Aufbau kosteneffizienter KI-Produktionssysteme: Ein Taco-Bell-Ansatz für Cloud-Computing

Dieser Artikel untersucht den Aufbau kosteneffizienter KI-Produktionssysteme. In Analogie zum vereinfachten Menü von Taco Bell plädiert der Autor für den Aufbau komplexer Systeme mit einfachen, branchenüblichen Komponenten (wie S3, Postgres, HTTP). Der Fokus liegt auf der Minimierung der Cloud-Computing-Kosten, insbesondere der Netzwerk-Ausgangsgebühren. Durch die Verwendung von Objektspeicher ohne Ausgangsgebühren (wie Tigris) und die dynamische Skalierung von Recheninstanzen nach Bedarf werden die Kosten drastisch reduziert. Die Bedeutung der Auswahl von Abhängigkeiten zur Minimierung der Anbieterbindung wird hervorgehoben, wobei eine Beispielarchitektur mit HTTP-Anfragen, DNS-Suche, Postgres oder Objektspeicher und Kubernetes bereitgestellt wird, die die Portabilität zwischen Cloud-Anbietern ermöglicht.