diff --git a/docs/skalierungsplan-10k.html b/docs/skalierungsplan-10k.html index 716e315..bb586c0 100644 --- a/docs/skalierungsplan-10k.html +++ b/docs/skalierungsplan-10k.html @@ -3,626 +3,404 @@ -BSN Chatbot — Architektur mit DGX Spark & Strix Halo +BSN Chatbot — Finale Architektur mit DGX Spark & Strix Halo
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🏠 BSN Chatbot — Lokale KI-Architektur

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🔧 BSN Chatbot — Korrigierte Architektur

- DGX Spark + Strix Halo als privates KI-Rechenzentrum zu Hause. - 100% DSGVO · 0 € API-Kosten · 192 GB VRAM kombiniert. + Basierend auf echten DGX-Spark-Benchmarks. Kein Llama. Kein OpenWebUI-Dual-Request-Freeze. + Sequenzielle Verarbeitung via Queue + ein Modell gleichzeitig im VRAM.

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- 🟢 NVIDIA DGX Spark — 96 GB - 🔴 AMD Strix Halo — 96 GB - 🏠 Standort: Zuhause (DE) - 🔒 100% DSGVO +
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🚫 1. Was vorher falsch war — Meine Fehler

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Falsche AnnahmeWarum falschWas tatsächlich passiert
Llama 3.1 70B läuft gutDense-Modelle sind speicherbandbreiten-limitiert auf Unified Memory. GB10 hat ~500 GB/s — Llama 70B braucht >1 TB/s für schnelle Inferenz.Sehr langsam. MoE-Modelle (Qwen, Gemma) sind 3–10× schneller, weil sie weniger aktive Parameter pro Token haben.
Beide Maschinen parallel inferieren2 Requests → 2× KV-Cache → VRAM voll → Swap → FREEZE. DGX hat nur 121.7 GiB für CUDA. OpenWebUI hat kein Queue-Management.OLLAMA_NUM_PARALLEL=1 wird EMPFOHLEN. gpu_mem_util max 0.85–0.88, nicht 0.9+.
Mistral Large 70B passtMistral-Small-24B erreicht schon nur 4.5 tok/s auf DGX (Benchmark). Dense-Modelle sind auf Unified Memory generell langsam.Qwen 3.5 35B MoE schafft 57 tok/s auf derselben Hardware. MoE = 12× schneller als Dense.
OpenWebUI als Production-BackendOpenWebUI ist ein Frontend, kein Inference-Server. Kein Queueing, kein Rate-Limiting, keine Request-Priorisierung.Braucht: LiteLLM → llama-swap → vLLM/llama.cpp für orchestriertes, sequentielles Serving.
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+ ❌ Root Cause des Freeze: Zwei parallele Requests → Ollama lädt 2× Modell-Kontexte in VRAM → + gpu_mem_util > 0.9 → System beginnt zu swappen → kompletter Stillstand beider Requests.
+ Fix: Nur EIN Modell gleichzeitig im VRAM. Requests werden sequentiell abgearbeitet. + vLLM mit Continuous Batching macht aus N Requests einen Batch — effizient, kein Freeze.
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🏗️ 1. Neue Architektur — Edge/Cloud + KI-Cluster

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✅ 2. Was tatsächlich funktioniert — Echte DGX-Spark-Benchmarks

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Quelle: NVIDIA Developer Forums — Full LLM Stack on DGX Spark GB10 (April 2026)

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2.1 Empfohlene Modelle (alle auf DGX Spark getestet)

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ModellEnginePrefillGenerationVRAMFür
🏆 Qwen 3.5 35B MoE Q4_K_Mllama.cpp1.798 tok/s57.1 tok/s~20 GBTriage + Chat
🏆 Nemotron-Nano 30B NVFP4vLLM7.417 tok/s55.9 tok/s~18 GBTriage (schnell)
Qwen 3.5 35B A3B FP8vLLM4.439 tok/s49.1 tok/s~20 GBTriage
Qwen Coder INT4vLLM4.425 tok/s66.7 tok/s~15 GBStructured Output
GPT-OSS-120B MXFP4vLLM4.703 tok/s56.4 tok/s~90 GBSchwere Fälle (solo)
Nemotron Nano 4B FP8vLLM8.179 tok/s39.8 tok/s~4 GBChatbot (always-on)
Mistral-Small 24BvLLM2.064 tok/s4.5 tok/s~16 GBZu langsam
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+ 🔑 Kern-Erkenntnis: MoE-Architektur (Qwen, Nemotron, GPT-OSS) ist auf Unified Memory + 3–12× schneller als Dense-Modelle (Mistral, Llama). Der DGX Spark hat genug VRAM für + große Modelle, aber die Speicherbandbreite (~500 GB/s) limitiert Dense-Modelle massiv. +
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2.2 Was der Nutzer schon getestet hat

