01
Edge-Ingestion
Modul 1
Überwacht Racktemperaturen, Serverauslastung und regionale Spotpreise für Strom in Echtzeit.
Anwendungsfall 18 · Telekommunikation & Infrastruktur
Prädiktive Strom- und Wärmelastverteilung im Rechenzentrum
Echtzeit-Routing von KI-Rechenlasten nach thermischen Schwellenwerten der Server und lokalen Energiepreisen.
Kundenbedarf & Schmerzpunkt
Das Problem, das dieser Workflow beseitigt.
- Stark steigende Stromkosten und thermische Drosselung bei Lastspitzen der KI-Inferenz.
Schrittweise Ausführung
Wie die Engine den Workflow ausführt.
02
Multi-LLM-Routing
Modul 1
Prognostiziert den Wärmeanstieg bei intensiven LLM-Routing-Aufgaben.
03
Agentische KI
Modul 4
Verlagert Modellverarbeitungslasten dynamisch auf kühlere sekundäre Rechenzentrumsknoten.
04
Agentische KI
Modul 4
Passt die Kühlungseinstellungen dynamisch über industrielle IoT-Integrationen an.
Quantifizierbarer ROI & Wirkung
Was sich kommerziell verändert.
- 16,8 % geringere Kühlkosten im Rechenzentrum
- 0 thermisch bedingte Ausfälle
Der Aha-Moment
“Das Lastrouting berücksichtigt jetzt automatisch sowohl die Modelllatenz als auch die aktuellen Energiekosten.”