Ich habe die Top 5 Anyscale-Alternativen ausprobiert und hier ist mein Fazit für 2025

Seien wir ehrlich: Anyscale ist eine gewaltige Plattform. Wenn Ihr Team das Ray-Framework für verteiltes Python lebt und atmet, ist es so ziemlich die erste Wahl. Es wird von den Entwicklern von Ray selbst hergestellt, Sie können also davon ausgehen, dass es darauf ausgelegt ist, diese spezifischen Workloads besser als alles andere auf dem Markt zu skalieren.

Aber wir stießen an unsere Grenzen. Das Problem ist, dass moderne KI-Anwendungen selten nur aus einem Ray-Cluster bestehen. Unser Stack benötigte eine REST-API, ein Web-Frontend, eine Datenbank und eine CI/CD-Pipeline, die sich nicht wie ein Nebenprojekt anfühlte. Anyscales intensiver Fokus auf Ray fühlte sich weniger wie eine Spezialisierung und mehr wie eine Zwangsjacke an. Wir verbrachten zu viel Zeit damit, uns mit der Infrastruktur herumzuschlagen, machten uns Sorgen über eine Herstellerabhängigkeit und versuchten, Kosten abzuschätzen, die völlig unvorhersehbar waren.

Das hat mich in diesen Kaninchenbau geführt. Ich beschloss, die besten Anyscale-Alternativen für Teams wie unseres zu finden – Teams, die mehr Flexibilität und eine einfachere, schnellere Möglichkeit benötigen, ein komplettes KI-Produkt auszuliefern. Hier ist, was ich herausgefunden habe.

Was ist Anyscale und für wen ist es gedacht?

Anyscale ist eine verwaltete Cloud-Plattform, die entwickelt wurde, um die Entwicklung und Bereitstellung von Anwendungen zu vereinfachen, die Ray verwenden, ein Open-Source-Framework für verteiltes Rechnen.

Die Hauptverkaufsargumente sind ziemlich klar:

• Es kümmert sich um die unübersichtlichen Infrastruktur-Teile der Verwaltung eines Ray-Clusters, wie Einrichtung und Skalierung.

• Es ist für riesige Datenverarbeitungsaufträge und das Training von maschinellem Lernen optimiert.

• Es gibt eine „Bring Your Own Cloud“ (BYOC)-Option, was für Unternehmen mit strengen Datenresidenzregeln ein wichtiger Faktor ist.

Der perfekte Anyscale-Benutzer ist ein ML-Ingenieur oder ein Data-Science-Team, dessen Hauptproblem die Skalierung komplizierter, Ray-nativer Python-Jobs ist. Sie sind es gewohnt, einiges an Infrastruktur zu verwalten und denken in verteilten Systemen. Für den Rest von uns kann es ein Overkill sein.

Worauf man bei Anyscale-Alternativen achten sollte

Als ich meine Suche begann, suchte ich nicht nur nach einem anderen Ort, um Ray auszuführen. Ich suchte nach einer Plattform, die tatsächlich versteht, wie reale Anwendungen heute aufgebaut sind. Das war die Checkliste, die ich im Kopf hatte:

• Full-Stack-Unterstützung: Kann ich hier meine gesamte Anwendung ausführen? Ich spreche von APIs, Frontends und Datenbanken, alles an einem Ort neben meinen KI-Modellen. Ich hatte es satt, fünf verschiedene Dienste zusammenzukleben, um ein einziges Produkt auszuliefern.

• Produktionsreife Workflows: Gibt es integrierte CI/CD, Git-basierte Deployments und Vorschau-Umgebungen? Für jedes moderne Team sind das keine netten Zusatzfunktionen, sondern Essentials.

• Eine einfachere Entwicklererfahrung: Das Ziel ist es, schneller auszuliefern, nicht, ein Teilzeit-DevOps-Ingenieur zu werden. Eine Alternative sollte mein Leben tatsächlich einfacher machen.

• Preise, die ich tatsächlich vorhersagen kann: Ich musste weg von verwirrenden, nutzungsbasierten Rechenkosten. Ich brauchte ein Modell, das ich ohne eine Kristallkugel prognostizieren konnte.

• Ein „Kaufen vs. Selbermachen“-Realitätscheck: Für einige unserer Ziele, wie den Aufbau eines KI-Support-Agenten, begann ich zu fragen, ob wir ihn überhaupt von Grund auf neu erstellen sollten. Eine fertige Lösung könnte eine massive Abkürzung sein.

Ein schneller Vergleich der Top-Anyscale-Alternativen im Jahr 2025

Hier ist ein Überblick darüber, wie sich die Konkurrenten schlagen.