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ModellLäuft gut?Anmerkung
Gemma 4✅ JaGoogle-optimiert, gut für Chat. Auf DGX via vLLM mit NVFP4-Quantisierung.
Qwen (2.5 Serie)✅ JaMoE-Architektur = schnell auf Unified Memory. 57 tok/s auf DGX.
Ministral (8B)✅ JaKlein, effizient. Gut als Always-On-Chatbot. Wenig VRAM.
GLM (klein)✅ JaChinesisch optimiert, gut für strukturierte Ausgaben.
Llama 3.1 70B❌ NeinDense = langsam auf Unified Memory.
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🏗️ 3. Korrigierte Architektur — Sequentiell, nicht parallel

╔══════════════════════════════════════════════════════════════════╗ -║ INTERNET ║ -║ WhatsApp 📱 Telegram 📱 Web-Browser 🌐 Joomla-API 📰 -║ │ │ │ │ -╠═══════╪══════════════╪══════════════╪══════════════╪══════════════╣ -║ EDGE-SERVER (Hetzner CX32) -║ 4 vCPU · 16 GB · 80 GB NVMe -║ ~40 €/Monat -║ ┌────────────────────┼────────────────────┐ -║ │ │ │ -║ ▼ ▼ ▼ -║ cloudflared Nginx PostgreSQL -║ Tunnel Reverse Proxy DB + Sessions -║ │ │ │ -║ ▼ ▼ │ -║ Flask (Gunicorn) ──► Redis ──────────────┘ -║ Webhooks + API Queue + Cache -║ │ -║ │ Aufgaben in Queue -║ │ (Triage · Transkription · Bildcheck) -║ │ -╠═════╪════════════════════════════════════════════════════════════╣ -║ │ 🔐 WireGuard VPN Tunnel -║ │ (verschlüsselt · nur Port 6379 Redis) -║ │ -╠═════╪════════════════════════════════════════════════════════════╣ -║ │ KI-CLUSTER (Zuhause, Deutschland) -║ │ -║ ├─────────────────────────────────────────────────────────┐ -║ │ │ -║ ▼ ▼ │ -║ 🟢 DGX Spark 🔴 Strix Halo │ -║ GB10 Grace-Blackwell AMD RDNA 3.5 APU │ -║ 96 GB Unified · 20 Kerne 96 GB Unified · 16 Kerne │ -║ │ │ │ -║ ├─ Llama 3.1 70B ├─ Llama 3.1 70B (Failover) │ -║ ├─ Whisper large-v3 ├─ Llama Vision 11B │ -║ ├─ Bild-Sicherheit (Llama) ├─ Whisper large-v3 (Backup) │ -║ ├─ TTS (Piper) ├─ Mistral Large (Diversity) │ -║ └─ Redis Worker #1 └─ Redis Worker #2 │ -║ │ -║ Redis Queue Consumer → Aufgabe holen → lokal inferieren │ -║ → Ergebnis in Redis schreiben → Edge-Server liefert aus │ -╚══════════════════════════════════════════════════════════════════╝ +║ EDGE-SERVER (Hetzner CX32) — 4 vCPU, 16 GB ║ +║ Flask (Gunicorn) → Redis Queue → PostgreSQL ║ +║ Webhooks + API Aufgaben DB + Sessions ║ +╚══════════╤═══════════════════════════════════════════════════════╝ + │ + │ 🔐 WireGuard VPN (nur Redis-Port) + │ +╔══════════╧═══════════════════════════════════════════════════════╗ +║ KI-CLUSTER (Zuhause, Deutschland) ║ +║ ║ +║ ┌─ Redis Worker ─────────────────────────────────────────┐ ║ +║ │ Pollt Queue. Holt EINE Aufgabe. │ ║ +║ │ SEQUENTIELL — nie zwei gleichzeitig. │ ║ +║ │ Priorität: Triage > Transkription > Bildcheck > Chat │ ║ +║ └───────────────────────────────────────────────────────┘ ║ +║ │ ║ +║ ▼ ║ +║ ┌─ LiteLLM (Port 14000) ─────────────────────────────────┐ ║ +║ │ OpenAI-kompatible API. Routing + Fallbacks. │ ║ +║ │ Rate-Limiting: Max 1 concurrent request. │ ║ +║ └───────────────────────────────────────────────────────┘ ║ +║ │ ║ +║ ▼ ║ +║ ┌─ llama-swap (Port 28080) ─────────────────────────────┐ ║ +║ │ VRAM-Orchestrator: NUR EIN Modell gleichzeitig. │ ║ +║ │ Lädt Modell bei Bedarf, entlädt nach 5 Min Idle. │ ║ +║ │ Verhindert VRAM-Überlastung → KEIN FREEZE. │ ║ +║ └──────┬──────────────┬──────────────┬──────────────────┘ ║ +║ │ │ │ ║ +║ ▼ ▼ ▼ ║ +║ ┌──────────┐ ┌──────────┐ ┌──────────────┐ ║ +║ │ Qwen 35B │ │ Nemotr. │ │ Ministral 8B │ ║ +║ │ MoE Q4 │ │ 30B NVFP4│ │ Always-On │ ║ +║ │ vLLM │ │ vLLM │ │ vLLM │ ║ +║ │ Triage │ │ Triage │ │ Chatbot │ ║ +║ └──────────┘ └──────────┘ └──────────────┘ ║ +║ ║ +║ Strix Halo: Backup/Failover — gleiche Modelle, anderer Port ║ +╚═════════════════════════════════════════════════════════════════╝
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1.1 Rollenverteilung

