Observability ohne Datenabfluss

  • Telemetrie: OpenTelemetry Collector aggregiert Metriken, Traces, Logs. Export ausschließlich an lokale Backends.
  • Retention und Klassifikation: Unterschiedliche Aufbewahrungsfristen nach Datenklasse; PII‑Reduktion an Quelle.
  • eBPF‑gestützte Einblicke: Cilium Hubble oder Parca für Profiler, ohne invasive Agent‑Flut.

MLOps und LLM‑Betrieb on-prem

Artefakte und Experimente:

  • Modell- und Artefakt‑Registry: MLflow on‑prem mit MinIO‑Backend. Model Cards, Metriken, Datasets versioniert.

  • Feature Store: On‑prem Feature‑Store (Feast) oder Postgres‑basierte Eigenlösung mit Snapshot‑Reproduzierbarkeit.

  • Evaluation: Offline‑Benchmarks mit synthetischen Daten, deterministische Seeds, reproduzierbare Pipelines.

GPU‑Scheduling:

  • NVIDIA GPU Operator für Treiber/CUDA, MIG Partitionen in Multi‑Tenant‑Umgebungen.

  • NUMA‑und Topologie‑Bewusstsein: Pinning für Low‑Latency‑Inference, real‑time Kernel, wenn wirklich notwendig.

  • Quoten: GPU‑Quota und preemptible Queues, damit Ad‑hoc‑Experimente nicht Produktionsinferenz verdrängen.

LLM‑Serving:

  • Server-Engines: vLLM/TensorRT‑LLM für Throughput, llama.cpp für Edge/CPU‑Fälle.

  • Quantisierung: 4‑/8‑Bit für Kosten/Leistung; Trade-off Qualität vs Latenz glasklar messen, nicht raten.

  • Tokenisierung: CPU‑Offload spart GPU‑RAM, erhöht aber Latenzspitzen – je nach SLO entscheiden.

Governance und Audit:

  • Prompt/Response‑Korridor: Für regulierte Branchen braucht es transparente Entscheidungswege. Eine Governance‑Komponente (z. B. unser Alpi-M) erzwingt Policies, maskiert sensible Felder, protokolliert Interaktionen revisionssicher und erlaubt Offline‑Audits. Overhead in Millisekunden, aber Compliance‑Gewinn enorm.

  • Rollouts: Canary‑Inferenz nach Nutzergruppe/Use‑Case; Rückroll in Sekunden; Evaluationsmetriken fließen in Freigabeentscheidungen.

Sicheres API‑Design für langlebige Systeme

  • Evolvierbare Schnittstellen: Stabiler Kern (z. B. Protobuf/Avro) mit strikten Kompatibilitätsregeln, „nullable by default“ vermeiden, Versionierung klar definieren.
  • Kontrakt-Tests: Consumer‑Driven Contracts, um Upgrades entkoppelt zu ermöglichen.
  • Migrationsfenster: Längere Koexistenz alter und neuer Endpoints, klare Deprecation‑Politik.
  • Datenbudget: Felder mit Datenklassen taggen (PII/Non‑PII), Durchsatz‑ und Retentions‑SLOs als Teil des API‑Kontrakts.

Disaster Recovery und Patch-Strategie

  • Backups:
  • etcd‑Backups verschlüsselt, regelmäßig getestet.
  • Snapshots der PVs (CSI‑Snapshots), Offsite‑Kopien, WORM‑Buckets für Unveränderlichkeit.
  • DR‑Runbooks: Ziel‑RTO/RPO realistisch; Wiederanlauf in isolierter Testumgebung üben; Abhängigkeiten (IdP, Registry, DNS) explizit behandeln.
  • Patching:
  • Kumulative, signierte Updates, gebündelte Wartungsfenster.
  • Blue/Green‑Cluster‑Upgrades per Cluster‑API oder Node Pools; Workloads drainen, SLOs überwachen.
  • Kernel‑ und Treiber‑Updates abgestimmt mit GPU‑Stacks.

Ökonomische Überlegungen (TCO statt Bauchgefühl)

  • CapEx vs OpEx: On‑prem amortisiert sich bei konstanten Lasten und sensiblen Daten häufig nach 12–36 Monaten, besonders bei GPUs. Spikes lassen sich über Pufferkapazität oder private EU‑Hoster abfedern.
  • Personal: K8s-Betrieb ist kein Nebenjob. Zwei bis drei Engineers mit Plattform‑Fokus genügen oft für 50–150 Nodes, wenn Prozesse und Tooling stimmen.
  • Vermeide Overengineering: Starten Sie mit einem Cluster, klaren SLOs und GitOps. Multi‑Cluster‑Federation und Mesh kommen nur, wenn ein echter Grund existiert (z. B. Domänen‑Isolation, Exportkontrolle, geografische Trennung).

