Orchestrator steuert Ihre ML-Pipelines mit Sub-100ms-Latenz. Sentinel überwacht sie in Echtzeit auf Anomalien und Angriffe. Zusammen bilden sie die sicherste KI-Operations-Plattform auf dem Markt.
Module
Jedes Modul löst ein spezifisches Problem – zusammen decken sie den gesamten ML-Lifecycle ab.
Plattform-Fähigkeiten
Sub-100ms Latenz, horizontale Skalierung auf Kubernetes, intelligentes Batching und Pre-Warming.
Zero-Trust-Architektur, vollständige Audit-Trails, automatisierte CVE-Hygiene und Compliance-Reports.
Metriken, Traces und Logs in einem integrierten Dashboard. Real-time Anomalie-Erkennung inklusive.
REST, gRPC, Webhooks und native SDKs – kompatibel mit jedem bestehenden Tech-Stack.
Automatische Optimierungsvorschläge basierend auf historischen Performance-Daten und ML-Modellen.
Kubernetes-native, Multi-Cloud-Ready, Infrastructure as Code. Deployed in unter 5 Minuten.
Integration
Unser Python SDK macht die Integration zu einer Einzeiler-Aufgabe. Definieren Sie Ihre Pipeline, verbinden Sie Ihre Modelle und deployen Sie in Sekunden.
from quantumops import Pipeline, Sentinel
# Pipeline definieren & deployen
pipeline = Pipeline("inference-v2")
.add_stage("validate", schema="input_v3")
.add_stage("predict", model="resnet-50")
.add_stage("monitor", alerts=True)
pipeline.deploy(replicas=3, gpu=True)
# Sentinel Monitoring aktivieren
Sentinel.watch(pipeline, playbooks=["anomaly", "exfiltration"])Vergleich
Unterschiede auf einen Blick – oder nutzen Sie beide für die komplette Abdeckung.
Peak Throughput
Median Latency
Uptime SLA
Mean Time to Detect
Wir zeigen Ihnen die Plattform live und diskutieren Ihren konkreten Use Case.