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Diese wissenschaftliche Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, welcher verwaltete Kubernetes Service, in ausgewählten Funktionen, wie CLI-Unterstützung; Spawn-Cluster Zeit; Kubernetes Versionsunterstützung; Monitoring; rollenbasierte Zugriffssteuerung; Überwachung der Knotenintegrität und Preisgestaltung die höchsten Nutzen erzielen. Der Grund für die Forschungsthesis sind die persönlichen Erfahrungen des Autors, um die Kundenanforderungen und die IT-Kompetenz der Kunden IT-Teams mit den Cloud Providern an erster Linie zu vergleichen und das IT-Team des Kunden und den Kunden selbst, auf die passende Cloud Enterprise Lösung zu unterstützen. Um diese Forschungsfrage zu beantworten, wurde zuerst eine Literaturrecherche geführt und anschließend die jeweiligen Kubernetes Services als Prototyp bereitgestellt und auf die ausgewählten Funktionen analysiert. Anschließend wurde mittels einer Nutzwertanalyse, das Nutzen der einzelnen Funktionen bewertet. Als Ergebnis stellte sich heraus, dass Google Kubernetes Engine die höchsten Nutzen erzielt und Azure Kubernetes Service ein sehr präziser Nachfolger von Google Kubernetes Engine ist, während Elastic Kubernetes Service die Rangfolge drei in bester Position, mit geringer Knappheit verteidigt. Während der Bereitstellung von verwalteten Kubernetes Services stellte sich der Spawn-Cluster Zeit, als die größte Herausforderung. Vor allem die Bereitstellung des EKS-Clusters dauerte knapp 17 Minuten und dauerte um das Dreifache mehr an Zeit, bis der Cluster bereitgestellt worden ist in der Cloud Umgebung.

This thesis addresses the question of which managed Kubernetes service provides the highest benefits in selected features. The motivation here was the authors personal experiences in comparing customer requirements and IT competency of customer IT teams with cloud providers and supporting customers and their IT teams in choosing the appropriate cloud enterprise solution. To answer the research question, a literature review was conducted, and the respective Kubernetes services were prototyped and analyzed for the selected features. Then, a utility analysis was used to evaluate the benefits of each feature. The results showed that Google Kubernetes Engine provided the highest benefits, followed by Azure Kubernetes Service and Elastic Kubernetes Service. The biggest challenge by the prototyping was the preparing of the EKS-Cluster. It took 17 minutes to provision, which was three times longer than other cloud environments.