KI-App-Bereitstellung – Top 10: Inkompatible Bereitstellungsrichtlinien

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Inkompatible Bereitstellungsrichtlinien gehörten früher zu jenen Themen der „Architekturhygiene“, die erst dann Beachtung fanden, wenn etwas schiefgegangen war. Sie kennen das Muster: Ein Team ändert das Routing in Cloud A, ein anderes aktualisiert die Sicherheitsregeln in Cloud B, und plötzlich verhält sich die Produktionsumgebung völlig anders als die Staging-Umgebung. Niemand kann das Problem zuverlässig reproduzieren, und das Einzige, was sich mit Sicherheit sagen lässt, ist, dass es „wahrscheinlich am Netzwerk liegt“.

ADC07 benennt das Problem klar und deutlich: Wenn Bereitstellungsrichtlinien nicht über alle Umgebungen hinweg aufeinander abgestimmt sind, führt das zu unvorhersehbarer Leistung, unzuverlässigem Failover, Engpässen bei der Skalierung und einer ganzen Reihe betrieblicher Probleme.

Kommt jetzt noch KI hinzu, ist das Ganze kein schleichendes Chaos mehr, sondern wirkt wie ein Brandbeschleuniger.

Auswirkungen auf die Leistung

Inkompatible Bereitstellungsrichtlinien äußern sich in Performanceproblemen, die scheinbar zufällig auftreten. Und zufällige Probleme sind immer die schlimmste Art von Performanceproblemen, denn Entwickler können den Zufall nicht „beheben“. Sie können ihm nur hinterherjagen.

KI macht die Fehlerbehebung besonders mühsam, da KI-Interaktionen häufig aus mehrstufigen Abläufen bestehen. Eine einzige Benutzeranfrage kann einen Abruf, ein Reranking, eine Inferenz, Tool-Aufrufe und anschließend einen weiteren Inferenzdurchlauf auslösen. Wenn eine dieser Phasen eine Umgebungsgrenze überschreitet, an der unterschiedliche Richtlinien gelten, entstehen Schwankungen, die das gesamte Nutzungserlebnis beeinträchtigen.

Inkompatible Richtlinien führen selbst bei der Bereitstellung herkömmlicher oder moderner Anwendungen zu ineffizientem Routing und höheren Latenzen zwischen den Anbietern. Das ist die grundlegende Realität. Bei der Bereitstellung von KI zeigt sich diese Ineffizienz in einem System, das zögerlich und unausgewogen wirkt, selbst wenn technisch alles „verfügbar“ ist.

Auswirkungen auf die Verfügbarkeit

An diesem Punkt werden inkompatible Zustellungsrichtlinien von einem Ärgernis zu einem Auslöser von Ausfällen. Die Verfügbarkeit hängt von einem konsistenten Verhalten unter hoher Belastung ab, und inkompatible Richtlinien treten meist genau dann zutage, wenn das System unter hoher Belastung steht.

Failover ist das klassische Beispiel. Wenn die Failover-Logik eines Anbieters nicht mit der eines anderen übereinstimmt, kann es passieren, dass Datenverkehr nicht reibungslos umgeleitet werden kann oder in eine Region umgeleitet wird, die zwar technisch verfügbar, aber operativ beeinträchtigt ist. ADC07 weist ausdrücklich auf dieses Problem bei hybriden Multicloud-Umgebungen mit nicht aufeinander abgestimmten Redundanz- und Failover-Konzepten hin.

KI fügt eine weitere Ebene hinzu: Orchestrierung und Agentenverhalten. Wenn bei einem Agenten Verzögerungen oder Fehler auftreten, versucht er es häufig erneut oder nutzt alternative Pfade. Wenn sich Ihre Bereitstellungsrichtlinien je nach Umgebung unterscheiden, verhalten sich diese alternativen Pfade möglicherweise nicht gleich. Dadurch entstehen „weiche Fehler“, bei denen das System nur Teilergebnisse zurückgibt, mitten im Workflow eine Zeitüberschreitung auftritt oder je nach angesprochenem Tool-Endpunkt unterschiedliche Antworten liefert.

Auswirkungen auf die Skalierbarkeit

Die Skalierung in einer Multicloud-Welt funktioniert nur, wenn die Richtlinien so einheitlich sind, dass der Datenverkehr ungehindert dorthin geleitet werden kann, wo Kapazitäten verfügbar sind. Sind die Bereitstellungsrichtlinien nicht miteinander kompatibel, richtet sich die Skalierung danach, wo die „richtigen“ Richtlinien gelten – und nicht danach, wo Ressourcen verfügbar sind.

Das führt dazu, dass einige Regionen überlastet sind, während andere nicht ausgelastet werden. Genau das passiert in KI-Systemen, wenn die Infrastruktur skaliert wird, die Abstimmung der Richtlinien jedoch nicht. So steht an einem Ort zwar reichlich Rechenleistung zur Verfügung, doch Routingregeln, Ratenbegrenzungen oder Sicherheitsvorgaben verhindern, dass sie genutzt werden kann.

KI stellt auch das Denkmodell der „Anfragen pro Sekunde“ infrage. Ihre Last besteht aus Sitzungen, Tokens und mehrstufigen Verarbeitungsketten. Wenn in einer Umgebung strengere Grenzwerte für Nutzlastgrößen, Parallelität oder Zeitüberschreitungen gelten, kann dadurch unbeabsichtigt eine Skalierbarkeitsgrenze für das gesamte System entstehen. Schlimmer noch: Wenn einige Sitzungen erfolgreich sind und andere je nach Zielumgebung fehlschlagen, erhöhen erneute Versuche der Nutzer die Last. So entsteht die klassische Abwärtsspirale, bei der der Skalierungsdruck weiteren Skalierungsdruck erzeugt.

