AI-Infrastruktur & LLMOps

AI-Architektur

Ohne Referenzarchitektur wählt jedes Team eigenständig ein Modell, einen Vektorspeicher, einen Orchestrierungsansatz und einen Umgang mit Geheimnissen. Wir definieren die gemeinsame Architektur, die das zweite und fünfte KI-System billiger macht als das erste.

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Die geschäftliche Herausforderung

Nichts baut aufeinander auf

Das erste KI-System ist teuer, weil alles neu ist. Das fünfte sollte billig sein und ist es meist nicht, weil jedes Team dieselben Probleme anders gelöst hat. Nun gibt es fünf Arten, ein Modell aufzurufen, fünf Ansätze zur Evaluation, fünf Geheimnisspeicher und keine Möglichkeit, Verkehr zwischen Anbietern zu verschieben. Die Kosten fallen doppelt an: einmal im doppelten Bau und erneut, wenn sich etwas überall gleichzeitig ändern muss.

Was wir tun

Die gemeinsame Schicht und ihre Grenzen definieren

Wir entwerfen die Schicht, die gemeinsam sein sollte, Modellzugang, Abruf, Orchestrierung, Evaluation, Beobachtbarkeit und Geheimnisse, und benennen ebenso ausdrücklich, was bei der Anwendung bleiben sollte, denn zu viel Zentralisierung schafft einen Engpass. Die Architektur ist so geschrieben, dass die Anbieterwahl umkehrbar bleibt, damit eine Modellentscheidung keine architektonische Festlegung wird. Wir prüfen sie an zwei oder drei echten Anwendungsfällen, statt ein Diagramm zu liefern.

AI-Architektur

Leistungsumfang

Enterprise AI Architecture
LLM Architecture
RAG Architecture
Agent Architecture
AI Platform Architecture
Cloud AI Architecture
Hybrid AI
Private AI Architecture

Typische Anwendungsfälle

Eine Referenzarchitektur festlegen, bevor ein Portfolio von KI-Projekten parallel startet.
Die auseinanderlaufenden Umsetzungen mehrerer Teams auf gemeinsame Infrastruktur zusammenführen.
Für eine Anforderung an Jurisdiktion oder Isolation entwerfen, die den Standardweg in der Cloud ausschließt.
Eine Architektur überprüfen, deren Änderung sich als teuer erweist.

Unser Vorgehen

Bewerten

Die Randbedingungen klären: Residenz, Latenz, Kosten und was bereits läuft.
Architektur

Gateway, Routing, Caching und Failover entwerfen, damit die Anbieterwahl umkehrbar bleibt.
Instrumentieren

Observability, Evaluation und Kostenzuordnung einrichten, bevor Traffic anliegt.
Betreiben

Gegen vereinbarte Service Level betreiben, mit zyklischer Kapazitäts- und Kostenprüfung.

Technologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sicherheit & Governance

Wo Daten verarbeitet werden dürfen, ist Konfiguration statt Annahme: Modelle können in Ihrer Cloud-Tenancy oder auf eigener Hardware laufen, wo Residenz oder Isolation dies verlangen. Traffic über das Gateway wird authentifiziert, einem Team zugeordnet und protokolliert.

Independently audited against

Zusammenarbeitsmodelle

AI-Projekt

Wir übernehmen Verantwortung für Konzeption und Umsetzung einer definierten AI-Lösung.

Dediziertes AI-Team

Langfristige, dedizierte Engineering-Kapazität, zugeschnitten auf Ihren Stack und Ihr Liefermodell.

Managed AI

Wir betreiben, überwachen und verbessern produktive AI-Systeme kontinuierlich.

Warum TeamExtension.ai

Wir prüfen Architekturen, indem wir darauf bauen

Eine Architektur, die nie eine echte Last getragen hat, ist eine Hypothese. Wir prüfen den Entwurf während des Projekts an tatsächlichen Anwendungsfällen, was falsche Annahmen sichtbar macht, solange ihre Korrektur billig ist. Das hält das Dokument auch ehrlich darüber, was wirklich gemeinsam ist und was nur auf einem Diagramm so aussah.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Sollen wir eine Plattform bauen oder die Teams wählen lassen?

Irgendwo dazwischen, und die Grenze zählt mehr als die Wahl. Zentralisieren Sie Modellzugang, Evaluation, Beobachtbarkeit und Geheimnisse, denn diese profitieren von Einheitlichkeit. Lassen Sie Anwendungslogik und Nutzererlebnis bei den Teams, denn deren Zentralisierung erzeugt eine Warteschlange.

Wie vermeiden wir Anbieterabhängigkeit?

Indem Modellaufrufe über ein Gateway mit stabiler interner Schnittstelle laufen, sodass die Anbieterwahl Konfiguration ist. Vollständige Portierbarkeit ist nicht erreichbar, weil sich Modellverhalten unterscheidet, aber die Kosten eines Wechsels lassen sich auf eine Woche statt ein Quartal drücken.

Brauchen wir eine dedizierte Vektordatenbank?

Oft nicht. pgvector in einem bestehenden PostgreSQL bedient viele Unternehmenslasten, ohne dass neue Infrastruktur betrieben werden muss. Ein dedizierter Speicher verdient seinen Platz bei großem Umfang oder für bestimmte Funktionen, nicht standardmäßig.

Wie lange dauert das?

Sechs bis zehn Wochen einschließlich der Prüfung an echten Anwendungsfällen. Kürzere Projekte erzeugen ein Dokument; erst die Prüfung macht daraus eine Architektur.

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