Monitoring von AI Backend Komponenten ist ein wachsender Bestandteil moderner Architekturen, weil KI-Anteile eigene Anforderungen an Beobachtung mitbringen. Wer hier strukturiert arbeitet, kann Probleme früh erkennen. Der Kurs zeigt das systematische Monitoring solcher Komponenten.
!Kursinhalt
!1. Anforderungen an Monitoring
*Verfügbarkeit, Latenz und Fehlerquoten
*Qualität der KI-Komponenten
*Kosten- und Tokenverbrauch
!2. Datenquellen und Werkzeuge
*Logging-Frameworks
*Metriken und Tracing
*Spezielle Plattformen für KI-Beobachtung
!3. Auswertung und Reaktion
*Dashboards für relevante Kennzahlen
*Schwellenwerte und Alarme
*Verbindung zu On-Call-Prozessen
!4. Verzahnung mit Entwicklung und Pflege
*Iteration anhand von Beobachtungen
*Verbindung mit Releaseprozessen
*Schnittstelle zu Compliance
!Berufliche Relevanz
*Belastbarer Betrieb komplexer KI-Backbones
*Schnellere Reaktion auf Probleme
*Profilierung im Bereich KI-naher Operations