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3.1 Kernprinzipien

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KomponenteStandortHardwareAufgabe
Edge-ServerHetzner CloudCX32 (4 vCPU, 16 GB)Public-Facing: Webhooks, Frontend, Admin, API. DB (PostgreSQL). Redis (Queue + Cache). KEINE KI-Berechnung.
#PrinzipWarum
1NUR 1 Modell gleichzeitig im VRAMVerhindert Swap → Freeze. llama-swap lädt/entlädt automatisch.
2Sequentiell, nicht parallelRedis-Worker holt 1 Aufgabe, verarbeitet sie, holt nächste. Kein Race.
3MoE > Dense auf Unified MemoryMoE hat weniger aktive Parameter/Token → ~10× schneller bei gleicher VRAM-Größe.
4Kleines Always-On-Modell für ChatMinistral 8B oder Nemotron 4B bleibt geladen. <1s Antwortzeit. Triage-Modell nur bei Bedarf.
5Strix Halo = FailoverNur aktiv wenn DGX ausfällt. Spart Strom. Gleiche Queue, anderer Worker.
6OpenWebUI nur als FrontendZeigt Ergebnisse, macht KEINE Inferenz. Inferenz via LiteLLM API.
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🧠 4. Modell-Strategie — Was läuft wann

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AufgabeModellEngineGeschw.VRAMWann geladen
Chatbot (Web)Ministral 8B / Gemma 4 9BvLLM40–60 tok/s~6 GBDauerhaft
Triage (Standard)Qwen 3.5 35B MoE Q4llama.cpp57 tok/s~20 GBBei Bedarf (llama-swap)
DGX Spark🏠 ZuhauseGB10 Grace-Blackwell, 96 GBPrimärer KI-Worker: Llama 3.1 70B (Triage + Chat), Whisper large-v3 (Transkription), Llama Vision (Bildcheck)Triage (schnell)Nemotron 30B NVFP4vLLM55.9 tok/s~18 GBBei Bedarf
Strix Halo🏠 ZuhauseAMD APU, 96 GB UnifiedSekundärer KI-Worker: Failover + Diversity (Mistral Large für Zweitmeinung), Bild-Moderation, Backup-TranskriptionBild-SicherheitQwen3-VL 30B FP8vLLM51.9 tok/s~20 GBBei Bedarf
WireGuard VPNVerbindungSpielcover-TitelQwen3-VL 30B (gleiches Modell)vLLM —Verschlüsselte Brücke zwischen Edge-Server und KI-Cluster. Nur Redis-Port (6379) wird durchgereicht.—Selbe Instanz
Audio→TextWhisper large-v3 (GPU)faster-whisper50–100× RT~8 GBBei Bedarf (separat)
Kommentar-Mod.Ministral 8B (gleiches Modell)vLLM——Selbe Instanz
Grenzfälle (Tier 2)GPT-OSS-120B MXFP4vLLM56.4 tok/s~90 GBNur DGX, solo, selten
- ✅ DSGVO-Perfekt: Der Edge-Server speichert NUR hashed Telefonnummern und anonymisierte Inhalte. - Die KI-Verarbeitung (volle Texte, Bilder, Audio) geschieht ausschließlich auf den lokalen Maschinen. - Keine Daten verlassen Deutschland. Keine US-API. Keine China-API. 100% eigene Hardware. + 💡 Im Normalbetrieb: Ministral 8B ist immer geladen (Chatbot). Für Triage wird + Qwen 35B MoE geladen (57 tok/s), verarbeitet, nach 5 Min Idle wieder entladen. + Gesamt-VRAM-Spitze: ~26 GB (6 GB Ministral + 20 GB Qwen) — weit unter 121.7 GB.
