AI-infrastructuur en LLMOps

AI-infrastructuur

Applicaties horen niet elk hun eigen leverancierssleutels, herpooglogica en kostenblootstelling te hebben. Wij bouwen de gatewaylaag die modeltoegang centraliseert, zodat de leverancierskeuze een configuratie blijft in plaats van een architectuurbesluit.

Bespreek uw AI-initiatief Diensten

Het zakelijke vraagstuk

Elke applicatie is haar eigen integratie

Zonder gedeelde laag authenticeert elke applicatie apart, gaat anders om met storingen en geeft uit zonder toerekening. Van leverancier wisselen betekent elke codebase aanraken. Een storing haalt neer wat er toevallig op gericht stond. En omdat niemand het totale gebruik ziet, is kostenbeheersing achteraf.

Wat we doen

Gateway, routering, caching, failover

We bouwen een gateway die de sleutels beheert, quota per team toepast, cachet wat cachebaar is, en omschakelt wanneer een leverancier wegzakt. Routering stuurt verkeer naar het passende model per taak in plaats van naar wat als eerste was ingesteld. Elke aanroep wordt getraceerd en toegerekend, en dat is wat zowel het auditspoor als het kostenmodel mogelijk maakt. Applicaties praten met een stabiele interne interface en hoeven niet meer te weten welke leverancier erachter zit.

AI-infrastructuur

Expertise

Gateways voor AI-modellen
Modelroutering
AI-observability
Inferentie-infrastructuur
Caching
Failover
AI-infrastructuur met meerdere leveranciers

Veelvoorkomende toepassingen

Leverancierstoegang bundelen voor een groeiend aantal AI-toepassingen.
Een storing bij een leverancier overleven zonder storing in de applicatie.
Inferentie-uitgaven per team toerekenen en quota afdwingen.
Wisselen of toevoegen van een modelleverancier een configuratiewijziging maken.

Hoe we leveren

Inventariseren

De randvoorwaarden vaststellen: residentie, latentie, uitgaven en wat er al draait.
Ontwerpen

Gateway, routering, caching en failover ontwerpen zodat de leverancierskeuze omkeerbaar blijft.
Instrumenteren

Observability, evaluatie en kostentoerekening aangesloten voordat het verkeer arriveert.
Beheren

Draaien tegen afgesproken serviceniveaus, met capaciteit en uitgaven periodiek herzien.

Technologie

Kubernetes
Terraform
vLLM
Ollama
LiteLLM
OpenTelemetry
Prometheus
Grafana
AWS
Microsoft Azure

Beveiliging en governance

Waar data verwerkt mag worden is een configuratie, geen aanname: modellen kunnen draaien in uw eigen cloudomgeving of op uw eigen hardware waar residentie of isolatie dat vereist. Verkeer door de gateway wordt geauthenticeerd, aan een team toegerekend en gelogd, en dat is wat zowel het auditspoor als het kostenmodel mogelijk maakt.

Independently audited against

Samenwerkingsmodellen

AI-project

Wij nemen de verantwoordelijkheid voor het ontwerpen en opleveren van een afgebakende AI-oplossing.

Toegewijd AI-team

Langlopende toegewijde engineeringcapaciteit, gebouwd rond uw techniek en uw manier van opleveren.

Beheerde AI

Wij beheren, bewaken en verbeteren doorlopend AI-systemen in productie.

Waarom TeamExtension.ai

Wij bouwen voor omkeerbaarheid

Leveranciersbesluiten van vandaag zien er binnen achttien maanden verkeerd uit, omdat de markt sneller beweegt dan inkoopcycli. Zo ontwerpen dat dat besluit goedkoop te herzien blijft is meer waard dan het de eerste keer goed hebben.

Geselecteerde klanten

Veelgestelde vragen

Voegt een gateway latentie toe?

Enkele milliseconden, tegenover modellatentie in de honderden. Door caching is het netto-effect meestal negatief, omdat herhaalde aanroepen de leverancier helemaal niet meer bereiken.

Bouwen of kopen?

Dat hangt van de eisen af. Verschillende degelijke opensourcegateways dekken de meeste behoeften en die zetten we in waar ze passen. We bouwen wanneer residentie, identiteitsintegratie of routeringslogica de kant-en-klare optie onhandig maakt.

Hoe werkt failover als modellen zich anders gedragen?

Failoverbestemmingen worden vooraf gekozen en geëvalueerd, zodat de terugval aantoonbaar aanvaardbaar is voor die taak en niet alleen beschikbaar. Stille failover naar een ongetest model is erger dan een duidelijke fout.

Kan dit beleid afdwingen?

Ja. Het is de natuurlijke plek voor quota, limieten per team, inhoudscontroles en logging, omdat alles er doorheen gaat. Dat is een groot deel van de reden om er een te hebben.

Gerelateerde expertise

AI-infrastructuur en LLMOps