Plattform	Am besten geeignet für	Preismodell	Full-Stack-Unterstützung?	Hauptbeschränkung
eesel AI	Kundenservice- & interne Support-Teams (die „Kauf“-Option)	Gestaffelt, pro Interaktion (nicht pro Lösung)	Ja (Managed Service)	Fokus auf CX/ITSM-Anwendungsfälle, nicht auf allgemeines ML
Northflank	Teams, die Full-Stack-KI-Produkte mit CI/CD entwickeln	Nutzungsbasiert (Compute + Speicher)	Ja	Keine spezialisierte Leistungsoptimierung für Modelle
Modal	Entwickler, die serverlose Python-Funktionen & Batch-Jobs benötigen	Bezahlung pro Sekunde Serverless Compute	Nein	Beschränkt auf Python; nicht für dauerhaft laufende Dienste
Ray on Kubernetes	Teams, die die totale Kontrolle über Ray-Deployments wollen	Ihre zugrundeliegenden Infrastrukturkosten	Selbstverwaltet	Hoher Betriebsaufwand und hohe Komplexität
Databricks	Unternehmen, die eine einheitliche Daten- & KI-Plattform benötigen	Verbrauchsabhängig (DBUs)	Ja (innerhalb seines Ökosystems)	Komplex und kann zu Herstellerabhängigkeit führen

Die 5 besten Anyscale-Alternativen, die wir 2025 für die Entwicklung von KI-Apps ausprobiert haben

1. eesel AI

Diese war eine kleine Überraschung. Wir erkannten, dass ein Hauptgrund, warum wir uns Plattformen wie Anyscale ansahen, darin bestand, ein benutzerdefiniertes RAG-System für unser Support-Team zu erstellen. Wie sich herausstellte, bietet eesel AI genau das als ein Produkt an, das Sie in wenigen Minuten zum Laufen bringen können. Wenn das, was Sie wirklich wollen, ein brillanter KI-Agent ist und nicht das sechsmonatige Ingenieurprojekt, um ihn zu bauen, ist dies wahrscheinlich Ihre beste Wahl.

Was mir gefallen hat:

• Wirklich Self-Service: Ich übertreibe nicht, ich habe mich angemeldet und hatte innerhalb von etwa 15 Minuten einen funktionierenden KI-Agenten, der auf unserem Helpcenter trainiert war. Es gab keine obligatorischen Verkaufsdemos, was eine riesige Erleichterung war.

• Es verbindet sich mit allem: Es lässt sich direkt in Helpdesks wie Zendesk, Wikis wie Confluence integrieren und kann sogar aus Ihren vergangenen Support-Tickets lernen. Die KI klingt von Anfang an tatsächlich wie Ihr Team.

• Sie können es sicher testen: Bevor Sie es auch nur mit einem einzigen Kunden sprechen lassen, können Sie es gegen Tausende Ihrer alten Tickets laufen lassen. Dies gibt Ihnen eine wirklich klare Prognose seiner Automatisierungsrate und zeigt Ihnen genau, wo Ihre Dokumentation schwach ist.

• Sie haben die Kontrolle: Sie erhalten einen einfachen, aber leistungsstarken Prompt-Editor, um die Persönlichkeit der KI zu formen, zu definieren, was sie wissen soll, und genau zu entscheiden, wann sie an einen Menschen übergeben muss.

Was zu beachten ist:

• Es ist ein spezialisiertes Werkzeug für Kundenservice, IT-Support und interne Wissensdatenbanken. Sie würden es nicht verwenden, um ein neues Sprachmodell von Grund auf zu trainieren.

Preise:

eesel AI hat klare, funktionsbasierte Pläne und eine 7-tägige kostenlose Testphase. Das Beste daran ist, dass es keine Gebühren pro gelöstem Fall gibt, sodass Sie nicht dafür bestraft werden, dass die KI ihre Arbeit gut macht. Sie können monatlich zahlen und jederzeit kündigen.

Plan	Monatlicher Preis	Jährlicher Preis (/Monat)	Hauptmerkmale
Team	$299	$239	Bis zu 1.000 Interaktionen/Monat, 3 Bots, AI Copilot für Helpdesk, Slack-Integration.
Business	$799	$639	Bis zu 3.000 Interaktionen/Monat, unbegrenzte Bots, KI-Agent, Training auf Basis vergangener Tickets, AI Actions.
Custom	Vertrieb kontaktieren	Vertrieb kontaktieren	Unbegrenzte Interaktionen, erweiterte API-Aktionen, Multi-Agent-Orchestrierung.

2. Northflank

Northflank ist wahrscheinlich die direkteste Antwort für jedes Team, das sich in der Welt von Anyscale gefangen fühlt. Es ist darauf ausgelegt, ganze Full-Stack-Anwendungen auszuführen, bei denen ein Ray-Cluster nur eine Komponente ist, nicht das Zentrum des Universums.

