• Update Conveyor: Eine vorgelagerte, gehärtete Staging-Zone mit Internetzugang spiegelt ausgewählte Upstream-Artefakte in eine interne Registry, versieht sie mit Unternehmenssignaturen und SBOMs. Von dort werden offline-Bundles in die sichere Zone übertragen.
  • Chart- und Operator-Disziplin: Nur whiteliste Operators/CRDs nutzen. Versionen sind freigegeben und getestet; CRD-Änderungen durchlaufen Migrationspfade mit Backups.
  • Datenbank-Migrationen als First-Class: Migrationen sind versioniert, wiederholbar und im selben Promotionsprozess wie die App-Artefakte. Rollback-Pfade sind dokumentiert.
  • Digital Twin des Clusters: Ein Test-Cluster in der Staging-Zone spiegelt Hardware-Klassen (inkl. GPU). Jede Änderung muss hier grün sein, bevor sie als Bundle exportiert wird.

Ressourcen- und Laufzeitmanagement für ML/LLM-Workloads

  • GPU-Orchestrierung: Dedizierte GPU-Nodes mit Device Plugins; bei Bedarf MIG-Partitionierung für bessere Auslastung. NUMA-Awareness und Pinning helfen, Jitter zu vermeiden.
  • Modellgewichte lokal cachen: NVMe-basierte Cache-Layer für große Modellartefakte; Lesezugriffe minimieren Start-Latenzen. Lokaler Objektspeicher (S3-kompatibel) für Modelle und Artefakte.
  • Scheduling für Durchsatz vs. Latenz: Batch-Inferenz bündelt Anfragen für Effizienz; interaktive Assistenz priorisiert Latenz. Gang-Scheduling (z. B. via Batch-Scheduler) für verteilte Trainings oder große Inferenzjobs.
  • Netzwerk-Tuning: Für Multi-GPU- oder Multi-Node-Setups ist die Interconnect-Bandbreite kritisch. Topologie bewusst planen, Cross-Rack-Kommunikation vermeiden.
  • Tooling-Pragmatismus: Für reine Inferenz setzen wir bevorzugt auf leichtgewichtige, reproduzierbare Stacks (z. B. TensorRT-LLM, Triton Serving oder vLLM – je nach Modell und Ziel). Kern ist: deterministische Builds, messbare Latenz-/Durchsatzprofile, keine versteckten Telemetriepfade.

Architekturbausteine: Was sich on-prem bewährt

  • Infrastruktur
  • Bare Metal für GPU/KI-Workloads, optional Virtualisierung für Management-Dienste.
  • Software-Defined Storage (z. B. verteilte, replizierte Block-/Objektspeicher), Performance-sensitives Material lokal auf NVMe.
  • Netz mit klaren Zonen, East-West-Isolation, eBPF-basierte Policies.
  • Plattform-Schicht
  • Kubernetes als Orchestrator; CNI mit feingranularen Policies.
  • Zertifikats-Management On-Premise (eigene CA), kurzlebige Zertifikate, automatische Rotation.
  • Secrets-Management mit striktem Rechtekonzept, Integrationspfade für HSM/KMS.
  • Private Registries für OCI-Artefakte; Signaturen Pflicht.
  • GitOps-Controller als alleinige Deployment-Automation.
  • Policy-Engine, die Build- und Deploy-Gates durchsetzt (Signaturen, CVE-Budgets, Lizenz-Policies).
  • Observability-Stack lokal, mit klar definierten Ex- und Importpfaden.
  • Daten- und Integrationsschicht
  • Ereignisbus (Kafka oder NATS JetStream) als Rückgrat für Telemetrie und Domänenereignisse; Schema-Registrierung, Retention, ACLs.
  • Relationale Systeme für transaktionale Teile (z. B. Postgres-HA); Caching/Streams für Lese-Skalierung.
  • Objektspeicher für große Binärdaten (Modelle, Telemetrie-Bundles, Bildsequenzen).
  • Applikationsschicht
  • API-Gateway/Ingress mit mTLS, AuthN via Unternehmens-IdP, AuthZ über Policies.
  • Services mit stabilen, versionierten APIs; consumer-driven Contracts.
  • KI-Dienste mit klarer Trennung von Modell, Serving, Governance. Alpi-M als Observability/Governance-Layer für LLM-Agenten und ihre Tool-Aufrufe.

