Drift, Qualität, Latenz, Ressourcen, Token-Verbrauch und Kosten überwachen.
AI & ML Engineering Lab · Deployment & Operations
AI Monitoring Factory
Drift, Qualität, Latenz, Ressourcen, Token-Verbrauch und Kosten überwachen.
AMFAMEL Factory
AMEL · Factory Portfolio
Eine Capability im Engineering-Lebenszyklus.
Diese Factory ist ein spezialisiertes Werkzeug ihres Labs und stellt eine abgegrenzte technische Fähigkeit bereit. Ein Engineering Contract legt den Bedarf fest; Foundations und Baselines bestimmen das Modell. Ausführung und Ergebnisse bleiben versioniert und überprüfbar.
Individuelles Factory-Profil
AI Monitoring Factory als Capability im AI & ML Engineering Lab.
Die AI Monitoring Factory (AMF) bündelt im AI & ML Engineering Lab den dokumentierten Verantwortungsbereich „Drift, Qualität, Latenz, Ressourcen, Token-Verbrauch und Kosten überwachen“. Sie ist der Domäne „Deployment & Operations“ zugeordnet und wird als eigenständig versionierbare Factory-Capability innerhalb dieses fachlichen Rahmens beschrieben.
Das Profil beschreibt das dokumentierte Zielbild dieser konkreten Factory. Es behauptet weder eine bereits produktive Umsetzung noch Funktionen, die im Factory-Steckbrief nicht festgehalten sind.
- Drift
- Qualität
- Latenz
- Ressourcen
- Token-Verbrauch und Kosten überwachen
- Domäne
- Deployment & Operations
- Engineering Lab
- AI & ML Engineering Lab
- Roadmap-Einordnung
- Phase 2 - Production Readiness, Priorität P1
- Dokumentierter Status
- Konzept im Orthevs Factory-Katalog
Auftrag und Verantwortung
Was die AI Monitoring Factory fachlich abdecken soll.
Die folgenden Verantwortungsfelder stammen aus dem versionierten Steckbrief der AI Monitoring Factory. Sie konkretisieren den Gegenstand „Drift, Qualität, Latenz, Ressourcen, Token-Verbrauch und Kosten überwachen“ für diese Factory und grenzen ihn von allgemeinen Plattformaufgaben ab.
- Verantwortungsfeld · 01
Drift, Qualität, Latenz, Ressourcen, Token-Verbrauch und Kosten überwachen.
- Verantwortungsfeld · 02
Produktionssignale als Metriken, Alerts und Events verfügbar machen.
- Verantwortungsfeld · 03
Monitoring-Ergebnisse für Lifecycle, Retraining, Governance und Incident-Prozesse bereitstellen.
- Verantwortungsfeld · 04
Betriebsverhalten von Modellen und Inferenzpfaden nachvollziehbar machen.
Factory-spezifischer Ablauf
Wie die AI Monitoring Factory in das Orthevs-Modell eingeordnet ist.
Der Ablauf verbindet den fachlichen Auftrag der AI Monitoring Factory mit den im Factory Contract vorgesehenen Übergängen. Er ist ein Zielbild für die Ausarbeitung der Capability, kein Nachweis einer vorhandenen Implementierung.
- 01
Auftrag der AI Monitoring Factory festlegen
Der dokumentierte Gegenstand „Drift, Qualität, Latenz, Ressourcen, Token-Verbrauch und Kosten überwachen“ definiert den fachlichen Ausgangspunkt und die Grenze der AMF-Capability.
- 02
Ein- und Ausgaben von AMF beschreiben
Manifest, Schemas und versionierte Verträge sollen festhalten, welche Eingaben die AI Monitoring Factory verarbeitet und welche Ergebnisse oder Nachweise sie übergibt.
- 03
Im AI & ML Engineering Lab kontrolliert ausführen
Factory Manager, Berechtigungen, Ressourcenangaben und Lifecycle-Zustände ordnen die Ausführung dem zuständigen Lab Core zu.
- 04
Ergebnisse der AI Monitoring Factory nachvollziehbar machen
Status, Artefakte und Provenance sollen die für „Drift, Qualität, Latenz, Ressourcen, Token-Verbrauch und Kosten überwachen“ relevanten Abläufe und Übergaben prüfbar halten.
- 05
Verträge und Grenzen prüfen
Die AMF-Capability bleibt innerhalb ihrer dokumentierten Ownership und nutzt angrenzende Factories oder Plattformdienste nur über ausgewiesene Verträge.
- 06
Versioniert weiterentwickeln
Änderungen an Auftrag, Schnittstellen, Artefakten oder Abhängigkeiten der AI Monitoring Factory sollen als nachvollziehbare Factory-Versionen geführt werden.
Architekturrolle
Wie die AI Monitoring Factory technisch in Orthevs verankert ist.
Die Architektur trennt die fachliche Verantwortung der AI Monitoring Factory von gemeinsamen Lab- und Plattformdiensten. Dadurch bleibt die Capability installierbar, versionierbar und über Verträge integrierbar.
Fachlicher Kontext
Die AI Monitoring Factory gehört zur Domäne „Deployment & Operations“ im AI & ML Engineering Lab. Ihr fachlicher Umfang wird durch den Factory-Steckbrief und die darin benannten Schwerpunkte bestimmt.
