
Das Lakehouse-Muster, zwei Jahre später
Lehren aus einer Petabyte-Migration von Telekom-Daten — was wir wieder tun würden und was nie wieder.
Essays und technische Texte, geschrieben von den Ingenieuren, die liefern. Kein Content-Marketing, keine Buzzwords — nur das, was wir gerne früher gelesen hätten.

Die meisten LLM-Demos brechen, sobald sie auf echte Nutzer treffen. In diesem Essay zerlegen wir die Methode, die wir in Finanzen, Gesundheit und im öffentlichen Sektor anwenden, um sie am Leben zu halten — Bewertung, Observability, Fallbacks und Betriebsrituale, die einen Prototyp von einem Produkt trennen.

AI twinning for manufacturing: combine simulation and live data, validate computational twins, and plan predictive maintenance and process optimisation.

Latenz, Bandbreite, Privatsphäre. Drei Gründe, warum Ihr Defektdetektor an die Linie gehört, nicht in ein Datacenter.

Lehren aus einer Petabyte-Migration von Telekom-Daten — was wir wieder tun würden und was nie wieder.

Eine kurze Liste von Problemen, bei denen regelbasierte Systeme noch immer in Kosten, Latenz und Vertrauen gewinnen.

Praktische Signale, vernünftige Schwellen und wie man die richtige Person um 3 Uhr morgens weckt.

Warum Graph-Inferenz leise die zuverlässigsten KI-Systeme antreibt, die wir geliefert haben.

Wie wir Bewertungs-Harnesses bauen, die Regressionen vor den Nutzern erkennen.

Inferenz ist das neue Compute. Praktischer Leitfaden, um Ihre LLM-Rechnungen vernünftig zu halten, ohne das Produkt zu strangulieren.

Wie ein nützlicher 12-Monats-KI-Plan aussieht — und was besser draußen bleibt.

Übersetzung, Code-Switching, Ironie und die lange Liste ressourcenschwacher Sprachen.
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