Data‑Fabric für agentic AI — Architektur für selbstheilende Systeme

Wenn Systeme beginnen, aus ihrer eigenen Telemetrie zu lernen, braucht es einen Ort, an dem Signale zuverlässig ankommen, verstanden und zur Aktion befähigt werden. Ein data fabric for agentic AI liefert genau diese Infrastruktur: Es vereinheitlicht Rohdaten, katalogisiert Herkunft und macht Kontakt zu Remediation‑Playbooks möglich. Kurz: Ohne saubere Telemetrie und nachvollziehbare Lineage bleiben Agenten zwar clever, aber nicht vertrauenswürdig.

Dieser Artikel führt durch konkrete Architektur‑Entscheidungen, Beobachtungs‑Patterns und Governance‑Hürden. Er richtet sich an Entwickler, SREs und Produktverantwortliche, die autonome, aber kontrollierbare Self‑Healing‑Funktionen Schritt für Schritt in Produktion bringen wollen.

Ein Data Fabric ist mehr als ein Speicherkonzept. Für agentic AI ist es die Schnittstelle zwischen Beobachtung und Handlung: Es sorgt dafür, dass Metriken, Logs, Traces und Kontext‑Daten nicht in Insellösungen verschwinden, sondern als kuratierte, verzahnte Signale verfügbar sind. Agentische Entscheidungen leben von Auffindbarkeit, Kontext und der Möglichkeit, Maßnahmen sicher auszuführen — genau das bietet ein durchdachtes Fabric‑Design.

„Telemetrie ist die Sprache, die Agenten verstehen müssen; ein Data Fabric ist das Wörterbuch, das Sinn stiftet.“

Praktisch bedeutet das: Rohdaten werden per Observability‑Pipeline bereinigt, angereichert und sowohl in Rohform als auch in transformierter Form im Fabric abgelegt. Die Lineage begleitet jede Transformation, sodass ein Audit‑Trail entsteht — unverzichtbar, wenn ein Agent invasive Aktionen auslöst oder ein Rollback nötig wird.

Eine kurze Tabelle fasst zentrale Eigenschaften zusammen:

Kurz: Der Data Fabric ist die Bedingung, damit agentische Systeme nicht nur reagieren, sondern verantwortbar reagieren können.

Retrieval‑Augmented Generation (RAG) ist in agentic AI kein exotischer Luxus, sondern ein praktisches Mittel, um generative Entscheidungen an verlässliche Fakten anzubinden. Telemetrie liefert die Fakten; RAG funktioniert als Filter und Kontextlieferant für das Modell. Wenn ein Agent eine Remediation vorschlägt, sollte seine Grundlage aus den im Fabric abgelegten, qualitätsgeprüften Artefakten stammen.

Operational umgesetzt heißt das: Retrieval‑Indizes werden aus Telemetrie‑Chuncks, Runbooks und Playbooks erstellt. Bei einer Diagnose fragt der Agent gezielt nach relevanten Ereignissen, historischen Remediations und SLO‑Status. Die Retrieval‑Schicht reduziert Halluzinationen, erhöht aber Token‑Aufwand und Latenz—daher ist Monitoring dieser Metriken Teil des Designs.

Die Instrumentierung folgt aktuellen Konventionen: OpenTelemetry definiert Attribute für GenAI‑Events, zum Beispiel Token‑Counts, model‑IDs und Evaluation‑Scores. Solche Signale müssen in Traces korrelierbar sein, damit ein Entwickler später genau nachvollziehen kann, warum ein Agent eine Aktion eingeleitet hat.

Ein wichtiges Praxisprinzip: Evaluation als Telemetrie. Jede Retrieval‑Antwort und jede generative Aktion erzeugt ein gen_ai.evaluation.event — automatisiert mit einer Scoreskala und optionaler humaner Stichprobe. Damit entstehen Feedback‑Schleifen, die sowohl Accuracy als auch Kosten (Token‑Usage) optimieren.

RAG für Telemetrie erfordert außerdem eine bewusste Datenschutz‑Strategie: Logs und Prompts können sensible Inhalte enthalten. Das Fabric muss Redaction, Retention‑Policies und kontrollierten Zugriff bereitstellen, bevor generative Agenten produktiv handeln dürfen.

