KI im Unternehmen — Betrieb & Monitoring — SLOs für KI-Services
Service Level Objectives (SLOs) für KI-Services sind entscheidend, um die Performance und Zuverlässigkeit dieser Technologien innerhalb eines Unternehmens sicherzustellen. Während herkömmliche IT-Dienste bereits seit Jahren auf bewährte Methoden zur Definition und zum Monitoring von SLOs zurückgreifen, stehen Unternehmen bei KI-Services oft vor neuen Herausforderungen. Ein klar definiertes SLO kann messbare Qualitätsstandards für die Leistung von KI-Services liefern und ist somit ein unerlässliches Instrument für das Betriebs- und Monitoring-Team.
Typische Fehler bei SLOs für KI-Services
Ein häufiger Fehler besteht darin, SLOs nicht spezifisch genug für die Eigenheiten von KI-Systemen zu definieren. Herkömmliche IT-SLOs orientieren sich an Verfügbarkeits- und Latenzmetriken, die selten die komplexen Anforderungen eines KI-Services vollständig abdecken. KI-Systeme können zum Beispiel empfindlich auf schwankende Datenqualitäten oder unterschiedliches Anwenderverhalten reagieren. Eine Korrektur liegt hier in einer genaueren Analyse der spezifischen Leistungsindikatoren, die für die Funktionalität und Benutzererfahrung relevant sind. Dies könnte neben der Erfolgsrate von Anfragen auch Metriken wie die Genauigkeit von Vorhersagen oder die Zeit zur Modellaktualisierung umfassen.
Ein weiterer Fehler ist das Ignorieren der Skalierbarkeit bei der SLO-Definition. Viele Unternehmen definieren Leistungsziele basierend auf der gegenwärtigen Betriebsumgebung, ohne zukünftige Wachstumsbedarfe oder Lastspitzen zu berücksichtigen. Die Lösung besteht darin, SLOs so zu gestalten, dass sie flexibel anpassbar sind und zugleich realistische Zielvorgaben für das horizontale und vertikale Wachstum beinhalten.
Der dritte Fehler liegt oft in der Vernachlässigung der kontinuierlichen Überwachung und Anpassung von SLOs. Sobald SLOs definiert sind, werden sie häufig nicht regelmäßig überprüft oder angepasst, um relevanten Veränderungen im Geschäftsumfeld, Datensätzen oder in der Technologie Rechnung zu tragen. Eine effektive Strategie zur Korrektur besteht darin, Prozesse zu implementieren, die regelmässige Überprüfungen und Anpassungen der SLOs basierend auf neuen Informationen und Veränderungen sicherstellen.
Handlungsanleitung für die kommenden 14–30 Tage
Analyse der gegenwärtigen KI-Infrastruktur: Beginnen Sie mit einem umfassenden Audit Ihrer derzeitigen KI-Services und deren Betriebsszenarien. Identifizieren Sie die Leistungsindikatoren, die wirklich entscheidend für den Erfolg sind. Diese Phase sollte innerhalb der ersten Woche abgeschlossen werden.
Definition spezifischer SLO-Metriken: Erstellen Sie einen Katalog von SLOs, die spezifisch auf Ihre KI-Services abgestimmt sind. Achten Sie darauf, dass sie sowohl die Qualität der Ausgabe (wie Genauigkeit, Präzision) als auch betriebliche Aspekte (wie Verfügbarkeit, Reaktionszeit) abdecken. Planen Sie hierfür bis zu zwei Wochen ein.
Implementierung von Überwachungsmechanismen: Richten Sie ab Woche zwei geeignete Monitoring-Tools und -Prozesse ein, um die Einhaltung der SLOs kontinuierlich zu überwachen. Nutzen Sie dabei Automatisierungstools, um effizient Daten zu erheben und Alarme bei Abweichungen auszulösen.
Pilotphase und Anpassung: In den folgenden zwei Wochen setzen Sie die definierten SLOs in einer kontrollierten Umgebung um und evaluieren deren Anwendung in der Praxis. Sammeln Sie Feedback aus dem Tagesbetrieb und justieren Sie die SLOs nach Bedarf.
Regelmässiger Review-Zyklus: Abschliessend, führen Sie einen Prozess ein, der es erlaubt, die SLOs in regelmässigen Abständen — idealerweise monatlich — zu überprüfen und anzupassen, um sicherzustellen, dass sie immer noch den Anforderungen des Unternehmens entsprechen.
Durch diese systematische Vorgehensweise wird gewährleistet, dass KI-Services effektiv überwacht und optimiert werden, um den maximalen Nutzen für das Unternehmen zu erreichen.