Wenn smart nicht sicher bedeutet: Was mein Riffaquarium mich über KI, Automatisierung und Sicherungen gelehrt hat
Application Delivery ist im Zeitalter von KI und Automatisierung unverzichtbar. Load Balancer, API-Gateways und Service Meshes werden zur letzten Verteidigungslinie, wenn autonome Systeme unerwartet agieren.
Anfang dieser Woche habe ich die Kontrolle verloren.
Genau genommen habe ich den Apex Controller für mein Zweitsystem verloren. Er steuert die Automatisierung eines Teils der Anwendungsinfrastruktur meines Riffaquariums, einschließlich zweier Pumpen, die bei Wasserwechseln frisches Salzwasser ins Hauptsystem bringen.
Wir haben diese Pumpen mit aktivierten Fallback-Werten konfiguriert – eine standardmäßige Sicherheitsmaßnahme bei ausbleibender Systemkommunikation. Als der Controller ausfiel, starteten sie automatisch und liefen weiter. Unkontrolliert. Unkoordiniert. Unbeobachtet.
Das Ergebnis? Der Haupttank stand kurz vor dem Überlaufen und Lori versuchte hektisch, die Situation zu beherrschen. Es zeigt sich, dass Automatisierung ohne klare Grenzen keine kluge Lösung ist. Sie birgt Risiken.
Diese Erinnerung ist entscheidend, wie wir moderne IT-Architekturen gestalten – vor allem, da KI zunehmend die Richtung vorgibt.
Automatisierung ist nur so sicher wie ihr Ausfallverhalten
Was im Tank passierte, lag weder an einem Fehler noch an einem Hardwareproblem. Die Pumpen haben genau das getan, was wir ihnen befahlen. Das Problem war, dass sie ohne Stopp weiterarbeiteten, als der Controller versagte. Es gab keinen Leistungsschalter. Keinen externen Watchdog. Keine intelligente Ausfallsicherheitsstrategie.
Genau das passiert in einem KI-gesteuerten IT-System.
Stellen Sie sich vor, KI-generierte Richtlinienaktualisierungen würden auf die Live-Infrastruktur angewendet. Oder Entscheidungen zur Verkehrslenkung in Echtzeit, die auf einem Modell basieren, das still und leise versagt. Oder eine Bereitstellungspipeline, die weiterhin Änderungen vornimmt, weil der Controller nie explizit „Stopp“ gesagt hat.
In diesen Momenten heißt Schweigen nicht Zustimmung. Es warnt vor Gefahr.
Die Rolle von Load Balancern als Schutzschalter
In den meisten Unternehmensarchitekturen setzen wir auf Load Balancer, API-Gateways und Service-Meshes als unsere Schaltstellen. Sie überwachen die Systemgesundheit, erkennen Verzögerungen, steuern Wiederholungen und schalten fehlerhafte Systeme ab, bevor sie andere Komponenten gefährden.
Damit sorgen wir nicht nur für sauberen Betrieb, sondern begrenzen Ausfälle und sichern so Ihr Vertrauen in autonome Systeme.
Wenn die Steuerebene ausfällt, besteht die Aufgabe des Load Balancers darin, den Datenverkehr zu stoppen und nicht davon auszugehen, dass alles in Ordnung ist.
Manchmal ist „Fail ON“ die beste Lösung
Natürlich sollten bei einem Ausfall nicht alle Systeme heruntergefahren werden. In meinem Riffaquarium sind die Umwälzpumpen des Schaubeckens ebenfalls automatisiert, doch ich stelle sie bewusst so ein, dass sie im Fehlerfall weiterlaufen.
Weil ohne Strömung der Sauerstoff sinkt und Fische sterben.
Genau diese Feinheit macht den Unterschied. Bestimmte Systeme müssen jederzeit laufen, etwa DNS, Identitätsdienste und Basistelemetrie. Prozessautomatisierungen wie Richtlinienerstellung oder gestaffelte Bereitstellungen? Die sollten ausfallen, wenn der Controller nicht mehr verfügbar ist.
Hier entsteht die eigentliche Herausforderung bei KI-Agenten: Sie erkennen nicht immer, wenn sie falschliegen. Deshalb muss die umgebende Architektur das ausgleichen.
Der Einsatz von KI wächst – und damit auch der Bedarf an klaren Grenzen
Die Ergebnisse des F5 State of Application Strategy Report 2025 bestätigen, was viele von uns bereits vor Ort erleben: KI geht vom Vorschlag zur Umsetzung über.
- 77 % der Befragten wollen, dass KI Vorschläge zur Anpassung von Richtlinien und Konfigurationen erstellt.
- 45 % wünschen, dass KI diese Richtlinien automatisch in Echtzeit anpasst, um SLOs zu erfüllen.
- 55 % möchten, dass KI Skripte ausführt, um neue Konfigurationen und Richtlinien bereitzustellen oder bestehende anzupassen.
Das zeigt uns etwas Wesentliches: Wir betreten das Zeitalter autonomer digitaler Agenten, und Unternehmen ziehen sich nicht zurück. Sie legen stattdessen an Tempo zu.
KI, die Konfigurationen ohne menschliche Prüfung schreibt oder verändert? Das wäre wie Pumpen, die ohne Kontrolle laufen. Es ist nur eine Frage der Zeit, bis etwas überflutet oder beschädigt wird.
Fazit: Schaffen Sie Systeme, die wissen, wann sie stoppen müssen
KI ist unverzichtbar. Leistungsschalter ebenfalls.
Indem wir immer mehr intelligente Agenten in unsere Systeme integrieren – in Verkehrsflüsse, Konfigurationsmechanismen und Richtlinienentscheidungen – statten wir die zugrunde liegende Infrastruktur mit klaren, automatischen Grenzwerten aus.
Lastverteiler. Gateways. Gesundheitsprüfungen. Wiederholungsmechanismen. Sie sind mehr als nur Muster; sie schaffen sichere Grenzen für autonome Abläufe. Darum haben wir die Application Delivery Top 10 entwickelt, um die zentrale Rolle der Anwendungsbereitstellung für Betrieb und Sicherheit digitaler Umgebungen hervorzuheben. Denn mit zunehmender Automatisierung nimmt ihre Bedeutung als Steuerungselement für digitale Geschäftsprozesse weiter zu.
Automatisieren ohne Disziplin schafft keine Resilienz.
Mit einem Cron-Job herrscht einfach Chaos.