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Infrastruktur

Infrastruktur auf ThecoreGrid behandelt Design, Betrieb und Weiterentwicklung der grundlegenden Systeme, die moderne Software in großem Maßstab ermöglichen.

Wir analysieren Compute-, Netzwerk- und Storage-Layer sowie Virtualisierung, Containerisierung und Cloud-Plattformen in Highload-Umgebungen. Im Fokus stehen produktionsreife Aspekte: Zuverlässigkeit, Fehlertoleranz, Kapazitätsplanung, Kosteneffizienz und sichere Systemarchitektur. Themen umfassen Infrastructure as Code, Automatisierung, Provisioning, Multi-Region-Setups, Traffic-Routing und Recovery-Strategien. Wir beleuchten reale Trade-offs und operative Herausforderungen, gestützt durch BigTech-Praktiken, Incident-Post-Mortems und Erfahrungen aus großskaligen Infrastruktur-Ausfällen. Ergänzt wird dies durch Deep Dives in Observability, Performance-Tuning und Plattformstabilität unter dynamischen Lasten. Statt einfacher Setup-Guides liefert der Tag fundierte technische Einblicke für Platform-Engineers, DevOps-Teams, SREs und Architekten, die robuste, skalierbare und effiziente Infrastruktursysteme aufbauen und betreiben.

Live Origin bei Netflix: Segmentqualitätskontrolle und Isolierung von Schreibvorgängen unter Last

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Im Live-Streaming ist ein Fehler kein schleichender Qualitätsverlust, sondern ein sofortiger, für den Nutzer sichtbarer Vorfall. Netflix begegnet diesem Problem, indem es Qualitätskontrolle und Priorisierung direkt in die Origin-Schicht verlagert. Die Hauptgrenze zeigt sich dort, wo VOD-Ansätze nicht mehr funktionieren. Im Live-Betrieb gibt es keinen Zeitpuffer: Ein Segment muss innerhalb von Sekunden kodiert, ausgeliefert und … Weiterlesen

Kubernetes-Skalierung ohne steigende operative Belastung: Generali wechselt zu EKS Auto Mode

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Wenn die Anzahl containerisierter Services schneller wächst als das Plattform-Team, wird nicht Kubernetes selbst, sondern dessen Betrieb zum Engpass. Genau dieses Problem hat Generali gelöst – und den Fokus vom Cluster-Management auf das Applikations-Management verlagert. Die Hauptgrenze zeigte sich nicht in der Performance, sondern im operativen Bereich. Das Microservices-Portfolio wuchs, Multi-Tenant-Szenarien kamen hinzu und damit … Weiterlesen

Kubernetes und stateful Inference: Wie llm-d das Problem der Routing- und Cache-Verwaltung für LLM-W…

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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…

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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

Stateless Kafka-kompatibler Broker: Verlagerung der Dauerhaftigkeit (Durability) in die Speicherschicht

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Tansu schlägt vor, das Kafka-Modell neu zu strukturieren: den Zustand (State) aus den Brokern zu entfernen und die Zuverlässigkeit an einen externen Speicher zu delegieren. Dies verändert das Systemverhalten unter Last und vereinfacht das Betriebsmodell. Das Problem zeigt sich auf der Betriebsebene. Ein klassischer Kafka-Broker ist eine Stateful-Komponente: Replikation, Leader Elections, persistenter Zustand, lange Laufzeiten. … Weiterlesen

Datadog Terraform Provider v4: Vorhersehbare Zugriffsrechte und Vereinheitlichung der AWS-Integration

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Das Update des Providers verlagert den Fokus von Komfort auf Vorhersehbarkeit des Verhaltens. Dies ist kritisch, wenn Terraform zur Source of Truth für die Observability-Konfiguration wird. Das Problem zeigt sich auf der Ebene des State Managements. In großen Installationen muss Terraform den Zugriff und die Integrationen deterministisch steuern. In früheren Versionen konnte das Verhalten der … Weiterlesen

⪜ Cloud-Abhängigkeit als architektonisches Risiko: Multi-Cloud, Local-First und Protokolle mit „Credible Exit“

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Moderne Systeme werden um Clouds herum entworfen, aber die Abhängigkeit von einem einzigen Anbieter erweist sich zunehmend als systemisches Risiko. Die Frage ist nicht die Wahrscheinlichkeit eines Ausfalls, sondern dessen Konsequenzen und die Fähigkeit des Systems, den Kontrollverlust zu überstehen. Das Problem zeigt sich nicht auf der Ebene von Latency oder Throughput, sondern auf der … Weiterlesen

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

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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

Verringerung der Cloud-Abhängigkeit: Multi-Cloud, offene Protokolle und Local-First als Engineering-Strategien

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Die Abhängigkeit von einem einzigen Cloud-Anbieter galt lange Zeit als akzeptabler Kompromiss. Mittlerweile wird dies zunehmend als systemisches Risiko mit hohen Ausfallkosten betrachtet. Das Problem zeigt sich nicht auf der Ebene von Latenz oder Durchsatz, sondern auf der Ebene der Kontrolle. Der europäische Cloud-Markt ist stark konzentriert: Etwa 70 % entfallen auf drei US-amerikanische Anbieter. … Weiterlesen

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