Mechanismen zur Datenverkehrssteuerung waren schon immer unerlässlich, um Anwendungen stabil zu halten. Sie glätten Lastspitzen, verhindern Überlastungen und sorgen für ein vorhersehbares Verhalten in gemeinsam genutzten Infrastrukturen.
Ein effektives Traffic-Management war schon immer entscheidend für ein nahtloses Benutzererlebnis, insbesondere wenn Anwendungen skaliert werden, um eine größere Nutzerbasis und dynamischere Workloads zu unterstützen. Deshalb hat es das auf unsere Top-10-Liste der Herausforderungen bei der Bereitstellung geschafft.
Unzureichende Mechanismen zur Datenverkehrssteuerung, etwa fehlende geeignete Mechanismen zur Ratenbegrenzung, Drosselung und Zwischenspeicherung, können zu Problemen wie einer Überlastung von Backend-Diensten, einer erhöhten Anfälligkeit für Distributed-Denial-of-Service-Angriffe (DDoS) und einer ineffizienten Ressourcennutzung führen – und tun dies in der Praxis auch.
Daran ändert sich durch KI nichts. All das gilt weiterhin. Doch KI-Systeme erzeugen auch Datenverkehr auf eine Weise, für die herkömmliche Kontrollmechanismen nie ausgelegt waren. Agenten, Schlussfolgerungsketten und Inferenz-Pipelines vervielfachen Anfragen, erhöhen die Last und verhalten sich unvorhersehbar. Ohne moderne Mechanismen zur Datenverkehrssteuerung, die KI-spezifische Muster berücksichtigen, müssen Unternehmen mit Leistungseinbußen, geringerer Verfügbarkeit und abnehmender Zuverlässigkeit rechnen.
Der Wandel durch KI
KI führt zu dynamischen, autonomen und sich selbst verstärkenden Datenverkehrsmustern. Eine einzige Eingabeaufforderung kann Dutzende interne Aufrufe über Modellendpunkte, Vektordatenbanken, Wissensdatenbanken und Microservices hinweg auslösen. Agenten können Aufgaben neu planen, erneut versuchen oder eskalieren und dadurch unvorhersehbare Lastspitzen verursachen. Identische Eingaben können je nach Modellvarianz, Batchverarbeitungsstrategie oder kontextbezogener Schlussfolgerung zu unterschiedlichem nachgelagertem Verhalten führen.
Diese Unvorhersehbarkeit macht statische Mechanismen zur Datenverkehrssteuerung wirkungslos. Was früher ein beherrschbarer Datenfluss war, wird zu einem probabilistischen Sturm, und Systeme, die auf starren Grenzwerten oder herkömmlichen Anfragemetriken basieren, verlieren schnell die Kontrolle über die Auslastung.
Die Auswirkungen auf die Leistung
KI-gesteuerte Workloads stellen enorme Anforderungen an die Performance. Inferenzaufgaben benötigen deutlich mehr Rechenleistung als typische API-Anfragen, und Fan-out-Ketten vervielfachen die Last. Die Latenz schwankt stark, wenn Agenten parallele Vorgänge auslösen oder auf langsame nachgelagerte Ressourcen warten. Die erhöhte Varianz stellt Annahmen infrage, auf denen clientseitige Logik, Caching-Strategien und SLO-Berechnungen basieren.
Ohne KI-spezifische Mechanismen zur Datenverkehrssteuerung kommt es in Systemen zu längeren Antwortzeiten, unvorhersehbaren Latenzspitzen und einem geringeren Durchsatz. Die Leistungsoptimierung wird zum Ratespiel, wenn der zugrunde liegende Datenverkehr durch autonome Entscheidungen statt durch deterministische Anfrageabläufe geprägt wird.
Die Auswirkungen auf die Verfügbarkeit
KI-Datenverkehr kann die Verfügbarkeit schneller beeinträchtigen als von Menschen verursachter Datenverkehr, da ein einzelner Agent unbeabsichtigt einen Denial-of-Service-Zustand auslösen kann. Rekursive Agentenschleifen, unzureichend begrenzte Pläne oder falsch konfigurierte Schlussfolgerungsketten können gemeinsam genutzte Dienste innerhalb von Sekunden überlasten. Überlastete Inferenz-Endpunkte oder Vektordatenbanken führen zu Engpässen, die sich kaskadenartig auf die gesamte Umgebung auswirken.
Herkömmliche Schutzmechanismen wie statische Ratenbegrenzungen oder die Drosselung von Endpunkten berücksichtigen die hinter KI-Anfragen stehende Abfolge von Vorgängen nicht. Daher können sie die Auswirkungen nicht eindämmen, was selbst bei nicht böswillig verursachter Last zu Ausfällen oder teilweisen Dienstunterbrechungen führt.
Die Auswirkungen auf die Zuverlässigkeit
Die Zuverlässigkeit leidet, wenn sich KI-Agenten inkonsistent verhalten oder ihre Ausführungspfade zwischen Aufrufen variieren. Verkehrsmuster ändern sich abhängig von der Modellausgabe, dem Kontext oder dem Zustand der Umgebung. Nachgelagerte Abhängigkeiten können unvorhersehbaren Lastspitzen ausgesetzt sein, was zu sporadischen Fehlern führt, deren Ursache sich nur schwer zurückverfolgen lässt.