Microservices vs. Monolith in der souveränen Plattform

On-Premise verleitet zu “weniger ist mehr” – zurecht. Nicht jede Domäne braucht Dutzende Microservices. Bewährt hat sich:

  • Start mit wenigen, wohldefinierten Services pro Domäne. Ein technisch modularer Monolith kann für frühe Phasen überlegen sein (weniger Betriebs-Overhead).

  • Event-Driven statt Chatty-Sync: Entkoppelung über Ereignisse, Idempotenz, Replays. So bleiben Services robust gegen kurzzeitige Netz-/Lastspitzen.

  • Stabilität der Verträge: Langlebige APIs und Contracts schlagen kurzfristige Flexibilität. Offline-Standorte danken es mit weniger Update-Schmerz.

Sicherheits- und Compliance-Aspekte, die oft vergessen werden

  • Zeit und Identität: Ohne zuverlässige Zeitquelle kippen Zertifikate und Token. Redundante Zeitserver und klare Fallbacks sind Pflicht.
  • Offline-fähige CRLs/OCSP: Zertifikatsprüfungen dürfen nicht vom Internet abhängen, sonst kommt es zu Totalausfällen im Air-Gap.
  • Forensikfreundliche Logs: Append-only Speicher für Audits, manipulationssicher, mit klarer Aufbewahrungsfrist.
  • Getrennter Datenraum für Tests: Keine Produktionsdaten in Testumgebungen; synthetische Daten oder dedizierte Anonymisierungspipelines.

Wann Public Cloud trotzdem sinnvoll sein kann

  • Nicht-sensitive Lasttests, Benchmarking, Evaluierung neuer Modell-Backends. Ergebnisse werden als Profile übernommen; Artefakte selbst bleiben intern.
  • Training mit vollständig synthetischen Daten zur Architekturvalidierung.
  • Build-Farmen für Open-Source-Abhängigkeitsanalysen in einer isolierten, vorgelagerten Zone. Der sichere Raum sieht nur geprüfte Ergebnisse.

Antipatterns aus der Praxis

  • Vollständige Replik der Hyperscaler-PaaS-Landschaft On-Premise: Zu teuer, zu komplex. Fokus auf das, was die Domäne wirklich braucht.
  • Unkontrollierte Operator-Wildwiese: Jeder Operator ist eine Erhöhung der Angriffs- und Ausfallfläche. Knappe, freigegebene Liste fahren.
  • Hidden Egress: Container-Basen mit eingebauten Telemetrie-Calls nach draußen. Basis-Images reviewen, hart machen, signieren.
  • Über-Fragmentierung: Mikroservices ohne klare Domänengrenzen führen On-Premise zu operativer Überlast.

Ein pragmatischer Migrationspfad

Phase 1 – Lab und Referenzarchitektur:

  • Minimal-Cluster im Lab, GitOps und Registry aufsetzen, Observability integrieren.

  • Ein echter, aber risikoarmer Anwendungsfall (z. B. Telemetrieaufnahme, internes Dashboard) produktionsnah bauen.

Phase 2 – Härtung und Supply Chain:

  • Signaturen, SBOMs, Policy-Gates verpflichtend machen.

  • Digital Twin-Cluster und Promotionsringe etablieren.

  • Notfall- und Recovery-Übungen fahren.

Phase 3 – Edge- und Air-Gap-Rollout:

  • Update Conveyor einführen, Offline-Bundles operationalisieren.

  • Standort für Standort onboarden, mit klaren SLOs und Betriebsrunbooks.

  • LLM-/KI-Dienste anschließen, Governance-Layer (z. B. Alpi-M) in den Audit-Stream integrieren.

Kosten- und Betriebsrealität

  • CapEx vs. OpEx: GPU- und Storage-Kosten sind planbar, wenn Workloads und SLOs klar sind. Overprovisioning minimieren, Lastprofile messen.
  • Team-Skills: Ein kleines, starkes Plattformteam (Infra+SRE) ist effektiver als verteilte Ad-hoc-Admins. Verantwortlichkeiten und On-Call klar regeln.
  • Runbooks und Automatisierung: Wiederholbarkeit schlägt Heldentum. Jeder Eingriff ist skriptbar, dokumentiert, testbar.

Fazit