13.06.2025
2 Min. Lesezeit
Wie Beam AI von 50 auf 5.000 Aufgaben pro Minute skalierte – ohne dabei Dinge zu zerstören
Die Skalierung einer automatisierungsintensiven AI-Plattform bedeutet nicht einfach, mehr Server für das Problem bereitzustellen. Es geht darum, die Infrastruktur neu zu überdenken, die Ausführung zu optimieren und auf Resilienz zu entwerfen. Bei Beam AI hatten wir schon früh ernsthafte Wachstumsprobleme – unsere Hintergrundaufgaben verbrauchten übermäßige Ressourcen, und wir stießen auf Engpässe, die das Skalieren zu einer Herausforderung machten.
Heute führen wir über 5.000 Aufgaben pro Minute durch, ohne ins Schwitzen zu geraten. Hier ist, wie wir unseren Weg dahin entwickelt haben.
Die frühen Schwierigkeiten – Warum unser erstes System nicht skalieren konnte
Beam AIs Backend verarbeitet große Datenmengen und führt Hintergrundaufgaben aus, die Workflows automatisieren und AI-gesteuerte Operationen ausführen. Doch in den frühen Tagen war unsere Architektur alles andere als skalierbar:
Dienste waren ressourcenhungrig, was die Anzahl der Aufgaben begrenzte, die wir verarbeiten konnten.
Wir verließen uns auf interne HTTP-Anrufe, was zu Ineffizienzen und potenziellen Ausfällen führte.
Unser System fehlte es an Fehlertoleranz, was bedeutet, dass ein Fehler einen gesamten Workflow ablegen konnte.
Es war klar, dass wir eine radikale Überarbeitung brauchten.
Schritt 1: Kubernetes: Das Rückgrat unserer Skalierbarkeit
Unser erster großer Schritt bestand darin, auf Kubernetes umzustellen, was uns ermöglichte:
→ Hohe Verfügbarkeit: Sicherstellen, dass Dienste aktiv bleiben, selbst wenn einzelne Komponenten ausfallen.
→ Zero-Downtime-Deployments: Wir konnten Updates einspielen, ohne den Betrieb zu stören.
→ Fehlerisolation: Ein einzelner ausfallender Dienst würde das gesamte System nicht beeinträchtigen.
Durch die Orchestrierung unserer Workloads mit Kubernetes beseitigten wir einen großen Engpass und schufen eine skalierbare Grundlage für Wachstum.
Schritt 2: Message Broker: Ersetzen von synchronen Aufrufen durch intelligentes Queueing
Ursprünglich kommunizierten Beam AIs Dienste durch direkte HTTP-Anrufe, was enge Abhängigkeiten und einzelne Fehlerstellen schuf. Die Lösung? Ein Message Broker.
Mit einer nachrichtengetriebenen Architektur gewannen wir:
→ Asynchrone Verarbeitung: Dienste hören auf Nachrichten, anstatt auf direkte Antworten zu warten.
→ Lastmanagement: Wir können begrenzen, wie viele Aufgaben jeder Dienst gleichzeitig verarbeitet.
→ Aufgabenwiederherstellung: Wenn ein Dienst abstürzt, macht er genau dort weiter, wo er aufgehört hat, sobald er neu startet.
Diese Änderung hat unsere Effizienz transformiert und ermöglicht, dass Dienste sich gegenseitig nicht blockieren oder überlasten.
Schritt 3: Runtime Model Switching: AI kosteneffizienter machen
AI-Modelle sind leistungsstark, aber blind große Modelle für jede Aufgabe zu verwenden ist ein Kosten- und Leistungsalbtraum. Wir entwickelten ein System zum dynamischen Modellwechsel, das:
→ Wählt LLMs basierend auf der Dokumentenlänge und -komplexität aus.
→ Verwendet verschiedene Modelle für unterschiedliche Dokumenttypen, um Geschwindigkeit und Genauigkeit zu optimieren.
→ Reduziert Ratenlimits und API-Kosten, indem es das richtige Modell für die jeweilige Aufgabe verwendet.
Dieser Ansatz steigerte nicht nur die Leistung, sondern machte unser System auch kosteneffizienter, ohne an Qualität einzubüßen.
Schritt 4: Aufgaben in Teile zerlegen für maximale Zuverlässigkeit
Skalierung bedeutet nicht nur, mehr zu tun, sondern mehr zu tun, während man widerstandsfähig bleibt. Wir haben die monolithische Aufgabenausführung in unabhängige Schritte unterteilt, sodass:
→ Jede Phase Fortschritte an den Nachrichten-Broker meldet.
→ Fehlgeschlagene Aufgaben vom letzten abgeschlossenen Schritt neu starten können anstatt von vorne zu beginnen.
→ Parallele Ausführung möglich ist, was die Effizienz steigert.
Dies gab uns eine feinkörnige Kontrolle über Automatisierungs-Workflows und machte Beam AI zuverlässiger als je zuvor.
Schritt 5: Datenbankoptimierung: Umstieg auf PostgreSQL mit Vektorunterstützung
Die Handhabung großer Mengen strukturierter und unstrukturierter Daten erforderte ein Umdenken unserer Speicherstrategie. Anfangs nutzten wir einen Mix aus Vektordatenbanken, wechselten jedoch zu PostgreSQL mit Vektorunterstützung für:
→ Schnellere Suchen und Abrufe von Einbettungen für KI-Modelle.
→ Zentralisierten Speicher, der die Datenbankfragmentierung reduziert.
→ Bessere Indizierung für kontextbewusste Automatisierung.
Dieser Schritt vereinfachte unsere Architektur, ohne Leistungseinbußen zu verursachen.
Schritt 6: Benutzerdefinierter API-Ausführer: Automatisierung externer Anrufe für Agenten
Um zu verbessern, wie unsere KI-Agenten mit externen APIs interagieren, haben wir einen benutzerdefinierten API-Ausführer entwickelt, der:
→ API-Anfragen effizient bearbeitet, ohne Workflows zu blockieren.
→ Wiederholungen und Fehler verwaltet, um Zuverlässigkeit sicherzustellen.
→ Nahtlos in unseren Automatisierungs-Stack integriert.
Dies gewährleistete reibungslose Interaktionen zwischen Beam AI und externen Diensten, wodurch unsere Automatisierung nahtloser und robuster wurde.
Die Auswirkung: Von 50 Aufgaben zu über 5.000 Aufgaben pro Minute
Mit diesen architektonischen Änderungen erlebte Beam AI einen massiven Sprung in der Skalierbarkeit. Wir gingen von der Verarbeitung von weniger als 50 Aufgaben gleichzeitig zu über 5.000 Aufgaben pro Minute – ein 100-facher Anstieg der Kapazität.
LLMOps: Das Geheimnis skalierbarer KI-Automatisierung
Die Skalierung KI-gesteuerter Workflows erfordert mehr als nur Infrastruktur-Upgrades, sie erfordert LLMOps Best Practices, um zu managen:
Leistungsoptimierung für optimale Genauigkeit und Geschwindigkeit.
Skalierungsrahmenwerke, die den steigenden Bedarf bewältigen.
Risikominimierung durch Überwachung, Katastrophenschutz und Sicherheitsbest Practices.
Effizienzsteigerungen durch Automatisierung und intelligente Ressourcenzuteilung.
Bei Beam AI steht LLMOps im Mittelpunkt unserer Skalierungsstrategie, sodass wir KI-Workflows effizient, kostengünstig und ohne Leistungseinbußen handhaben können.
Das Fazit: Skalierung ist ein kontinuierlicher Prozess
Skalierung ist kein einmaliges Ereignis, sondern ein laufender Prozess, Engpässe zu identifizieren, Infrastruktur zu optimieren und die richtigen Technologien zu nutzen. Durch die Einführung von Kubernetes, Nachrichten-Brokern, dynamischen Modellwechseln und optimierten Datenbanken haben wir ein System aufgebaut, das hohe Automatisierungsvolumen mit Stabilität und Effizienz bewältigen kann.
Bei Beam AI entwickeln wir unsere Architektur ständig weiter, um immer einen Schritt voraus zu sein. Wenn Sie ähnliche Skalierungsherausforderungen bewältigen, ist das wichtigste Fazit einfach: Entwickeln Sie für Widerstandsfähigkeit, automatisieren Sie intelligent und seien Sie immer bereit, sich anzupassen.