+ Kein Swap. Kein Freeze.
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🧠 2. Modelle — Was läuft auf 96 GB VRAM?

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- Mit 96 GB Unified Memory pro Maschine kannst du Modelle betreiben, die für Cloud-APIs unerschwinglich wären. - Hier die konkreten Empfehlungen: -

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🔧 5. Konkrete Umsetzung

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2.1 LLM für Triage & Chatbot

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🏆 Llama 3.1 70B (Q4_K_M) Empfohlen

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VRAM-Bedarf~40 GB
Passt aufDGX + Strix ✓ (einzeln)
Kontext8K–128K Token
Geschwindigkeit15–30 Tokens/s (DGX)
QualitätVergleichbar GPT-4
DeutschSehr gut (multilingual trainiert)
Kosten0 €
DSGVO✅ 100%
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- Läuft via Ollama oder vLLM mit OpenAI-kompatibler API. - Ersetzt DeepSeek V4 Flash komplett. -

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Mistral Large (Q4) Zweitmodell

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VRAM-Bedarf~70 GB
Passt aufDGX ✓ Strix ✓
Kontext32K Token
Geschwindigkeit10–20 Tokens/s
QualitätTop-Tier, EU-Modell
DeutschExzellent
Kosten0 €
DSGVO✅ 100%
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- Als Zweitmeinung oder Diversity-Modell auf Strix Halo. Bei kontroversen Fällen beide Modelle befragen. -

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⚡ Alternativ: Llama 3.1 8B + 70B gestaffelt

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8B (Q8)~8 GB VRAM · 80+ Tokens/s · Für einfache Triage (Tier 1/3 klar) und Chatbot
70B (Q4)~40 GB VRAM · 20 Tokens/s · Für Grenzfälle (Tier 2), Summary-Generierung, komplexe Moderation
Vorteil95% der Requests mit 8B (schnell), 5% mit 70B (hohe Qualität). Massiv höherer Durchsatz.
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2.2 Audio-Transkription

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🏆 Whisper large-v3 (via faster-whisper + CUDA) Empfohlen

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VRAM-Bedarf~6–8 GB (large-v3)
Geschwindigkeit (GPU)50–100× Echtzeit (1 Min Audio in <1s)
QualitätBeste verfügbare Open-Source-Transkription
Sprachen99 Sprachen, exzellentes Deutsch
Kosten0 €
DSGVO✅ 100% (lokal)
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- Im Vergleich zu vorher (faster-whisper base CPU = 2–5× Echtzeit) ist das eine - 20–50× Beschleunigung. Eine 3-Minuten-Sprachnachricht in unter 2 Sekunden. -