Wiederholungsversuche und Neuplanungen verschärfen das Problem. Wenn Agenten auf Latenzen oder Fehler stoßen, können sie Maßnahmen ausweiten, das Datenverkehrsaufkommen zusätzlich erhöhen oder alternative Arbeitsabläufe ausführen. Herkömmliche Zuverlässigkeitsmuster gehen von einem stabilen Datenverkehr aus; KI hingegen erzeugt wechselnde Lastprofile, die eine wesentlich differenziertere Steuerung erfordern.
Bewährte Verfahren zur Behebung unzureichender Datenverkehrskontrollen
Die wirksamsten Schutzmaßnahmen sind nach wie vor die einfachsten: Ratenbegrenzung und Segmentierung des Datenverkehrs. Im KI-Zeitalter kommt es jedoch darauf an, wo und wie sie eingesetzt werden.
Ratenbegrenzung ist die erste Verteidigungslinie. Sie begrenzt das unkontrollierte, sich selbst verstärkende Verhalten von Agenten auf ein für die Infrastruktur verkraftbares Maß. Statt „Anfragen pro Sekunde“ abstrakt zu zählen, sollten Sie auf der Gateway- oder Bereitstellungsebene Grenzwerte pro Mandant, Agentenklasse und Endpunkt durchsetzen. Begrenzen Sie, wie viele Aufrufe ein einzelner Agent innerhalb eines Zeitfensters tätigen und wie viele Workflows er gleichzeitig ausführen darf. Wenn ein Agent dadurch in eine Schleife gerät, fehlerhaft plant oder sich zu stark auffächert, stößt er an eine feste Obergrenze. Die Auswirkungen bleiben lokal begrenzt: Der betreffende Agent wird verlangsamt oder gedrosselt, nicht Ihre gesamte Umgebung. Ratenbegrenzungen sind wirksam, weil Sie damit die Art des Ausfalls bestimmen können: Ein Fehler bei einer einzelnen Arbeitslast ist immer besser als ein kaskadierender Ausfall des gesamten Systems.
Traffic-Segmentierung ist die zweite entscheidende Kontrollmaßnahme. KI-Workloads sollten nicht direkt mit interaktivem Benutzer-Traffic oder zentralen Systemfunktionen konkurrieren. Weisen Sie ihnen separate Routen, Warteschlangen oder sogar eigene Compute-Pools zu. Geben Sie interaktiven Abläufen eine höhere Priorität und strengere Latenzvorgaben; leiten Sie umfangreichen oder experimentellen Agenten-Traffic über weniger priorisierte Pfade mit strengeren Ratenbegrenzungen und größeren Puffern. Wenn die Agentenaktivität stark ansteigt, werden zunächst die eigenen Budgets und Kapazitäten ausgeschöpft, sodass benutzerseitige Pfade und kritische APIs unbeeinträchtigt bleiben. Die Segmentierung ist wirksam, weil sie das Verhalten „störender Nachbarn“ verhindert: Ein einzelner kommunikationsintensiver Agent oder Mandant kann weder Anmeldungen noch Zahlungen oder operative Dashboards ausbremsen.
Zusammen verschaffen Ratenbegrenzung und Segmentierung dem Betrieb den nötigen Spielraum. Sie verhindern, dass KI-Datenverkehr gemeinsam genutzte Ressourcen überlastet, stellen sicher, dass kritische Dienste auch unter hoher Last verfügbar bleiben, und zwingen selbst die unberechenbarsten Agenten dazu, innerhalb festgelegter Grenzen zu arbeiten. Bei Lastspitzen kann es zwar weiterhin zu Drosselungen, längeren Antwortzeiten oder aufgeschobenen Aufgaben kommen, doch das schlimmste Szenario wird vermieden: dass das gesamte System ausfällt, weil niemand den Agenten gesagt hat: „Es reicht.“
Fazit
KI macht die Notwendigkeit einer Datenverkehrssteuerung nicht überflüssig, sondern erhöht sie. Intelligente Workloads belasten die Infrastruktur dynamisch und nichtlinear, und nur moderne, adaptive Mechanismen zur Datenverkehrssteuerung können diese Komplexität beherrschen. Wirksame Kontrollen sichern die Leistung unter Last, halten Dienste auch bei unerwarteten Lastspitzen verfügbar und gewährleisten trotz der probabilistischen Natur KI-gestützter Systeme die Zuverlässigkeit.
Unternehmen, die ihr Traffic-Management modernisieren, können KI sicher und in großem Maßstab einsetzen. Wer hingegen weiterhin auf herkömmliche, anfragebasierte Verfahren setzt, muss damit rechnen, dass seine Systeme überlastet werden – nicht durch Angreifer, sondern durch genau die Intelligenz, die er selbst eingeführt hat.
Über den Autor
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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