Capability und Lifecycle
Die AI Monitoring Factory beschreibt eine spezialisierte Capability des AMEL. Ihr Contract soll Eingaben, Ausgaben, Berechtigungen, Versionen und Nachweise festhalten. Die Umsetzung kann je nach Bedarf als Plugin, Paket, Dienst oder Adapter erfolgen und wird erst in einem konkreten Engineering-Prozess qualifiziert.
Schnittstellen und Verträge
Die AMF-Capability soll Identität, Lifecycle, Capability-Schnittstellen, Artefakte, Ausführungsbedingungen und Abhängigkeiten über versionierte Factory Contracts deklarieren.
Artefakte und Nachweise
Manifest, Verträge, Schemas, Implementierung und Prüfungen bilden die im Konzept vorgesehene technische Form der AI Monitoring Factory; konkrete Ausprägungen werden erst mit ihrer Factory-Version verbindlich.
Liefergegenstände
Was für die AI Monitoring Factory versioniert vorgesehen ist.
Die Artefaktstruktur macht den fachlichen Auftrag der AI Monitoring Factory als prüfbare Factory-Capability greifbar. Sie beschreibt die erwartete Form der Ausarbeitung, nicht bereits vorhandene Dateien oder Releases.
- 01
factory.manifest.yaml für Identity, Version, Runtime, Permissions, Capabilities und Dependencies.
- 02
contracts/ für OpenAPI-, gRPC- oder Event-Verträge.
- 03
schemas/ für typisierte Eingaben, Ausgaben, Artefakte und Provenance.
- 04
src/ für Factory-Logik, Adapter und Runtime-Integration.
- 05
tests/ für Contract-, Lifecycle-, Security- und Integrationsprüfungen.
Integration
Verbindlicher Factory Contract
Der Factory Contract macht die Capability installierbar, kombinierbar und kontrollierbar. Er beschreibt nicht nur ihre Schnittstelle, sondern auch Identität, Lifecycle, Ausführungsbedingungen, Sicherheit, Beobachtbarkeit, Abhängigkeiten und Kompatibilität.
- Identity & Manifest mit Factory-ID, Name, Version, Typ, Maintainer, Lizenz und Vertrauensherkunft.
- Lifecycle mit Install, Initialize, Start, Stop, Upgrade, Uninstall sowie Health/Readiness.
- Capability/API über versionierte Plugin-, OpenAPI-, gRPC- oder Event-Contracts inklusive Fehlercodes und Timeouts.
- Artifact-Verträge für typisierte Eingaben und Ausgaben, Schemas, Versionen, Checksums und Provenance.
- Execution-Angaben zu Plugin-Runtime, CPU/RAM/GPU, Storage, Job-Modell, Skalierung und Timeouts.
- Security-Regeln für Permissions, Secrets-Scopes, Network Egress, Isolierung und Audit Events.
- Observability über Logs, Metrics, Traces, Health, Job-Status und Korrelations-IDs.
- Frontend-Erweiterungspunkte mit Routing, Berechtigungen und Versionskompatibilität.
- Dependencies auf benötigte Platform-/Lab-Versionen, andere Capabilities und Backend-Services.
Die aufgeführten Vertragspunkte bilden den im Architekturkonzept vorgesehenen Mindestumfang. Konkrete Protokolle, Schemas und Versionsregeln werden je Factory-Implementierung festgelegt.
Qualität, Sicherheit und Abgrenzung
Kontrollierte Verantwortung für AMF.
Für die AI Monitoring Factory gelten nicht nur fachliche Ziele. Der Factory Contract verlangt ebenso nachvollziehbare Berechtigungen, Ausführungsgrenzen, Beobachtbarkeit und dokumentierte Übergaben.
Abgrenzung
Inference implementiert die eigentliche Modell-Ausführung; Serving macht diese Ausführung als verwaltbaren Dienst verfügbar; Monitoring beobachtet und bewertet Produktionsverhalten.
Sicherheitsanforderung
Security-Regeln für Permissions, Secrets-Scopes, Network Egress, Isolierung und Audit Events.
Beobachtbarkeit und Nachweise
Observability über Logs, Metrics, Traces, Health, Job-Status und Korrelations-IDs.
Reifegrad und Roadmap
Planungsstand der AI Monitoring Factory.
Die AI Monitoring Factory ist mit dem Status „Konzept im Orthevs Factory-Katalog“ und der Roadmap-Einordnung „Phase 2 - Production Readiness, Priorität P1“ dokumentiert. Damit ist ihr Zielbild im Portfolio verortet; ein produktiver Umfang oder Liefertermin wird daraus nicht abgeleitet.
Nachvollziehbare Quellenbasis
Direkt aus dem Factory-Konzept abgeleitet.
Auftrag, Verantwortungsfelder, Abgrenzung, Artefakte, Verträge und Roadmap dieser Seite stammen aus dem versionierten Steckbrief der AI Monitoring Factory (AMF) und dem Architekturkonzept des AI & ML Engineering Lab.
Orthevs Factory Portfolio
Capabilities im Zusammenhang denken.
Factories werden über gemeinsame Verträge zu nachvollziehbaren Engineering-Abläufen verbunden — vom fachlichen Entwurf bis zum Betrieb.