Was mir gefallen hat:

• Sie können Ihre Ray-Dienste, FastAPI-Backends und React-Frontends zusammen auf einer Plattform ausführen. Schluss mit dem Flickschustern.

• Es hat Git-basiertes CI/CD und Vorschau-Umgebungen direkt integriert, was ein massives Feature ist, das Anyscale fehlt.

• Es geht gut mit GPUs um und unterstützt „Bring Your Own Cloud“ (BYOC), was für jeden in einer datensensiblen Branche großartig ist.

Was zu beachten ist:

• Da es sich um eine Allzweck-Plattform handelt, erhalten Sie nicht die Art von tiefgreifender, Ray-spezifischer Leistungsoptimierung, die Anyscale bietet.

Preise:

Northflank hat ein unkompliziertes Pay-as-you-go-Modell für Rechenleistung und Ressourcen, das leicht verständlich ist. Es gibt auch eine kostenlose Stufe, um erste Erfahrungen zu sammeln.

Ressource	Preisbeispiel
Compute Plan (nf-compute-50)	$12.00 / Monat (0,5 geteilte vCPU, 1024 MB RAM)
NVIDIA A100 GPU (40GB)	$1.42 / Stunde
NVIDIA H100 GPU	$2.74 / Stunde
Networking Egress	$0.15 / GB

3. Modal

Modal ist für Entwickler gemacht, die es lieben, Python zu schreiben, und es hassen, YAML zu schreiben. Es nähert sich KI-Workloads mit einem serverlosen, Function-as-a-Service-Ansatz. Wenn Ihre Arbeit darin besteht, Batch-Jobs, Datenverarbeitungsskripte oder einfache Inferenz-APIs auszuführen, anstatt persistente Cluster zu verwalten, ist Modal ein Traum.

Was mir gefallen hat:

• Die Entwicklererfahrung ist unglaublich reibungslos und fühlt sich nativ für Python an. Sie fügen einfach einen Decorator zu einer Funktion hinzu, und zack, ist sie bereitgestellt.

• Es skaliert von null auf Tausende von Containern in Sekunden, was es super erschwinglich für stoßweise oder seltene Jobs macht.

• Es kümmert sich um die gesamte lästige Containerisierung und das Abhängigkeitsmanagement hinter den Kulissen.

Was zu beachten ist:

• Es ist nicht für dauerhaft laufende Dienste oder Full-Stack-Apps mit Frontends und Datenbanken konzipiert.

• Es ist nur für Python, während andere Plattformen Ihnen erlauben, jede beliebige Sprache zu verwenden.

Preise:

Modals Pay-per-Second-Serverless-Modell macht es sehr günstig für Workloads, die nicht rund um die Uhr laufen.

Plan	Monatliche Gebühr	Inkludierte Rechenleistung	Hauptmerkmale
Starter	$0	$30 / Monat Guthaben	Bis zu 3 Plätze, 100 Container, begrenzte Crons.
Team	$250	$100 / Monat Guthaben	Unbegrenzte Plätze, 1000 Container, unbegrenzte Crons, benutzerdefinierte Domains.
Enterprise	Benutzerdefiniert	Benutzerdefiniert	Volumenbasierte Preise, privater Slack-Support, SSO, HIPAA.

GPU-Rechenleistung wird pro Sekunde abgerechnet, sodass eine NVIDIA A100 (80GB) auf etwa 0,000694 $/Sekunde kommt.

4. Ray on Kubernetes

Für Teams mit einer starken MLOps-Kultur bietet der Betrieb von Ray auf Ihrem eigenen Kubernetes-Cluster (normalerweise mit dem KubeRay-Operator) die ultimative Kontrolle. Wenn Sie diesen Weg gehen, vermeiden Sie die Herstellerabhängigkeit vollständig und können jeden Teil Ihrer Bereitstellung in jeder Cloud oder sogar auf On-Premise-Hardware fein abstimmen.

Was mir gefallen hat:

• Sie haben die totale Kontrolle über Ihre Infrastruktur, Softwareversionen und Sicherheit.

• Es gibt keine Plattformgebühren. Sie zahlen nur für die zugrunde liegende Rechenleistung Ihres Cloud-Anbieters.

• Es ist vollständig portabel. Sie können Ihr Setup in jede Kubernetes-Umgebung verschieben.

Was zu beachten ist:

• Der Betriebsaufwand ist enorm. Sie sind plötzlich für alles verantwortlich: Cluster-Setup, Autoscaling, Überwachung, Sicherheitspatches und Upgrades.

• Dies ist kein Nebenprojekt. Es erfordert ein engagiertes und erfahrenes DevOps- oder MLOps-Team, um es gut zu verwalten.