Auswirkungen auf die betriebliche Effizienz

Inkompatible Bereitstellungsrichtlinien führen dazu, dass Ihr Betriebsteam Übersetzungsarbeit statt Entwicklungsarbeit leistet. An jeder Grenze zwischen Umgebungen müssen die ursprünglichen Absichten neu interpretiert werden. Jede Cloud hat ihre eigenen Stellschrauben, ihre eigenen Standardeinstellungen und ihre ganz eigene Art, Ihnen den Tag zu vermiesen.

Unterschiedliche Monitoring- und Berichtsstandards bei den verschiedenen Anbietern erschweren bereits heute einen ganzheitlichen Überblick und verlangsamen die Reaktion auf Vorfälle. KI verschärft das Problem, da die Fehlerbehebung die gesamte Verarbeitungskette umfasst. Wenn ein Nutzer sagt: „Der Assistent ist langsam“, muss geklärt werden, ob die Ursache bei der Inferenz, dem Abruf, dem Routing, den Tool-Aufrufen oder der Durchsetzung von Richtlinien liegt.

Und die schleichende Abweichung von Richtlinien ist kein theoretisches Problem. KI-Bereitstellungspipelines verschärfen es, weil schnell neue Komponenten angeflanscht werden und es bei der Richtlinienkonsistenz oft heißt: „Das räumen wir später auf“ – im IT-Betrieb bekanntlich ein Satz, der nichts Gutes verheißt.

Bewährte Verfahren zur Vermeidung inkompatibler Bereitstellungsrichtlinien

Die Lösung ist unspektakulär – und genau deshalb so schwierig. Bereitstellungsrichtlinien müssen als eigenständige Artefakte behandelt werden und dürfen nicht als informelles Wissen existieren, das nur in den Konsolenklicks einzelner Personen steckt.

Das bedeutet, dass Richtlinien deklarativ und portabel sein und in allen Umgebungen einheitlich durchgesetzt werden müssen. Routingregeln, Failover-Verhalten, Caching-Entscheidungen, Ratenbegrenzungen und Sicherheitskontrollen sollten gemeinsam mit der Anwendung bereitgestellt und genauso validiert werden wie Code. Wer sich auf die manuelle Übertragung zwischen Clouds verlässt, nimmt Konfigurationsabweichungen in Kauf – und diese sind die Hauptursache für Aussagen wie: „Gestern hat es noch funktioniert.“

Sie benötigen außerdem eine einheitliche Observability, denn was Sie nicht sehen können, können Sie auch nicht verwalten. Ein fragmentiertes Monitoring über mehrere Clouds hinweg führt zu blinden Flecken, die KI-Systeme mit Sicherheit ausnutzen werden. Einheitliche Telemetrie und konsistente Prüfungen zur Validierung von Richtlinien verhindern, dass die Fehlersuche zur archäologischen Spurensuche wird.

Schließlich benötigen Sie speziell für KI-Systeme Richtlinien, die moderne Datenverkehrsmuster berücksichtigen. Agenten und Tool-Aufrufe führen zu Verhaltensweisen, auf die herkömmliche Bereitstellungsrichtlinien nie ausgelegt waren. Wenn Sie Richtlinien so durchsetzen, als wäre jede Anfrage ein klar strukturierter, nutzergesteuerter REST-Aufruf, blockieren Sie entweder legitime KI-Workflows oder lassen gefährliche passieren. Beides ist weder für die Verfügbarkeit noch für das Risikomanagement förderlich.

Fazit

Bei ADC07 geht es im Kern um Inkonsistenz – und Inkonsistenz ist der Feind einer zuverlässigen Bereitstellung. KI erhöht den Einsatz, da sie die Zahl der Interaktionen vervielfacht, Abhängigkeiten miteinander verkettet und dafür sorgt, dass Nutzer Unvorhersehbarkeit deutlich weniger tolerieren.

Wenn sich KI-Systeme in Hybrid- und Multicloud-Umgebungen schnell, stabil und vertrauenswürdig anfühlen sollen, dürfen Bereitstellungsrichtlinien nicht länger auf umgebungsspezifischem Erfahrungswissen beruhen. Sie müssen aufeinander abgestimmt, portabel und konsequent durchgesetzt werden. Andernfalls verhält sich der gesamte Stack wie ein Flickenteppich aus Lösungen, die „meistens funktionieren“, aber unter realer Last zusammenbrechen.

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Über den Autor

Lori Mac VittieDistinguished Engineer und Chief Evangelist | F5

Lori MacVittie ist Distinguished Engineer und Chief Evangelist im Office of the CTO von F5 und verfügt über umfassende Expertise in den Bereichen Anwendungsbereitstellung, Automatisierungsstrategie und Infrastruktur. Sie ist dafür bekannt, Komplexität verständlich zu machen – ob sie Leitplanken für KI-Agenten definiert, fragile Multicloud-Architekturen analysiert oder die Grenzen skalierbarer Systeme auslotet. Sie verfügt über mehr als dreißig Jahre Branchenerfahrung in der Anwendungsentwicklung, IT-Architektur sowie im Netzwerk- und Systembetrieb. Bevor sie zu F5 kam, war sie als mehrfach ausgezeichnete Technologie-Redakteurin tätig. MacVittie hat einen Masterabschluss in Informatik und ist eine produktive Autorin, deren Veröffentlichungen die Bereiche Sicherheit, Cloud und Unternehmensarchitektur abdecken. Außerdem spielt sie leidenschaftlich gern Brett- und Videospiele und vertritt mit voller Überzeugung klare Ansichten zum Thema Käse.

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