Warum stabile Datenpfade entscheidend für KI im Produktivbetrieb sind

Unternehmen scheitern bei der Skalierung von KI-Lösungen oft nicht an der Technologie selbst, sondern an der zugrundeliegenden Infrastruktur. Während Pilotprojekte mit kontrollierten Bedingungen noch stabil laufen, zeigen sich im Echtbetrieb strukturelle Schwächen – insbesondere bei der Datenübertragung. Punkt-zu-Punkt-Architekturen, die Speicher direkt mit Rechenleistung verbinden, versagen unter hohem Lastaufkommen, was zu verzögerten Inferenzpipelines, veralteten Kontexten in RAG-Systemen und ungenutzten GPU-Ressourcen führt.

KI-Produktivbetrieb verlangt mehr als nur Pilotstabilität

In der Theorie klingt die direkte Verbindung zwischen Client und Speicher schlank und effizient. In der Praxis führt diese Architektur jedoch zu einem Dominoeffekt bei Ausfällen: Fällt ein einzelner Speicherknoten aus, leidet die gesamte Clusterleistung. „Punkt-zu-Punkt-Verbindungen sind nicht resilient“, erklärt Paul Pindell, Principal Solutions Architect bei F5. „Ein einziger Ausfall kann das gesamte System blockieren – und das zu einem Zeitpunkt, an dem die KI genau dann zuverlässig arbeiten muss, wenn das Unternehmen sie am dringendsten braucht.“

Diese Problematik verschärft sich durch moderne KI-Workflows wie Retrieval-Augmented Generation (RAG) oder agentenbasierte Systeme, die auf Speicher wie S3 als primäre Datenquelle setzen. Doch das Netzwerk zwischen Speicher und Rechenleistung wurde nie für die hohen Durchsatzanforderungen ausgelegt, die nötig sind, um GPUs optimal auszulasten. Die Folge: Verlangsamte Inferenzprozesse führen zu veralteten Antworten, während ungenutzte GPUs die Betriebskosten in die Höhe treiben.

Kostenintensive Stillstände und verpasste Chancen

„Unternehmen konzentrieren sich oft auf die GPU-Auslastung, doch bei KI-Systemen reicht das nicht“, sagt Tanu Mutreja, Senior Director of Product Management bei F5. „Die Infrastruktur beeinflusst hier jedes Nutzererlebnis, jede Kundenerfahrung und sogar Compliance-Anforderungen.“

Ein konkretes Beispiel: Wenn Inferenzpipelines stocken, entstehen nicht nur Service-Level-Vereinbarungen (SLA)-Verletzungen, sondern auch Reputationsrisiken durch ungenaue oder veraltete KI-Antworten. Gleichzeitig bleiben teure GPU-Ressourcen ungenutzt – eine Kombination, die sowohl die Skalierbarkeit als auch die Wirtschaftlichkeit beeinträchtigt. „Die zentrale Frage lautet: Kann die Infrastruktur zuverlässige, sichere und qualitativ hochwertige KI-Erlebnisse bei nachhaltigen Kosten liefern?“, so Mutreja.

Drei Säulen für eine produktionsbereite Datenlieferung

F5 setzt auf eine neue Herangehensweise: Datenlieferung wird als eigenständige Infrastrukturkomponente behandelt – ähnlich wie die Anwendungsbereitstellung (Application Delivery), die bereits seit Jahren den Datenfluss zwischen Nutzern und Anwendungen optimiert. Für KI-Systeme bedeutet das eine gezielte Steuerung des Datenflusses zwischen Speicher, Netzwerk und Rechenleistung.

Drei Kerneigenschaften machen diese Datenlieferung produktionsfähig:

• Beobachtbarkeit: Echtzeit-Überwachung von Latenz, Durchsatz und Netzwerkgesundheit, um Engpässe frühzeitig zu erkennen.
• Programmierbarkeit: Dynamische Routing-Entscheidungen, Lastverteilung und automatische Failover-Mechanismen, die auf Echtzeitdaten reagieren.
• Fehlertoleranz: Resilienz gegen Netzwerkstörungen, Speicherengpässe oder unerwartete Lastspitzen, ohne die Leistung zu opfern.

Ein konkreter Anwendungsfall zeigt das Potenzial: In einer Architektur mit Dell ObjectScale setzt F5 die BIG-IP-Lösung als kontrollierenden Puffer zwischen Speicher und KI-Rechenleistung ein. Dadurch werden Speichersysteme vor ungewollten Lastspitzen geschützt – etwa durch falsch konfigurierte Abfragen, die versehentlich eine DoS-ähnliche Situation auf dem Speicher auslösen.

„Wir haben Fälle erlebt, in denen eine falsche Parametrierung im KI-Bereich die S3-Speicherinfrastruktur faktisch lahmgelegt hat“, berichtet Pindell. „Nicht durch einen Angriff, sondern durch einen einfachen Fehler – und das mit gravierenden Folgen für das gesamte Unternehmen.“ Mit BIG-IP als zentralem Steuerungspunkt lassen sich solche Szenarien vermeiden, ohne die Performance zu beeinträchtigen.

Herausforderungen im hybriden und Multicloud-Einsatz

Besonders komplex wird die Situation bei hybriden oder Multi-Cloud-Deployments. Hier müssen Daten durch heterogene Umgebungen mit unterschiedlichen Sicherheitsrichtlinien, Identitätsmanagement-Systemen und Compliance-Anforderungen fließen. Eine manuelle Steuerung ist hier kaum noch machbar – stattdessen braucht es programmierbare Datenflüsse, die automatisch auf Veränderungen reagieren.

Die Kombination aus Echtzeit-Beobachtbarkeit und intelligenter Verkehrssteuerung schafft hier Abhilfe. Sie bietet eine einheitliche Übersicht über Netzwerk- und Infrastrukturzustände, selbst über verschiedene Cloud-Umgebungen hinweg. Gleichzeitig ermöglicht sie eine dynamische Anpassung der Datenflüsse, um Ausfälle zu vermeiden und die Performance zu sichern.

Für Unternehmen, die KI-Lösungen erfolgreich in den Produktivbetrieb überführen wollen, wird die Datenlieferung damit zum entscheidenden Erfolgsfaktor. Nur wer diese Infrastrukturkomponente genauso strategisch angeht wie die KI-Modelle selbst, kann langfristig skalierbare, zuverlässige und kosteneffiziente KI-Systeme betreiben.

Die Zukunft gehört jenen, die erkannt haben: KI ist nicht nur eine Frage der Algorithmen – sondern der Infrastruktur, die sie trägt.