Verteilte Inferenzsimulation ohne Abweichungen
Verteilte Inferenzsimulation mit Uniference: wie DES die Lücke zwischen Modellierung und Deployment von KI-Systemen schließt.
KI-Lösungen
KI-Lösungen auf ThecoreGrid stehen für praxisnahe Engineering-Ansätze zur Entwicklung und zum Betrieb von KI- und LLM-Systemen in produktiven Highload-Umgebungen.
Wir zeigen, wie skalierbare Architekturen, belastbare Daten- und Feature-Pipelines sowie effiziente Inference- und Training-Infrastrukturen aufgebaut werden — mit Fokus auf Latenz, Kostenkontrolle und Ausfallsicherheit. Die Inhalte basieren auf BigTech-Erfahrungen: Post-Mortems realer Incidents, bewährte MLOps- und DevOps-Patterns, Observability, Security und Governance für KI-Produkte. Statt oberflächlicher „How-to“-Guides liefern wir technische Tiefenanalyse: Integration von LLMs in bestehende Services, RAG-Architekturen, Orchestrierung, Caching-Strategien, Vektor-Datenbanken, CI/CD für ML und Qualitätsmanagement von Modellen im Betrieb. Der Tag „KI-Lösungen“ richtet sich an Architekten, ML-, Backend-, Platform- und SRE-Teams, die KI in kritischen Systemen zuverlässig, wartbar und skalierbar einsetzen wollen.
ThecoreGrid Radar: Autonome KI-Ingenieure, Streaming-First-Daten und der Wandel zu Platform Ownership
ThecoreGrid Radar liefert einen Wochenüberblick über die wichtigsten technischen Architektur- und Infrastrukturtrends. Autonome KI-Engineering-Agents ermöglichen die Automatisierung von Softwareentwicklung, Machine-Learning-Experimenten und Code-Sicherheit.
Leckage durch CMS und eine neue Klasse von Modellen: wie Anthropic mit doppeltem Risiko konfrontiert wurde
Entwurfsmaterialien zu einem neuen KI-Modell wurden aufgrund eines Konfigurationsfehlers im CMS öffentlich zugänglich. Der Vorfall beleuchtete gleichzeitig zwei Dinge: die Fragilität von Content-Pipelines und das wachsende Risiko durch die Modelle selbst.
ARC-AGI: wie man Intelligenz durch die Lernfähigkeit misst, anstatt durch angesammelte Fähigkeiten
Die meisten KI-Benchmarks bewerten das Ergebnis. ARC-AGI verlagert den Fokus auf den Prozess – wie effektiv das System Neues lernt. Das Problem zeigt sich auf der Ebene der Metriken. Moderne Systeme zeigen ein hohes Maß an Automatisierung, aber dies ist oft eine Folge der Skalierung von Daten und Berechnungen und nicht des Wachstums der Generalisierungsfähigkeit. … Weiterlesen
Reduzierung der Reibung in agentic AI: lokale Validierung und isolierte Umgebungen in AWS
AI-Agenten stoßen nicht an Modelle, sondern an die Architektur. Wenn das Feedback langsam ist, funktioniert die Autonomie nicht. Das Problem tritt auf, wenn der AI-Agent versucht, den Zyklus „generiert → überprüft → korrigiert“ zu schließen. In typischen Cloud-Systemen dehnt sich dieser Zyklus aus: Das Deployment dauert Minuten, Tests hängen von der Bereitstellung von Ressourcen ab, … Weiterlesen
Automatisierung von Design-System-Spezifikationen: Uber die Dokumentationsabweichung durch KI-Agenten
Wenn die Spezifikationen von Komponenten hinter der Implementierung zurückbleiben, beginnt das Team, das System auf Annahmen aufzubauen. Bei Uber entwickelte sich dies zu einem systemischen Problem im großen Maßstab – und wurde durch agentenbasierte Automatisierung gelöst. Das Problem tritt nicht beim Schreiben der Spezifikationen auf, sondern später – wenn sich das System schneller weiterentwickelt als … Weiterlesen
Vereinheitlichung von API- und AI-Verkehr über einen einheitlichen Control Plane: Analyse des Ansatzes von Higress
Higress tritt als API-Gateway in die CNCF Sandbox ein und hat sich zum Ziel gesetzt, mehrere Verkehrsschichten zu vereinen. Die zentrale Frage ist, ob dies die Komplexität verringert oder sie einfach an einen anderen Ort verlagert. Systeme beginnen zu degradieren, wenn die Steuerungsschicht des Verkehrs fragmentiert wird. Separat existieren Ingress, separat – Gateway für Mikrodienste, … Weiterlesen
KI hat den Code beschleunigt, aber die Auslieferung verlangsamt: Verlagerung des Bottlenecks
Die gesteigerte Produktivität der Entwickler führte nicht zu einer vergleichbaren Beschleunigung der Releases. Der Grund: Das Nadelöhr hat sich weiter oben im Stack verlagert – in den Bereich der Formalisierung der Anforderungen und der Überprüfung des Ergebnisses. Mit dem Aufkommen von KI-gestütztem Coding erwarteten Teams eine lineare Beschleunigung der Auslieferung. In der Praxis wurde jedoch … Weiterlesen
Kubernetes und stateful Inference: Wie llm-d das Problem der Routing- und Cache-Verwaltung für LLM-W…
Mit dem Wachstum von LLM-Produktions-Workloads wird deutlich: Die klassischen Mechanismen von Kubernetes verstehen die Natur von Inference nicht. llm-d ist ein Versuch, diese Lücke auf Plattformebene zu schließen. Die wichtigste Einschränkung zeigt sich, wenn Inference über den Rahmen eines „stateless HTTP-Services“ hinausgeht. Anfragen an LLMs haben unterschiedliche Kosten: Prompt-Länge, Generierungsphase, Treffer im KV-Cache. In Kubernetes … Weiterlesen
LLM-Last ohne blinde Flecken: Wie man Observability in die Routing-Schicht mit OpenRouter und Grafa…
Wenn LLMs Teil der Produktionsinfrastruktur werden, reicht klassisches Monitoring nicht mehr aus. Das Nadelöhr ist nicht mehr der Anwendungscode, sondern die Routing- und Modellauswahl-Schicht – und genau dort wird Observability benötigt. In LLM-Systemen beginnt die Degradierung nicht mit dem Ausfall von HTTP-Endpunkten, sondern mit der Ansammlung nicht offensichtlicher Effekte: steigende Latenz bei einzelnen Modellen, Kostensprünge … Weiterlesen