Integration von KI-Modellen in bestehende Anwendungen

Bewertung und Planung

Die Integration von KI-Funktionen in bestehende Systeme beginnt mit einer gründlichen Analyse und strategischen Planung. Bevor Integrationscode geschrieben wird, müssen Teams ihre aktuelle Architektur bewerten, potenzielle Engpässe identifizieren und eine robuste Integrationsstrategie entwerfen, die Störungen minimiert und gleichzeitig den Nutzen maximiert.

Erste Bewertungsschritte

• Bewertung der Systemarchitektur

• Messung der Leistungsgrundlage

• Analyse der Datenflüsse

• Ressourcen- und Kapazitätsplanung

• Identifikation von Integrationspunkten

Diese Vorarbeit bildet das Fundament für eine erfolgreiche Integration. Teams, die diese entscheidende Phase überspringen, stoßen später im Implementierungsprozess häufig auf erhebliche Herausforderungen.

Integrationsmuster und bewährte Verfahren

Die Art und Weise, wie KI-Modelle integriert werden, hat großen Einfluss auf die Leistung, Skalierbarkeit und Wartbarkeit einer Anwendung. Moderne Integrationsmuster bieten verschiedene Ansätze – von Microservices bis hin zu API-first-Designs.

Eine der wichtigsten Entscheidungen betrifft die Wahl zwischen synchronen und asynchronen Integrationsmustern. Beide Ansätze haben ihre Vor- und Nachteile, insbesondere bei ressourcenintensiven KI-Operationen. Bei der Entscheidung sollten Faktoren wie Antwortzeit, Verarbeitungslast und Systemkopplung berücksichtigt werden.

Zu berücksichtigende Aspekte:

• Microservices vs. monolithische Integration

• Echtzeit- vs. Batch-Verarbeitung

• Überlegungen zur Edge-Computing-Architektur

• Caching-Strategien

• Failover-Mechanismen