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AI-Infrastruktur & LLMOps

AI-Infrastruktur

Anwendungen sollten nicht jede für sich eigene Anbieterzugänge, Wiederholungslogik und Kostenrisiken halten. Wir bauen die Gateway-Schicht, die den Modellzugang bündelt, sodass die Anbieterwahl eine Konfiguration bleibt und keine architektonische Festlegung wird.

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Die geschäftliche Herausforderung

Jede Anwendung ist ihre eigene Integration

Ohne gemeinsame Schicht authentifiziert sich jede Anwendung getrennt, behandelt Fehler anders und gibt ohne Zuordnung aus. Ein Anbieterwechsel bedeutet, jede Codebasis anzufassen. Ein Ausfall reißt mit, was zufällig darauf zeigte. Und weil niemand die Gesamtnutzung sieht, ist Kostensteuerung rückblickend.

Was wir tun

Gateway, Routing, Caching, Failover

Wir bauen ein Gateway, das die Zugangsdaten hält, Kontingente je Team durchsetzt, zwischenspeichert, was zwischenspeicherbar ist, und umschaltet, wenn ein Anbieter schwächelt. Das Routing schickt Verkehr nach Aufgabe an das passende Modell statt an das, was zuerst konfiguriert wurde. Jeder Aufruf wird verfolgt und zugeordnet, was die Nachweiskette und das Kostenmodell überhaupt erst möglich macht. Anwendungen sprechen mit einer stabilen internen Schnittstelle und kümmern sich nicht mehr darum, welcher Anbieter dahintersteht.

AI-Infrastruktur

Leistungsumfang

  • AI Model Gateways

  • Model Routing

  • AI Observability

  • Inference Infrastructure

  • Caching

  • Failover

  • Multi-Provider AI Infrastructure

Typische Anwendungsfälle

Typische Anwendungsfälle

  • Den Anbieterzugang für eine wachsende Zahl von KI-Anwendungen bündeln.
  • Einen Ausfall beim Anbieter überstehen, ohne dass die Anwendung ausfällt.
  • Inferenzausgaben je Team zuordnen und Kontingente durchsetzen.
  • Den Wechsel oder die Ergänzung eines Modellanbieters zu einer Konfigurationsänderung machen.

Unser Vorgehen

Unser Vorgehen

  1. Bewerten

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

  2. Architektur

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

  3. Instrumentieren

    Observability, Evaluation und Kostenzuordnung einrichten, bevor Traffic anliegt.

  4. Betreiben

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

Technologie

Technologie

  • Kubernetes
  • Terraform
  • vLLM
  • Ollama
  • LiteLLM
  • OpenTelemetry
  • Prometheus
  • Grafana
  • AWS
  • Microsoft Azure

Sicherheit & Governance

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

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 bauen auf Umkehrbarkeit

Anbieterentscheidungen, die heute getroffen werden, sehen in achtzehn Monaten falsch aus, weil sich der Markt schneller bewegt als Beschaffungszyklen. So zu entwerfen, dass diese Entscheidung billig revidierbar bleibt, ist mehr wert, als sie beim ersten Mal richtig zu treffen.

Ausgewählte Kunden

Häufige Fragen

Häufige Fragen

Fügt ein Gateway Latenz hinzu?
Wenige Millisekunden, gegenüber einer Modelllatenz im Bereich von Hunderten. Durch Zwischenspeicherung ist der Nettoeffekt typischerweise negativ, weil wiederholte Aufrufe den Anbieter gar nicht mehr erreichen.
Selbst bauen oder kaufen?
Das hängt von den Anforderungen ab. Mehrere leistungsfähige Open-Source-Gateways decken die meisten Bedürfnisse ab, und wir setzen sie ein, wo sie passen. Wir bauen, wenn Residenz, Identitätsanbindung oder Routing-Logik die Standardlösung unhandlich machen.
Wie funktioniert die Umschaltung, wenn Modelle sich unterschiedlich verhalten?
Die Umschaltziele werden vorab gewählt und evaluiert, sodass der Rückfall für diese Aufgabe nachweislich akzeptabel und nicht bloß verfügbar ist. Eine stille Umschaltung auf ein ungeprüftes Modell ist schlimmer als ein klarer Fehler.
Kann damit Richtlinientreue durchgesetzt werden?
Ja. Es ist der natürliche Ort für Kontingente, Grenzen je Team, Inhaltskontrollen und Protokollierung, denn alles läuft hindurch. Das ist ein guter Teil des Grundes, eines zu haben.

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