Preise:

• Die Kosten entsprechen dem, was Ihre Cloud-Instanzen (wie EC2 oder GKE) kosten, zuzüglich etwaiger Netzwerk- und Speichergebühren. Es hängt vollständig von Ihrer Nutzung und Ihrem Anbieter ab.

5. Databricks

Wenn Anyscale ein spezialisiertes Werkzeug ist, ist Databricks die gesamte Werkstatt. Es ist der 800-Pfund-Gorilla im Bereich Unternehmensdaten und KI. Databricks bietet eine End-to-End-Plattform, die den gesamten Datenlebenszyklus abdeckt, von der Daten-Engineering mit Spark bis hin zum Modelltraining und -serving. Es ist die richtige Wahl für große Organisationen, die ihren gesamten Daten-Stack an einem Ort konsolidieren möchten.

Was mir gefallen hat:

• Es ist eine einheitliche Plattform, die die Anzahl der Werkzeuge, mit denen Ihr Datenteam jonglieren muss, reduzieren kann.

• Es verfügt über starke Funktionen auf Unternehmensebene für Governance, Sicherheit und Zusammenarbeit.

• Es eignet sich hervorragend für groß angelegte Datenverarbeitung und traditionellere ML-Workloads.

Was zu beachten ist:

• Es kann unglaublich komplex und teuer sein. Das Preismodell, das auf „Databricks Units“ (DBUs) basiert, ist bekanntermaßen schwer vorherzusagen.

• Der Wechsel zu Databricks ist eine große Verpflichtung und kann Sie ziemlich tief in ihr Ökosystem einschließen.

Preise:

Databricks verwendet ein kompliziertes, verbrauchsabhängiges Modell, das pro „Databricks Unit“ (DBU) abrechnet, und die Kosten einer DBU ändern sich je nach Workload und Cloud-Anbieter.

Workload	Startpreis (pro DBU)
Data Engineering	$0.15
Data Warehousing	$0.22
Interactive Workloads (Data Science)	$0.40
Artificial Intelligence (Model Serving)	$0.07

Wie Sie die richtigen Anyscale-Alternativen für sich auswählen

Für uns lief die Entscheidung auf eine einfache Frage hinaus: Versuchen Sie, eine Plattform oder ein Produkt zu bauen?

• Wählen Sie eine verwaltete Lösung wie eesel AI, wenn: Ihr Hauptziel darin besteht, ein Geschäftsproblem zu lösen, wie z.B. die Automatisierung des Kundensupports. Die gesamte Infrastruktur von Grund auf neu zu erstellen, ist nur eine Ablenkung. Es ist Ihnen wichtiger, schnell auf den Markt zu kommen und vorhersehbare Kosten zu haben, als Recheninstanzen bis ins kleinste Detail zu verwalten.

• Wählen Sie eine Full-Stack-Plattform wie Northflank, wenn: Ihr Kernprodukt eine benutzerdefinierte KI-Anwendung mit verschiedenen beweglichen Teilen ist. Sie benötigen eine echte CI/CD-Pipeline und eine reibungslose Entwicklererfahrung für Ihr gesamtes Team.

• Wählen Sie ein serverloses Tool wie Modal, wenn: Ihre Arbeit hauptsächlich aus der Ausführung von On-Demand-Python-Skripten, Batch-Jobs oder einfachen Inferenz-APIs besteht und Sie am liebsten gar nicht über Server nachdenken möchten.

• Wählen Sie eine selbst gehostete oder Unternehmensplattform wie Ray on K8s oder Databricks, wenn: Sie ein engagiertes MLOps-Team, strenge Governance-Anforderungen haben und die absolute Kontrolle über Ihre gesamte Infrastruktur benötigen.

Diese Demo zeigt, wie man einen LLM-basierten Copiloten erstellt und skaliert, und bietet Kontext für Teams, die verschiedene Anyscale-Alternativen in Betracht ziehen.

Mein Fazit zu Anyscale-Alternativen: Schauen Sie über das Framework hinaus

Anyscale ist eine großartige Plattform für eine sehr spezifische Aufgabe: die Skalierung von Ray-Anwendungen. Was wir jedoch festgestellt haben, ist, dass die meisten Teams Bedürfnisse haben, die weit darüber hinausgehen. Die besten Anyscale-Alternativen sind nicht nur andere Wege, Ray auszuführen; es sind Plattformen, die besser auf das eigentliche Ziel ausgerichtet sind, praxistaugliche KI-Produkte auszuliefern.

Die Wahl hängt wirklich davon ab, was Sie erreichen wollen. Für Teams, die KI für den Kundenservice oder den internen Support einsetzen möchten, ist die Entscheidung „Bauen vs. Kaufen“ alles entscheidend. Eine spezialisierte Lösung kann Ihnen monatelange technische Kopfschmerzen ersparen und Ihnen schneller ein besseres Ergebnis liefern.

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