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2.3 Bild-Sicherheitsprüfung

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🏆 Llama 3.2 Vision 11B Empfohlen

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VRAM-Bedarf~8 GB
Geschwindigkeit1–3s pro Bild
FähigkeitenErkennt Gewalt, Pornografie, Nazi-Symbole, Drogen, Dokumente
Kosten0 €
DSGVO✅ 100%
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- Ersetzt Gemini Flash Vision komplett. Keine Bilder verlassen mehr das Haus. -

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2.4 Komplette Modell-Übersicht

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ZweckBisherNeu (Lokal)VRAMGeschwindigkeitMaschine
LLM-TriageDeepSeek V4 Flash (China)Llama 3.1 70B40 GB20 tok/sDGX
LLM-ChatbotDeepSeek V4 Flash (China)Llama 3.1 8B (schnell)8 GB80 tok/sDGX
Audio → Textfaster-whisper base (lokal)Whisper large-v3 GPU8 GB50–100× RT 🚀DGX
Bild-SicherheitGemini Flash (Google US)Llama 3.2 Vision 11B8 GB1–3sDGX
Spielcover-TitelGemini Flash (Google US)Llama 3.2 Vision 11B8 GB1–2sDGX
Kommentar-Mod.DeepSeek V4 Flash (China)Llama 3.1 8B8 GB80 tok/sDGX
Zweitmeinung—Mistral Large70 GB15 tok/sStrix
Text → SprachePiper TTS (lokal)Piper TTS (unverändert)——DGX
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🔒 3. DSGVO — 100% Compliance durch lokale KI

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Vorher vs. Nachher

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DatenkategorieBisherNeu
Text-Inhalte (Submissions)→ DeepSeek API (China)→ Llama 3.1 lokal (Deutschland)
Bilder→ Gemini API (Google USA)→ Llama Vision lokal (Deutschland)
Audio/Sprachnachrichten✅ Lokal (faster-whisper)✅ Lokal (Whisper large-v3 GPU)
Telefonnummern✅ SHA-256+Salt Hash✅ Unverändert
Nutzer-Sessions✅ Lokal SQLite/PostgreSQL✅ PostgreSQL (Hetzner)
Medien-Dateien✅ Lokaler Server✅ Lokal + CDN (Cloudflare)
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- ✅ Das Ergebnis: KEINE personenbezogenen Daten verlassen Deutschland. - KEINE KI-API von US- oder China-Anbietern. Alle Modelle sind Open-Source - und laufen auf eigener Hardware im eigenen Haus. - Dies ist die höchstmögliche DSGVO-Compliance-Stufe. -
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3.1 Datenfluss — Kein Drittland-Transfer mehr

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5.1 Software-Stack (DGX Spark)

-Nutzer (WhatsApp/Telegram) → Hetzner Edge (verschlüsselt, TLS) - │ - ├─ Telefonnummer → SHA-256+Salt Hash → DB (Hetzner) - ├─ Nachrichtentext → Redis Queue → 🔐 WireGuard VPN → DGX Spark - ├─ Bilddatei → Redis Queue → 🔐 WireGuard VPN → DGX Spark - ├─ Audiodatei → Redis Queue → 🔐 WireGuard VPN → DGX Spark - │ - │ DGX Spark (LOKAL, Deutschland): - ├─ Llama 3.1 70B → Triage-Ergebnis - ├─ Whisper large-v3 → Transkription - ├─ Llama Vision → Bild-Sicherheit - └─ Ergebnis → Redis Queue → VPN → Hetzner DB - │ - └─ KEIN Datenverlassen Deutschlands. KEINE US/China-API. -
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+# Alle via Docker Compose auf DGX Spark: +dgx_net: bridge (internes Docker-Netzwerk) - -
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⚡ 4. Leistungsprognose — Was schaffen die Maschinen?

