Hat sich Ihr KI-Gateway zu einer intelligenten Steuerungsebene weiterentwickelt?
Mit der zunehmenden Verbreitung von KI entwickeln sich KI-Gateways rasch zu einer grundlegenden Komponente der KI-Architektur in Unternehmen. In vielerlei Hinsicht folgen sie einer bekannten Entwicklungslinie (z. B. ADC), und „ A10 Networks “ ist gut positioniert, um diese Entwicklung anzuführen.
Wichtigste Erkenntnisse
- Ein KI-Gateway verhält sich zum KI-Datenverkehr wie ein ADC zum Anwendungsdatenverkehr, und beide Entwicklungsverläufe folgen demselben Weg hin zu einer zentralisierten Steuerungsebene.
- Ein modernes KI-Gateway muss den Datenverkehr intelligent weiterleiten, anstatt Anfragen lediglich weiterzuleiten, und dabei als Steuerungsebene für die KI im Unternehmen fungieren.
- Identitätsbasierte Zugriffsrichtlinien im KI-Workflow sind sowohl für die Kostenoptimierung als auch für die Sicherheit unerlässlich – nicht nur für das eine oder das andere.
- Das A10 AI Gateway ordnet jede Anfrage zeitnah dem richtigen Modell, für den richtigen Nutzer und zu den richtigen Kosten zu.
So wie Application Delivery Controller (ADCs) zum zentralen Kontrollpunkt für den Anwendungsdatenverkehr geworden sind, um die Leistung zu optimieren, Richtlinien durchzusetzen und Einblick in die Verbindungen zu gewähren, entwickeln sich KI-Gateways zum zentralen Kontrollpunkt für den KI-Datenverkehr. Sie bieten eine zentrale Anlaufstelle, über die Unternehmen KI-Anfragen verwalten, Richtlinien anwenden und Einblick in die KI-Nutzung im gesamten Unternehmen gewinnen können. Der kleine Unterschied besteht darin, dass KI immer komplexer und leistungsfähiger wird. Das bedeutet, dass ein modernes KI-Gateway intelligent genug sein muss, um sich detailliert an die ständigen Veränderungen anzupassen – sowohl hinsichtlich der Art und Weise, wie KI genutzt wird, als auch hinsichtlich dessen, wozu KI fähig ist.
Die erste Generation von KI-Gateways zentralisierte den Zugriff auf KI-Dienste, vereinfachte das API-Management, bot Einblick in die KI-Nutzung und half Unternehmen dabei, Anfragen bei verschiedenen KI-Anbietern zu erfassen. Diese Funktionen sind nach wie vor Kernbestandteile des KI-Gateways, doch die KI für Unternehmen hat sich mittlerweile weit über die bloße Anbindung von Nutzern an ein LLM hinaus weiterentwickelt.
Die heutigen KI-Umgebungen sind weitaus dynamischer. Verschiedene Nutzer und Teams benötigen Zugriff auf unterschiedliche KI-Ressourcen, wie beispielsweise mehrere KI-Anbieter, spezialisierte Sprachmodelle, agentische KI und andere KI-Tools. Jede KI-Anfrage weist eine unterschiedliche Komplexität auf, wodurch manche Modelle besser geeignet sind als andere. Trotz all dieser Veränderungen hinsichtlich der Art und Weise, wie KI genutzt wird und was KI leisten kann, müssen Unternehmen nach wie vor einen Weg finden, die Leistung zu optimieren, die Latenz zu minimieren, die Sicherheit zu optimieren und die rasant steigenden KI-Kosten in den Griff zu bekommen.
Daher ist die Verwaltung von KI mittlerweile genauso wichtig wie deren Einsatz. Nun richtet sich das Augenmerk auf das KI-Gateway – wie wird sich dieses weiterentwickeln?
Herkömmliche KI-Gateways entscheiden, wohin Anfragen weitergeleitet werden. Das A10 KI-Gateway entscheidet, wo sie hingehören.
Das A10-KI-Gateway geht über statische Routing-Richtlinien hinaus und bringt Intelligenz in die Routing-Entscheidung selbst ein. Anfragen können anhand von Faktoren wie Komplexität der Eingabeaufforderung, Anfragetyp, Unternehmensbudgets und Identität bewertet werden, bevor sie an das für die jeweilige Aufgabe am besten geeignete Modell weitergeleitet werden. Gleichzeitig können Unternehmen identitätsbasierte Zugriffsrichtlinien sowohl auf Einzelpersonen- als auch auf Teamebene anwenden und so sicherstellen, dass Benutzer autorisierten Zugriff auf die benötigten KI-Ressourcen haben, während gleichzeitig eine zentralisierte Transparenz und Kontrolle über Nutzung und Kosten gewahrt bleibt.
Da sich KI immer weiter auf verschiedene Anwendungen, Nutzer und autonome KI-Agenten ausweitet, wird das KI-Gateway zu mehr als nur einem Datenverkehrsmanager – es ist der intelligente, „weiterentwickelte ADC“, der eine Anfrage entgegennimmt und sie zeitnah dem richtigen Modell für den richtigen Nutzer zu den richtigen Kosten zuordnet.
Um mehr über das A10 AI Gateway zu erfahren, laden Sie diese Lösungsübersicht herunter: A10 AI Gateway: Die intelligente Steuerungsebene für Unternehmens-KI.
Häufig gestellte Fragen
Ein KI-Gateway verwaltet den KI-Datenverkehr auf dieselbe Weise, wie ein ADC den Anwendungsdatenverkehr verwaltet. Es authentifiziert Benutzer und Agenten, leitet jede Anfrage an das für die jeweilige Aufgabe am besten geeignete Modell weiter, setzt Budgets und Ratenbegrenzungen durch und bietet Teams einen zentralen Überblick über die KI-Nutzung. Moderne KI-Gateways leiten Anfragen intelligent weiter – basierend auf der Komplexität der Eingabeaufforderung, dem Anfragetyp und der Identität – anstatt sich auf statische Regeln zu stützen.
Ein KI-Gateway authentifiziert und autorisiert die Benutzer und Agenten, die Zugriff auf ein Modell anfordern, und leitet anschließend jede Anfrage weiter. Eine KI-Firewall greift nach der Zugriffsgewährung ein und überprüft Eingabeaufforderungen und Antworten, um Bedrohungen wie Prompt-Injection, Datenlecks und Modelldiebstahl zu blockieren. Beide Komponenten arbeiten zusammen: Das Gateway steuert den Zugriff, die Firewall überprüft die Inhalte.
KI in Unternehmen ist mittlerweile multimodell-, multiteam- und multi-anbieterübergreifend, was Herausforderungen in Bezug auf Kosten, Sicherheit und Transparenz mit sich bringt, die durch direkte Modellintegrationen nicht gelöst werden können. Ein KI-Gateway bündelt diese Aspekte, sodass Teams den KI-Datenverkehr über eine zentrale Steuerungsebene verwalten können. Es optimiert die Leistung, sorgt für identitätsbasierten Zugriff, kontrolliert die rasant steigenden KI-Ausgaben und vereinfacht die Absicherung von KI-Abläufen in großem Maßstab.
Herkömmliche KI-Gateways entscheiden anhand statischer Routing-Richtlinien, wohin Anfragen weitergeleitet werden. Das A10 KI-Gateway ermittelt anhand einer Bewertung der Komplexität der Eingabeaufforderung, des Anfragetyps, der Unternehmensbudgets und der Identität, wohin eine Anfrage gehört, und leitet sie anschließend an das am besten geeignete Modell weiter. Es wendet identitätsbasierten Zugriff auf Einzel- und Teamebene an und gewährleistet gleichzeitig eine zentralisierte Transparenz und Kontrolle über die KI-Nutzung und die damit verbundenen Kosten.
Nein. Ein API-Gateway verwaltet herkömmlichen API-Datenverkehr durch Authentifizierung, Ratenbegrenzung und Schemavalidierung. Ein KI-Gateway arbeitet auf der Ebene der Modellaufrufe, leitet Anfragen an verschiedene KI-Anbieter und -Modelle weiter, misst die Token-Nutzung, setzt KI-spezifische Budgets durch und passt sich der Komplexität der Eingabeaufforderungen an. Der KI-Datenverkehr ist dynamisch und nicht deterministisch, was Kontrollmechanismen erfordert, die ein Standard-API-Gateway nicht bietet.
