Welche KI-Deployment-Strategien gibt es?

Vier Strategien

1. Big-Bang.

2. Canary.

3. Blue-Green.

4. Shadow.

Big-Bang

• Komplett auf einmal.

• Einfach.

• Hohes Risiko bei Problemen.

• Rollback komplex.

• Nur bei niedrig-Risiko.

Canary

• 1-10 % Traffic zu neuer Version.

• Monitoring intensiv.

• Bei Problemen sofort zurück.

• Bei Erfolg schrittweise erhöhen.

• Standard für KI-Modelle.

Blue-Green

1. Alte (Blue) + neue (Green) Version parallel.

2. Traffic-Switch sofort.

3. Schneller Rollback.

4. Doppelte Infrastruktur-Cost.

5. Bei Stateful-Workloads komplex.

Shadow

• Neue Version läuft mit.

• Aber kein Live-Output.

• Vergleich mit Alt-Version.

• Pre-Production-Test.

• Risiko-frei.

KI-spezifisch

• A/B-Test pro Modell-Version.

• Cohort-basiertes Rollout.

• Multi-Armed-Bandit für Optimierung.

• Drift-Detection sofort.

• Rollback-Mechanismus Pflicht.

Monitoring

1. Performance-Metriken.

2. Drift-Detection.

3. User-Feedback.

4. Cost-Tracking.

5. Anomalie-Alerts.

Anti-Patterns

• Big-Bang bei Hoch-Risiko.

• Kein Monitoring.

• Rollback-Mechanismus fehlt.

• Canary ohne A/B-Test.

• Shadow + nie produktiv geschaltet.