REGAL: Architektur für deterministische KI-Integration in Unternehmens‑Telemetrie

In modernen Unternehmens‑Engineering‑Organisationen entstehen täglich riesige Mengen heterogener Telemetrie‑Daten aus Versionskontrollsystemen, CI/CD‑Pipelines, Issue‑Trackern und Observability‑Plattformen. Große Sprachmodelle (LLMs) eröffnen neue Möglichkeiten für agentische Automatisierung, doch die Verankerung solcher Agenten in privaten Telemetrie‑Daten wirft drei praktische Herausforderungen auf: begrenzter Modell‑Kontext, lokal definierte semantische Konzepte und sich wandelnde Metrik‑Schnittstellen.

REGAL – ein registry‑gesteuertes Architekturmodell – löst diese Probleme, indem es deterministische Telemetrie‑Berechnungen als primäre Bausteine nutzt und LLMs auf einen begrenzten, versionskontrollierten Aktionsraum beschränkt. Die Architektur kombiniert einen Medallion‑ELT‑Pipeline, die wiederholbare, semantisch komprimierte Gold‑Artefakte erzeugt, mit einer registry‑gesteuerten Kompilierungsschicht, die Model‑Context‑Protocol‑Tools aus deklarativen Metrik‑Definitionen generiert.

Die Registry fungiert als „Interface‑as‑Code“-Schicht, die die Übereinstimmung zwischen Tool‑Spezifikation und Ausführung sicherstellt, Tool‑Abweichungen reduziert und Governance‑Richtlinien direkt an der semantischen Grenze verankert. Ein Prototyp und eine Fallstudie demonstrieren die Machbarkeit deterministischer Grounding‑Methoden und zeigen Auswirkungen auf Latenz, Token‑Effizienz und betriebliche Governance auf.

REGAL bietet damit ein systematisches Architektur‑Pattern für die Integration von LLMs in Unternehmens‑Telemetrie, ohne neue Lernalgorithmen zu erfordern, sondern die Governance und Effizienz von KI‑Anwendungen nachhaltig zu verbessern.