KI-Architekturmuster
Praktische Erkenntnisse aus LLM-Deployments im Enterprise-Umfeld: Multi-Tenant-Architektur, Kostenoptimierung, Observability und skalierbare Governance-Patterns.
Technical insights, publications, and practical lessons from enterprise deployments
Praxiswissen aus Enterprise-Projekten
Praktische Erkenntnisse aus LLM-Deployments im Enterprise-Umfeld: Multi-Tenant-Architektur, Kostenoptimierung, Observability und skalierbare Governance-Patterns.
Trade-offs zwischen Durchsatz, Latenz und Resilienz in modernen verteilten Systemen. Event-Driven-Architekturen, Backpressure-Mechanismen und Observability-Patterns.
Grundlagen der Blockchain-Technologie und Bitcoin, Enterprise-Anwendungsfälle, Smart Contracts und praktische Integration in moderne Softwarearchitekturen.
BAR/NDSS Workshop 2018. Ein Forschungstool zur Erkennung von Taint-basierten Sicherheitslücken in Binärcode — kombiniert statische Analyse mit dynamischem Taint-Tracking. Bietet eine DSL für Taint-Policies und wurde an realen Programmen erprobt.
Rolle: Autor und Maintainer des Repositories. Links: GitHub-Repository Paper
IEEE BRAINS 2020. Ein Blockchain-basierter, dezentraler Vergütungsmechanismus für digitale Inhalte mit transparenten, programmierbaren Auszahlungen und Smart-Contract-Architektur.
Rolle: Autor/Co-Autor. DOI: 10.1109/BRAINS49436.2020.9223299 Links: 10.1109/BRAINS49436.2020.9223299 ResearchGate
Medium, 1. Februar 2023. Definiert „Utility-NFTs" und zeigt deren praktischen Nutzen jenseits reiner Sammlerstücke — etwa als Zugangsberechtigungen oder Rollen. Mit Implikationen für NFT-Marktplätze.
Link: Medium-Artikel
Medium, 17. Februar 2022. Anleitung zur Ausführung von Python-Jobs auf KnowledgeX via iExec und TEE. Behandelt Docker-Templates, Worker-Verifikation und Auditierbarkeit für Entwickler und Data Scientists.
Link: Blogbeitrag
Gelegentliche technische Notizen und Erkenntnisse aus der Arbeit mit KI-Systemen, verteilten Architekturen und Enterprise-Software. Weniger formal als Vorträge, aber mit wertvollen Beobachtungen aus der Praxis.
Wie man ein Prompt-Optimierungssystem aufbaut, das teamübergreifend skaliert und konsistente KI-Ergebnisse liefert. Erkenntnisse aus der Entwicklung eines „Prompt-Assistenten" für Enterprise-Anwendungsfälle.
Design robuster KI-Workflows mit ereignisgesteuerten Architekturmustern. Wie SQS/SNS den Backpressure in KI-Pipelines abfedern und zuverlässige Verarbeitung sicherstellen.
Intelligente Routing-Strategien für Multi-Modell-KI-Deployments. Kostenoptimierung bei gleichzeitig hoher Performance und Qualität — über verschiedene Modellanbieter hinweg.
Zentrale Sicherheitsaspekte für KI-Plattformen: Datenschutz, Zugriffskontrolle, Audit-Trails und automatisierte Compliance in KI-first-Anwendungen.