-Plattform unterstützt physische und virtuelle Maschinen, Docker, selbstverwaltete Kubernetes-Instanzen und über Cloud-Dienstanbieter verwaltete Kubernetes-Implementierungen wie AWS EKS. Wenn Sie mehr erfahren möchten, fordern Sie noch heute eine kostenlose Demo an.
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