Infrastruttura AI e LLMOps

Infrastruttura AI

Le applicazioni non dovrebbero avere ciascuna le proprie credenziali del fornitore, logica di ritentativo ed esposizione ai costi. Costruiamo il livello gateway che centralizza l'accesso ai modelli, così la scelta del fornitore resta una configurazione e non un impegno architetturale.

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Il problema di business

Ogni applicazione è una integrazione a sé

Senza un livello condiviso, ogni applicazione si autentica per conto proprio, gestisce i guasti in modo diverso e spende senza attribuzione. Cambiare fornitore significa toccare ogni codebase. Un guasto trascina con sé qualunque cosa vi puntasse. E poiché nessuno vede l'uso aggregato, la gestione dei costi è retrospettiva.

Cosa facciamo

Gateway, routing, caching, failover

Costruiamo un gateway che detiene le credenziali, applica quote per team, mette in cache ciò che è memorizzabile e commuta quando un fornitore degrada. Il routing manda il traffico al modello appropriato per compito anziché a quello configurato per primo. Ogni chiamata è tracciata e attribuita, il che rende possibili sia la traccia di audit sia il modello di costo. Le applicazioni parlano con un'interfaccia interna stabile e smettono di curarsi di quale fornitore ci sia dietro.

Infrastruttura AI

Competenze

AI Model Gateways
Model Routing
AI Observability
Inference Infrastructure
Caching
Failover
Multi-Provider AI Infrastructure

Casi d'uso comuni

Consolidare l'accesso ai fornitori per un numero crescente di applicazioni di IA.
Sopravvivere a un guasto del fornitore senza un guasto applicativo.
Attribuire la spesa di inferenza per team e applicare quote.
Rendere il cambio o l'aggiunta di un fornitore di modelli una semplice modifica di configurazione.

Il nostro approccio

Valutare

Definire i vincoli: residenza, latenza, spesa e ciò che è già in esercizio.
Progettare

Progettare gateway, routing, caching e failover perché la scelta del fornitore resti reversibile.
Strumentare

Osservabilità, valutazione e attribuzione dei costi predisposte prima del traffico.
Gestire

Gestire secondo livelli di servizio concordati, con revisione periodica di capacità e spesa.

Tecnologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Sicurezza e governance

Dove i dati possono essere trattati è una configurazione, non un'ipotesi: i modelli possono girare nel vostro tenant cloud o sul vostro hardware dove residenza o isolamento lo richiedono. Il traffico che passa dal gateway è autenticato, attribuito a un team e registrato, il che rende possibili sia la traccia di audit sia il modello di costo.

Independently audited against

Modelli di collaborazione

Progetto AI

Ci assumiamo la responsabilità di progettare e realizzare una soluzione AI definita.

Team AI dedicato

Capacità ingegneristica dedicata di lungo periodo, costruita sul vostro stack e modello di delivery.

Managed AI

Gestiamo, monitoriamo e miglioriamo continuamente i sistemi AI in produzione.

Perché TeamExtension.ai

Costruiamo per la reversibilità

Le decisioni sui fornitori prese oggi sembreranno sbagliate entro diciotto mesi, perché il mercato si muove più in fretta dei cicli di acquisto. Progettare perché quella decisione resti poco costosa da rivedere vale più che azzeccarla al primo colpo.

Clienti selezionati

Domande frequenti

Un gateway aggiunge latenza?

Pochi millisecondi, contro una latenza del modello nell'ordine delle centinaia. Grazie al caching l'effetto netto è di norma negativo, perché le chiamate ripetute non raggiungono più il fornitore.

Costruire o comprare?

Dipende dai requisiti. Diversi gateway open source validi coprono la maggior parte delle esigenze e li adottiamo dove sono adatti. Costruiamo quando residenza, integrazione con l'identità o logica di routing rendono scomoda l'opzione pronta.

Come funziona il failover se i modelli si comportano diversamente?

Le destinazioni di failover sono scelte e valutate in anticipo, così il ripiego è noto come accettabile per quel compito e non semplicemente disponibile. Un failover silenzioso verso un modello non testato è peggio di un errore chiaro.

Può far rispettare una policy?

Sì. È il luogo naturale per quote, limiti per team, controlli sui contenuti e registrazione, perché tutto vi transita. È buona parte del motivo per averne uno.

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