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Die Fähigkeit von KI-Systemen und deren unterstützender Infrastruktur, Störungen oder unerwünschten Ereignissen vorzubeugen, diesen standzuhalten, sich von ihnen zu erholen und sich an sie anzupassen.
Dies umfasst Redundanz (Failover-Server), Disaster-Recovery-Pläne (Backups, Warm-Standby-Cluster), automatische Skalierung zur Bewältigung von Lastspitzen sowie Chaos-Engineering-Tests zur Überprüfung der Systemrobustheit. Die Governance erfordert die Definition von Resilienz-SLAs (RTO, RPO), die Durchführung regelmäßiger Testszenarien sowie die Integration von Resilienz-Anforderungen in das Systemdesign und die Beschaffungsprozesse.
Praxisbeispiel:
Eine KI für das Gesundheitswesen zur Intensivüberwachung wird in einem aktiv-aktiven Cloud-Deployment über zwei Regionen hinweg betrieben. Fällt eine Region aus, wird der Datenverkehr nahtlos auf die andere verlagert. Vierteljährliche Chaos-Tests simulieren Regionen-Ausfälle und verifizieren das automatische Failover innerhalb des SLA von einer Minute – so wird eine lückenlose Patientenüberwachung sichergestellt.
