Rate Limiting bricht ohne Eingangsdaten
Rate Limiting ohne Daten macht die Architekturanalyse zunichte. Wir untersuchen, warum fehlende Observability die Optimierung unmöglich macht.
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Event-getriebene Architektur im Bankwesen: Wie sich die Kopplung reduzieren lässt, ohne die Zuverlässigkeit zu verlieren. Outbox-/Inbox-Patterns, Verträge und reale Kompromisse.
AI-Infrastruktur, GPU-Compiler, Agentensysteme, Verteilte Systeme, High Performance Computing, HPC, Telekommunikation, SRE
Hive-Föderation im Data Warehouse: Wie man von einem Monolithen zu einer verteilten Architektur übergeht – ohne Downtime und ohne Verlust der Datenkonsistenz.
Edge-Cloud-Multi-Agent-Architektur mit Dezentralisierung der Steuerung: wie man Latenz, Traffic senkt und die Robustheit in der mobilen Automatisierung erhöht. –>
Wie man Low-Latency-Systeme entwirft: Kontrolle der Kommunikation, Disruptor, Aeron und die Kompromisse zwischen Geschwindigkeit und Architektur.
CPU-freie LLM-Inferenz: wie man die CPU aus dem kritischen Pfad entfernt und die Latenz in LLM-Serving-Architekturen stabilisiert.
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KV-Cache-Optimierung im Multi-LoRA-Serving: wie ForkKV den Speicherverbrauch senkt und den Durchsatz der LLM-Inferenz erhöht.
Die Ursachenanalyse (RCA) hängt vom Umfang und vom menschlichen Faktor ab. Der Ansatz von Meta mit DrP zeigt, wie man Debugging in einen reproduzierbaren Ingenieurprozess umwandelt. Das Problem tritt nicht sofort auf — bis das System eine organisatorische Größe erreicht. Vorfälle beginnen sich zu wiederholen, werden aber jedes Mal neu untersucht. Das Wissen darüber, wo … Weiterlesen
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