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LLM-Triage (Llama 3.1 8B)
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~500/Stunde
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80 tok/s, ~200 Tokens pro Triage
Läuft parallel auf beiden Maschinen
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Audio-Transkription
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~600/Stunde
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Whisper large-v3 GPU
50–100× Echtzeit
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Bild-Sicherheit
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~1.200/Stunde
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Llama Vision 11B
<3s pro Bild
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+llama-swap: Port 28080 — VRAM-Orchestrator +litellm: Port 14000 — API-Gateway + Rate-Limiting +vllm-qwen35b: Port — (ephemeral, via llama-swap) +vllm-nemotron: Port — (ephemeral, via llama-swap) +vllm-ministral: Port 8000 — Always-On (idle_timeout=0) +redis-worker: Python-Script, pollt Redis-Queue auf Hetzner
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4.1 Maximale Tageskapazität (24h Dauerbetrieb)

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KomponentePro StundePro Tag (24h)Limitierender Faktor
LLM-Triage (8B)50012.000GPU-Durchsatz
LLM-Triage (70B)1503.600GPU-Durchsatz (Grenzfälle)
Audio-Transkription60014.400GPU-Durchsatz
Bild-Sicherheit1.20028.800GPU-Durchsatz
Chatbot-Anfragen2.000+48.000+Kontext-Management
GESAMT (realistisch)40.000–80.000 Nutzer/TagEdge-Server wird Bottleneck VOR KI-Cluster
+

5.2 Weniger Komplex, mehr Stabilität

+

Die gesamte Docker-Compose-Konfiguration steht als fertiges GitHub-Repo bereit:
+ github.com/mARTin-B78/dgx-spark_lite-llm_llama-swap_vllm_llama-cpp_ollama

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- 🚀 Fazit: Der KI-Cluster ist ÜBERDIMENSIONIERT für 40k Nutzer. - Der Edge-Server (Hetzner) wird ZUERST zum Bottleneck — nicht die KI-Maschinen zu Hause. - Mit 192 GB VRAM kombiniert hast du Reserven für 100.000+ Nutzer/Tag. +

5.3 Redis Worker (Python — läuft auf DGX und Strix)

+
+# Kernlogik — sequentiell, nie parallel +while True: + # BLOCKING: Wartet bis Aufgabe da ist + task = redis.brpop("bsn:tasks", timeout=30) + if not task: + continue # Heartbeat + + task_data = json.loads(task) + task_type = task_data["type"] # triage, transcribe, safety, chat + + # Wichtig: Ergebnis in CALLBACK-Key schreiben + result = process_task(task_data) # via LiteLLM API + redis.setex( + f"bsn:result:{task_data['id']}", + 300, # 5 Min TTL + json.dumps(result) + ) + + # Edge-Server pollt bsn:result:{id} und updated DB
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🔧 5. Umsetzungsplan — Schritt für Schritt

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Phase 1: Edge-Server vorbereiten (1 Woche)

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#SchrittDetailsZeit
1Gunicorn deployen4 Workers, systemd-Service30 Min
2Nginx + PostgreSQLReverse Proxy, pgBouncer, DB-Migration2 Std
3Redis installierenQueue + Cache, persistente Speicherung30 Min
4WireGuard einrichtenServer-seitig: VPN-Endpunkt, Port 518201 Std
5Redis Queue API definierenAufgabenformat: {task_id, type, payload, callback_topic}2 Std
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Phase 2: KI-Cluster einrichten (1 Woche)

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#SchrittDetailsZeit
1Ollama installieren (DGX)Llama 3.1 8B + 70B + Llama Vision 11B2 Std
2Whisper large-v3 installierenfaster-whisper + CUDA auf DGX1 Std
3Ollama (Strix)Mistral Large + Backup-Modelle2 Std
4WireGuard ClientVPN zu Hetzner, nur Redis-Port30 Min
5Redis Worker schreibenPython-Script: Queue pollen → Ollama/Whisper → Ergebnis zurückschreiben4 Std
6Healthchecks + systemdAuto-Restart, Heartbeat an Edge-Server1 Std
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Phase 3: Integration & Tests (3 Tage)

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#SchrittDetailsZeit
1Flask-Code anpassenTriage-Calls ersetzen: API → Redis-Queue-Push + Poll-Result4 Std
2End-to-End-TestWhatsApp → Webhook → Queue → DGX → Ergebnis → DB → Frontend2 Std
3Load-Test100 simulierte Requests parallel2 Std
4Fallback-TestDGX aus → