Seminar Kong AI Gateway und LLM Governance

Inhaltsverzeichnis

• Zielbild und Einsatzszenarien
• Thematische Inhalte
• Praxisleitfaden
• Übungsdesign
• Zielgruppe und Voraussetzungen
• Betriebs- und Qualitätskriterien

Zielbild und Einsatzszenarien

Kapitelübersicht: Einordnung, typische Nutzungsmuster und Abgrenzung des Themenbereichs.

Im Mittelpunkt steht die Absicherung und Steuerung von KI-basiertem API-Verkehr über eine einheitliche Gateway-Schicht. Das Seminar verbindet klassische API-Gateway-Konzepte mit Anforderungen aus LLM-Betrieb, Agentenarchitekturen, Kostenkontrolle und revisionsfähiger Nachvollziehbarkeit.

• Zentralisiertes Routing zu mehreren LLM-Providern und Modellen.
• Schutz von KI-Endpunkten durch Authentifizierung, Limits und Policy-Ketten.
• Transparente Erfassung von Token-Verbrauch, Latenz und Fehlerraten.
• Einheitliche Governance für Anwendungen, Agenten und interne Plattformdienste.

Thematische Inhalte

Kapitelübersicht: Technische Bausteine, Konzepte und Konfigurationsbereiche.

• Architektur von AI Gateway auf Basis von Gateway Services, Routes und AI-Plugins.
• Provider-Abstraktion, Fallback-Strategien und Modellwechsel ohne Anwendungscode-Anpassung.
• Policies für Prompt-Kontrolle, Response-Filterung, Rate Limiting und Quoten.
• Observability für LLM-Traffic mit Logs, Metriken, Tracing-Attributen und Kostenindikatoren.
• Betriebsmodell für Entwicklungs-, Test- und Produktionsumgebungen.

Praxisleitfaden

Kapitelübersicht: Schrittfolge für eine nachvollziehbare Umsetzung im Labor- oder Projektkontext.

1. Control Plane und Data Plane für ein isoliertes KI-Szenario vorbereiten.
2. Gateway Service für einen Modellprovider anlegen und eine Route für Chat- oder Completion-Traffic definieren.
3. Authentifizierung und Consumer-Konzept für Anwendungen und Agenten modellieren.
4. AI-spezifische Policies für Routing, Limits und Prompt-Schutz aktivieren.
5. Testanfragen ausführen, Fehlersituationen provozieren und Logs auswerten.
6. Betriebsregeln für Modellfreigaben, Token-Budgets und Change-Prozesse dokumentieren.

Übungsdesign

Kapitelübersicht: Laboraufgaben, Kontrollpunkte und prüfbare Arbeitspakete.

• LLM-Routing mit getrennten Umgebungen für Test und Produktion.
• Rate-Limit-Konzept für interne Anwendungen und externe Integrationen.
• Auswertung von Token-Verbrauch und Latenz über technische Betriebskennzahlen.
• Policy-Review anhand typischer Risiken wie Datenabfluss, Schattenmodelle und unkontrollierte Kosten.

Zielgruppe und Voraussetzungen

Kapitelübersicht: Rollenprofil, benötigtes Vorwissen und fachlicher Einstiegspunkt.

Zielgruppe: API-Architekten, Plattformteams, Security Engineers, KI-Projektteams und technische Produktverantwortliche.

Voraussetzungen: Grundlagen zu HTTP APIs, Authentifizierung und Kong Gateway; erste Erfahrung mit LLM-basierten Anwendungen ist hilfreich.

Betriebs- und Qualitätskriterien

Kapitelübersicht: Nachvollziehbarkeit, Wartbarkeit und robuste Einordnung in Plattformprozesse.

Die Laborübungen fokussieren reproduzierbare Konfigurationen, nachvollziehbare Policy-Entscheidungen und klare Trennung zwischen fachlicher Modellnutzung und technischem Plattformbetrieb.