× Install ThecoreGrid App
Tap below and select "Add to Home Screen" for full-screen experience.
B2B Engineering Insights & Architectural Teardowns
Contact us

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.

Vereinheitlichung von API- und AI-Verkehr über einen einheitlichen Control Plane: Analyse des Ansatzes von Higress

von

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

von

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…

von

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…

von

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

Codegenerierung ohne Kontrolle: Wie Agentensysteme an Grenzen bei Sicherheit und Kontextmanagement stoßen

von

KI-Agenten in der Entwicklung sind autonomer geworden, aber damit einhergehend stiegen die Fehlerkosten und die Komplexität der Kontrolle. Die Hauptspannung hat sich von der Modellqualität auf das Management des Systemverhaltens verlagert. Das Problem zeigt sich nicht sofort, sondern in dem Moment, in dem der Agent ein einfaches Szenario verlässt. Frühe Ansätze wie „Vibe Coding“ stützten … Weiterlesen

Engpass im QA: Wie die Auslagerung von Tests an ein AI-natives Modell die Release-Geschwindigkeit verändert

von

Die Verlangsamung von QA-Prozessen wird oft zu einem versteckten Limit für das gesamte Engineering-Team. In diesem Fall hat die Optimierung der Test-Pipeline einen unverhältnismäßig starken Effekt auf die Auslieferungsgeschwindigkeit. Das Problem zeigt sich nicht sofort – erst dann, wenn der Release-Zyklus nicht mehr von der Entwicklung, sondern von der Überprüfung abhängt. Manuelle E2E-Tests (End-to-End) und … Weiterlesen

Observability von AI-Agenten: Tracing nicht-deterministischer Workflows über OpenLIT und Grafana Cloud

von

AI-Agenten erschweren die Observability: Ein und dieselbe Anfrage kann zu unterschiedlichen Aktionsketten führen. Ohne Tracing wird das System undurchsichtig. Das Problem zeigt sich, wenn generative Systeme von einfachen LLM-Aufrufen zu Agenten übergehen. Ein Agent plant Schritte, ruft Tools auf und trifft dynamisch Entscheidungen. Das Verhalten wird nicht-deterministisch: Der gleiche Prompt kann zu unterschiedlichen Aufrufsequenzen und … Weiterlesen

Autonome Coding-Agenten in der Produktion: Wie Stripe LLMs durch Blueprint-Orchestrierung in CI/CD integriert hat

von

Stripe hat LLM-Agenten so weit entwickelt, dass sie production-ready Pull Requests ohne menschliche Eingriffe in den Code generieren. Die Kernfrage ist, wie man die Zuverlässigkeit bei zunehmender Autonomie aufrechterhält. Das Problem zeigt sich an der Schnittstelle von Skalierbarkeit und Verantwortung. Das System generiert Änderungen für Code, der eine Zahlungsinfrastruktur mit hohen Anforderungen an Korrektheit und … Weiterlesen

Inferenz für große Modelle in einer Serverless-Umgebung: Wie Workers AI Kosten, Latenz und GPU-Auslastung ausbalanciert

von
Cloud-native infrastructure, distributed computing, and container

Agentenbasierte Systeme werden nicht durch Prompts begrenzt, sondern vielmehr durch die Wirtschaftlichkeit und Infrastruktur der Inferenz. Cloudflare versucht, diese Lücke zu schließen, indem große Open-Source-Modelle direkt in seine Edge-Plattform integriert werden.

×

🚀 Deploy the Blocks

Controls: ← → to move, ↑ to rotate, ↓ to drop.
Mobile: use buttons below.

←
↓
↻
→