Die industrielle KI-Plattform

AIM – Agile IT Management GmbH

Benötigte Rollen

Neben den Rollen Product Owner, Software Entwickler und DevOps Engineer werden auch die Rollen Data Engineer, Machine Learning Engineer und Data Scientist in einem KI-Projekt benötigt. Das Spielfeld des Data Engineers liegt in der robusten Verarbeitung und Bereitstellung von Datenbeständen, der Data Scientist ist primär für die KI spezifischen Teile zuständig und der Machine Learning Engineer schlägt die Brücke zwischen Data Science und der klassischen Entwicklung. Beachtet werden muss, dass eine Person im Entwicklungsteam mehrere Rollen übernehmen kann, sogenannte t-Shaped-Skills. Eine KI-Plattform muss nun die Arbeitsweise der einzelnen Rollen unterstützen und die Zusammenarbeit im Team fördern.

Aufgaben und die richtigen Werkzeuge

Neben den Phasen gibt es außerdem verschiedene Aufgaben zu erledigen. Eine Plattform muss diese Aufgaben unterstützen, sodass das Entwicklungsteam auf die Kernherausforderungen konzentrieren kann. Ein Überblick über die Prozessschritte zeigt das Schaubild:

Hier empfiehlt sich ein agiles Vorgehen, zudem dürfen die einzelnen Umsetzungsschritte nicht alleine stehen, sondern müssen immer in einem Gesamtzusammenhang gesehen werden. Hat man die produktive Verwendungssituation bei der Implementierung der Modelle im Hinterkopf, lässt sich später einfach das entstandene Modell im Minimum Viable Product (MVP) integrieren und verwenden. Dieser Transfer ist einer der Hauptgründe, warum KI-Projekte scheitern. Die Plattform muss diese Vorgehensweise unterstützen und Werkzeuge anbieten, um diese Hürden aufzulösen. Wichtiger Aspekt ist, dass man in der produktiven Laufzeitumgebung Feedback-Schleifen etabliert, durch Monitoring einen reibungslosen Betrieb sicherstellt und die Automatisierung aller Lebenszyklen einführt. Das gilt sowohl für Projekte als auch für die KI-Plattform. So lässt sich eine kontinuierliche Verbesserung, Stabilisierung und Absicherung der Anwendung sicherstellen.

Betrieb einer industriellen KI-Plattform

Man muss grundsätzlich darin unterscheiden wo die Plattform und wo die konkrete Applikation läuft. Die Plattform sollte erstmal zentral zur Verfügung stehen. Das reduziert den individuellen Aufwand innerhalb eines Projektes. Hat die eigentliche Applikation in der späteren produktiven Situation keinen Zugriff auf die Services der Plattform, müssen einzelne Komponenten individuell mit der Applikation ausgeliefert werden können. Es kommen folgende Betriebsszenarien in Frage:

  • On-Premise im Rechenzentrum des Kunden,
  • in der eigenen oder der kundenspezifischen Private Cloud,
  • in der eigenen oder der kundenspezifischen Public Cloud oder
  • in der hybriden, also einer Kombination aus Private und Public Cloud.

Möchte man sich nicht von einem Cloud Provider abhängig machen, lohnt sich die Investition in eine Art der Virtualisierung oder Container Orchestrierung. Das ermöglicht schnell und einfach die automatische Provisionierung aller nötigen Komponenten – nahezu unabhängig von der genutzten unterliegenden Infrastruktur oder Cloud Anbieter. Das individuelle Ausrollen von Plattform Komponenten und Applikation kann so auf die immer gleichbleibende Art und Weise geschehen.

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