Entscheidungsrahmen: Cloud, on-prem oder Hybrid?

  • Datenlokalität streng? On‑prem oder EU‑Sovereign‑Cloud eines europäischen Anbieters. Air‑Gap nötig? On‑prem.
  • Latenz < 10 ms zum Sensor/Aktor? Edge/on‑prem.
  • Lebenszyklus > 10 Jahre mit kontrollierten Upgrades? On‑prem oder dedizierte Private‑Cloud; vermeiden Sie kurzlebige Managed‑SaaS‑Abhängigkeiten im Kern.
  • Teamgröße < 5 Plattform‑Engineers? Starten Sie klein: Einfache Distribution, klare Standards, später ausbauen.
  • Bedarf an elastischer, kurzfristiger Rechenlast ohne Sensibeldaten? Temporäre Auslagerung an EU‑Hoster mit strengen Verträgen möglich – aber Datenklassifikation zuerst.

Minimaler, tragfähiger Startaufbau (pragmatisch)

  • Infrastruktur: 3‑5 Worker‑Nodes (davon 1‑2 mit GPU), 3 Control‑Plane‑Nodes, redundante Storage‑Backends.
  • Plattform:
  • Kubernetes (RKE2/kubeadm), Cilium, cert-manager (Private CA).
  • Harbor Registry (mit Trivy), GitLab on‑prem, Argo CD.
  • Vault (optional HSM), Keycloak (AD‑Integration).
  • Observability: OpenTelemetry Collector, Prometheus, Loki, Tempo/Jaeger, Grafana.
  • Daten/ML:
  • MinIO, Postgres, MLflow, Feature Store (leichtgewichtig).
  • vLLM/TensorRT‑LLM für LLM‑Serving, GPU Operator.
  • Alpi-M für Observability/Governance von LLM‑Agents.
  • Prozesse:
  • GitOps‑Repo als „Single Source of Truth“.
  • SBOM‑und Signaturpflicht für alle Images.
  • Canary‑Rollouts, wöchentliche Patch‑Cadence.

Anti-Patterns, die wir real gesehen haben

  • Lift-and-shift von Cloud-Tutorials: 30 Microservices für ein Team mit zwei Entwicklern, ohne Not – Betrieb überfordert, Mean-Time-To-Recovery explodiert.
  • Geheimnisse im Git: Base64 ≠ Verschlüsselung. Ohne Vault/SOPS/Sealed‑Secrets landen Sie schnell im Audit‑Feuer.
  • „Wir patchen nie, wir sind sicher im Air-Gap“: Air‑Gaps sind poröser als gedacht (USB, Maintenance‑Fenster, Supply‑Chain). Ohne regelmäßiges Patchen ist es nur Security‑Theater.
  • Unsignierte Images, kein SBOM: Compliance‑Dead‑End. Spätestens bei Vorfällen fehlt die Nachvollziehbarkeit.
  • Service Mesh by default: Istio für drei Services macht niemanden glücklich. Starten Sie mit NetworkPolicies und mTLS, erst bei Bedarf Mesh.

Kurzer Praxis-Schnipsel: Fleet Intelligence im Bahnkontext

Ausgangslage: Mehrere Depots, eingeschränkte WAN‑Verbindungen, sensible Fahrzeug‑ und Betriebsdaten. Lösung:

  • Pro Depot ein Edge‑Cluster (K3s), zentrale Auswertung im Rechenzentrum (RKE2).

  • NATS für Telemetrie mit lokalen Puffer‑Stores; periodische, signierte Synchronisation zur Zentrale.

  • GitOps‑Rollouts aus einem internen Mirror; Updates depotweise mit Canary‑Strategie.

  • Keycloak lokal mit Fallback‑OIDC‑Clients, zentrale Richtlinienreplikation.

  • ML‑Modelle (Anomalieerkennung) über MLflow versioniert; Inferenz on‑site, zentrale Re‑Trainingsjobs aus pseudonymisierten Daten.

  • Vollständige Telemetrie on‑prem; SLO‑Verletzungen triggern automatische Rollbacks.

Das Ergebnis: Deterministische Latenzen, keine Datenabflüsse, reproduzierbare Deployments – und ein Betrieb, den ein kleines Team dauerhaft stemmen kann.

Meinungsstarker Schluss