Technisches Problem
Monolithische KI-Anwendungen brechen unter hoher Nutzerlast oder plötzlichen Lastspitzen zusammen, lassen sich nicht skalieren und führen zu systemweiten Blockaden.
LeistungenII — Software-Adaption, Legacy-Systeme und Microservice-Architektur
KI-gestützteMicroservices
und Architekturentwurf verteilter Systeme
Architektonische Lösung
Wir entwerfen KI-Dienste als unabhängige Microservices auf Docker/Kubernetes-Infrastruktur. Indem wir Inferenzserver, Vektordatenbanken und Hintergrund-Warteschlangen voneinander trennen, definieren wir Auto-Scaling-Regeln. Über Load Balancer und GPU-Cluster-Management verteilen wir die Ressourcennutzung nach aktueller Nachfrage.
Operatives Ergebnis
Eine Architektur, in der der belastete Teil für sich wachsen kann und das Aktualisieren eines Modells die übrigen Dienste nicht anhält. Das Verfügbarkeitsziel wird bei der Einrichtung nach Ihrer Anforderung festgeschrieben und gemessen; eine Quote sagen wir nicht im Voraus zu, denn sie hängt ebenso von Hardware und Betrieb ab wie vom Entwurf.
Ausgangsbedingungen
Diese Leistung wird gebraucht, wenn eine monolithische KI-Anwendung unter Last vollständig ausfällt oder das Aktualisieren eines Modells das ganze System anhält. Bei Ihnen muss eine Vorstellung der tatsächlichen Last vorliegen — wie viele gleichzeitige Nutzer, zu welchen Zeiten, mit welchen Vorgängen. Eine Schätzung genügt; auf eine nicht vorhandene Zahl lässt sich keine Architektur bauen. Können Sie es nicht messen, messen wir zuerst.
Arbeitsweise
Wir suchen zuerst, wo das bestehende System tatsächlich klemmt; der Engpass liegt selten dort, wo man ihn vermutet. Dann die Trennung: Inferenz, Vektorsuche und Hintergrundwarteschlangen werden zu unabhängig skalierbaren Teilen. Jeder Teil wird für sich ausrollbar, denn der eigentliche Gewinn ist nicht die Skalierung, sondern das Aktualisieren eines Teils, ohne die anderen anzuhalten. Lasttests laufen in einer Kopie der Umgebung, mit echten Verkehrsmustern.
Nicht im Leistungsumfang
Microservices sind nicht für jedes System die Antwort: Eine Anwendung zu zerlegen, die auf einer Maschine problemlos läuft, kostet im Betrieb mehr, als sie einbringt — und das sagen wir. Wir betreiben Kubernetes nicht für Sie: Wir richten es ein und übergeben es; der laufende Betrieb ist eine eigene Vereinbarung. Auch Hardwarebeschaffung und GPU-Kapazität liegen außerhalb; die Architektur nutzt diese Kapazität effizient, sie schafft sie nicht.