In der Praxis gliedert sich ein belastbarer Aufbau in drei Ebenen: die Datensammelstelle (Instrumentation & Collector), die Observability‑Pipeline (Filter, Enrichment, Routing) und den Data Fabric selbst (Speicherung, Catalog, Lineage). Microsofts Fabric‑Ansatz und ähnliche Lakehouse‑Modelle zeigen, wie Echtzeit‑Hubs und OneLake‑ähnliche Konzepte Telemetrie für Aktionen verfügbar machen können.

Die Pipeline übernimmt folgende Aufgaben: Schema‑Validierung, Sampling, PII‑Redaction und Enrichment (z. B. Kontext aus CMDB oder Incident‑History). Entscheidend ist, dass sowohl Roh‑Streams als auch bereinigte, query‑fähige Streams im Fabric verbleiben — für Replay, Nachanalyse und Audit. Agenten lesen idealerweise die bereinigte Sicht, während Debugging‑Zwecke auf Rohdaten zugreifen können.

Lineage ist hier kein Nice‑to‑have: Sie ermöglicht eine Rückverfolgbarkeit von Signal → Entscheidung → Aktion. Für Compliance und Post‑Mortems ist das unverzichtbar. Technisch lassen sich Lineage‑Metadaten per Events im Catalog speichern; diese Metadaten verknüpfen Dateien, Queries und Remediation‑Runs mit eindeutigen IDs.

Ein weiteres Muster ist die duale Ablage: Kurzfristige, hochfrequente Telemetrie in einem Event‑Store für schnelle Reaktionen, längere historische Sicht im Lakehouse für Trainings‑ und Audit‑Zwecke. Agentische Workflows sollten gegen beide Quellen validieren, bevor sie eine irreversible Aktion auslösen.

Schließlich: Automatisierte Quality‑Checks gehören zur Pipeline. Schema‑Drift, Volumen‑Anomalien und Retrieval‑Relevanz sind Metriken, die Alerts auslösen und damit verhindern, dass Agenten auf fehlerhafte oder veraltete Daten reagieren.

Selbstheilung klingt verlockend. Doch jede Automatisierung, die sich auf Agenten stützt, bringt Risiken: falsche Remediations, eskalierende Aktionen oder Compliance‑Verstöße. Praktische Gegenmittel sind Approval‑Gates, least‑privilege‑Automation, Action‑Budgets und ausführliche Decision‑Traces. Auditierbarkeit muss von Anfang an entworfen sein.

Ein Governance‑Framework für agentic AI umfasst Rollen, Verantwortlichkeiten und fest definierte Grenzen für autonome Aktionen. Rollenbasiertes Zugriffskonzept und zeitbegrenzte Credentials verhindern, dass Agenten weitreichende Rechte dauerhaft halten. Approval‑Gates können in kritischen Pfaden einen humanen Entscheidungsbeteiligten verlangen.

Sicherheits‑Techniken in der Pipeline sind Maskierung/Redaction, Query‑Filtering und Retention‑Policies für sensitive Attributes. Parallel dazu gehören Fail‑Safe‑Mechanismen: Watchdogs, Kill‑Switches und Rollback‑Playbooks, ausgelöst durch Abnormalitäts‑Detektoren.

Ein realistischer Implementierungsweg ist iterativ: Zuerst kleine, klar begrenzte Use‑Cases mit eng definierten Erfolgskriterien. Dann Governance‑Mechaniken und automatisierte Tests (Failure‑Injection, Red‑Teaming) erweitern. Reife entsteht durch Messbarkeit: SLOs für Genauigkeit, Zeit bis zur Remediation und Fehlerquote sind messbare Gradmesser.

Abschließend: Technologie allein genügt nicht. Eine verlässliche Kultur, in der Teams Verantwortung übernehmen und Entscheidungen dokumentieren, ist die Bedingung für sichere Selbstheilung.

Ein Data Fabric für agentic AI ist kein Zauberstab, sondern ein methodischer Baukasten: Instrumentation, Observability‑Pipelines, Lineage und kontrollierte RAG‑Workflows sind die Bausteine. Nur mit klaren Governance‑Regeln, Audit‑Spuren und iterativen Piloten werden autonome Remediations zuverlässig und sicher.

Kurz: Die Technik liefert Möglichkeiten; Verantwortung und Messbarkeit machen sie vertrauenswürdig.