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MLOps & Zuverlässigkeit
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AI Health Orchestrator

Modellzuverlässigkeit auf Produktionsniveau für Teams, die sich keine Ausfallzeiten leisten können

Überwacht kontinuierlich den Zustand jedes AI-Modells und Service-Endpunkts in Ihrem Stack. Wenn ein Modell degradiert, die Latenz ansteigt oder ein Anbieter ausfällt, erkennt der Orchestrator das Ereignis innerhalb von Sekunden und leitet den Datenverkehr an ein gesundes Fallback um — automatisch, ohne menschliches Eingreifen.


Alles, was Sie brauchen, um Modelle gesund zu halten

Entwickelt für Engineering-Teams, die AI in der Produktion betreiben — kein Dashboard-Spielzeug, sondern eine aktive Steuerungsebene mit Biss.

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Echtzeit-Überwachung des Modellzustands

Kontinuierliches Abfragen jedes registrierten Modell-Endpunkts. Verfolgt Liveness, Readiness und Sättigung in konfigurierbaren Intervallen. Warnungen werden innerhalb von 30 Sekunden nach einer erkannten Anomalie ausgelöst.

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Automatisches Failover & Selbstheilung

Richtliniengesteuertes Failover auf sekundäre oder tertiäre Modellanbieter ohne erforderliche Codeänderung. Ausgefallene Endpunkte werden unter Quarantäne gestellt und nach einem konfigurierbaren Abkühlzeitplan neu bewertet, bevor sie wiederhergestellt werden.

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Latenz-, Durchsatz- & Fehlerraten-Telemetrie

Latenzhistogramme pro Modell mit p50/p95/p99, Durchsatz in Tokens pro Sekunde und Fehlerraten-Zeitreihen. Alle Signale sind sofort nach Prometheus und Grafana exportierbar.

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Multi-Modell-Routing & Fallback-Ketten

Definieren Sie Routing-Regeln basierend auf Latenzschwellen, Kostenbudgets oder Anforderungen an Fähigkeiten. Ketten können sich über mehrere Anbieter erstrecken — primär, sekundär und letzter Ausweg — mit gewichteter Datenverkehrsaufteilung während schrittweiser Migrationen.

🚨
Anomalieerkennung & Alarmierung

Die statistische Abweichungserkennung auf gleitenden Fenstern kennzeichnet plötzliche Qualitätsverschlechterungen, Token-Anzahl-Drift und Ausreißer bei der Antwortzeit. Warnungen werden über Webhook, PagerDuty oder Slack mit vollständigem Kontext weitergeleitet.

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SLO- & Fehlerbudget-Verfolgung

Definieren Sie Service-Level-Ziele pro Modell oder pro Anwendungsebene. Der Orchestrator verfolgt die Verbrauchsrate gegenüber jedem Fehlerbudget in Echtzeit und gibt Verbrauchsraten-Warnungen aus, bevor sich Ihr SLO-Fenster schließt.


Vier Phasen vom Signal bis zur Lösung

Der Orchestrator führt einen geschlossenen Regelkreis aus. Jede Phase ist beobachtbar und prüfbar.

01
Instrumentieren

Registrieren Sie Modell-Endpunkte über API oder Konfigurationsdatei. Der Orchestrator beginnt sofort mit dem Abfragen — im Modelldienst selbst ist kein SDK erforderlich.

02
Erkennen

Health-Checks, Telemetrie-Erfassung und Anomalie-Bewertung laufen kontinuierlich. Jedes Signal wird mit der Baseline des Modells korreliert, um Rauschen von echter Degradation zu trennen.

03
Wiederherstellen

Wenn ein Schwellenwert überschritten wird, führt der Orchestrator die konfigurierte Wiederherstellungsaktion aus: Datenverkehr umleiten, den Dienst neu starten, an einen Bereitschaftskanal eskalieren oder alle drei nacheinander.

04
Berichten

Jedes Ereignis — Erkennung, durchgeführte Aktion, Wiederherstellungszeit — wird in ein reines Anfüge-Audit-Protokoll geschrieben. Vorfallsberichte werden automatisch für Post-Mortems erstellt.


Bewährt in realen Produktionsszenarien

Dies sind die Situationen, in denen Teams zuerst zum AI Health Orchestrator greifen.

Anbieter-Zuverlässigkeit
Failover bei Ausfall eines Drittanbieters

Wenn ein gehosteter LLM-Anbieter einen regionalen Ausfall oder einen Ratenlimit-Sturm erlebt, erkennt der Orchestrator die erhöhte Fehlerrate innerhalb von Sekunden und verlagert den Datenverkehr zu einem konfigurierten sekundären Anbieter. Endnutzer bemerken keine Unterbrechung; Ingenieure sehen einen zeitgestempelten Vorfallsdatensatz.

Kosten & Leistung
Latenzbasiertes intelligentes Routing

Leiten Sie latenzempfindliche Anfragen zu jedem gegebenen Zeitpunkt an das schnellste verfügbare Modell weiter. Wenn die p95-Latenz am primären Endpunkt steigt, verlagert sich der Datenverkehr automatisch zu einer Option mit geringerer Latenz — und verlagert sich zurück, sobald der primäre Endpunkt sich erholt, ohne Konfigurationsänderung.

Kapazitätsplanung
Sättigungswarnungen vor Auswirkungen

GPU-Speichersättigung, Warteschlangentiefe und Parallelitätsgrenzen werden gegenüber konfigurierbaren Höchstständen verfolgt. Warnungen werden ausgelöst, solange noch Spielraum besteht, und geben Betriebsteams Zeit, zusätzliche Kapazität bereitzustellen, bevor Nutzer eine verschlechterte Qualität oder Timeouts erleben.


Bereit, Ihre AI-Infrastruktur auf Autopilot zu stellen?

LyDian AI, INC. arbeitet direkt mit Engineering- und Plattform-Teams zusammen, um AI Health Orchestrator für Ihren spezifischen Modell-Stack und Ihre SLO-Anforderungen bereitzustellen.

Fragen vor einem Gespräch? Erreichen Sie uns unter +1 813 458 5004

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