Produktmodul · Runtime Monitoring
Runtime Monitoring für KI-Systeme: Signale, Änderungen und Folgearbeit im Betrieb sichtbar halten
SimpleAct deckt nicht nur Dokumentation vor dem Rollout ab. Das Produkt hält Monitoring Templates, Runtime Signals, Change Register, Observability Profiles, Release Orchestration und CAPA-Aktionen in einem operativen Zusammenhang. So bleibt sichtbar, was sich im laufenden Betrieb verändert und welche Maßnahmen daraus entstehen.
Runtime-Monitoring
liveDrift-Schwelle überschritten → Re-Assessment empfohlen
Runtime Monitoring ist in SimpleAct der Übergang von statischer Dokumentation zu laufender Kontrolle. Signale, Änderungen und Nachweise bleiben am Systemkontext hängen.
So arbeitet SimpleAct hier
Runtime Monitoring verbindet Signals, Changes und Governance-Folgearbeit
Nach dem Go-live ist nicht entscheidend, wie gut ein Formular ausgefüllt wurde, sondern ob Veränderungen im Betrieb erkannt und sauber weiterverarbeitet werden. Genau darauf zielt dieses Modul ab.
- Runtime Signals mit betrieblichem Kontext
- Teams können Signale zu Drift, Bias, Performance oder anderen Ereignissen pflegen oder über Ingestion-Endpunkte anlegen. Quelle, Severity, Segment und Kennzahl bleiben nachvollziehbar.
- Change Register und Release-Bezug
- Änderungen an Modell, Dataset, Prompt oder Deployment lassen sich mit Change-Referenzen, Release-Evidenz und Zielumgebung dokumentieren. Das schafft eine nachvollziehbare Lineage im Betrieb.
- Observability und Eskalation
- Observability Profiles bündeln Metriken, Alert Thresholds, Dashboard-URLs und On-Call-Rollen. Wird ein Schwellenwert verletzt, kann Folgearbeit in Incident Management und CAPA übergehen.
Ablauf im Produkt
Vom Monitoring-Signal zur operativen Reaktion
SimpleAct hält Monitoring nicht als isolierte Telemetrie, sondern als Arbeitsauslöser mit Bezug auf Governance, Incident Management und Nachweise.
Monitoring definieren und Signale erfassen
Je System legen Teams Monitoring Templates, Signaltypen, Metriken und Alert-Schwellen fest. Eingehende Signale werden mit Severity, Quelle und Segment dokumentiert.
Änderungen und Risiken verknüpfen
Signals und Changes können auf Re-Assessment, CAPA oder Incident Management einzahlen. Dadurch bleibt sichtbar, ob ein Modellwechsel, Datensatzwechsel oder Prompt-Update neue Pflichten auslöst.
Externe Systeme anbinden
Über API, Webhooks und Ingestion-Endpunkte lässt sich Monitoring aus vorhandenen Tools in SimpleAct einbinden, statt eine zweite Governance-Logik außerhalb zu pflegen.
Was Teams im Runtime Monitoring konkret steuern können
Das Modul ist darauf ausgelegt, echte Betriebsereignisse in nachvollziehbare Governance-Arbeit zu übersetzen.
- Monitoring Templates je KI-System
- Runtime Signals mit Severity, Metrik, Segment und Quellenreferenz
- Change Register für Modell-, Dataset-, Prompt- und Release-Änderungen
- Observability Profiles mit Alert Thresholds, Dashboard-URL und On-Call-Rolle
- Release Orchestration mit Validation Suite, Pipeline Gate und Rollback-Readiness
- Verknüpfung zu Incident Management und CAPA-Aktionen
Häufige Fragen zu Runtime Monitoring in SimpleAct
Ist Runtime Monitoring nur ein Dashboard?
Nein. Dashboards sind nur ein Teil davon. In SimpleAct geht es darum, Signale, Changes und Releases in Folgearbeit zu übersetzen und mit Governance sowie Incident Management zu verbinden.
Kann ich externe Monitoring-Systeme anbinden?
Ja. SimpleAct bietet API- und Ingestion-Endpunkte für Runtime-Signale und betriebliche Ereignisse. Zusätzlich können Webhooks und Integrationen für Enterprise-Setups genutzt werden.
Warum ist das für EU-AI-Act-Compliance relevant?
Weil sich die Risikolage eines KI-Systems nicht nur bei der Erstbewertung entscheidet. Änderungen, Drift, Bias oder Release-Wechsel können Folgepflichten und neue Nachweise auslösen.
Monitoring wird erst nützlich, wenn Folgearbeit im Produkt ankommt
SimpleAct verbindet Runtime-Signale, Changes, Releases, Incidents und CAPA mit dem Systemkontext. So bleibt laufende AI-Governance nicht in externen Dashboards stecken.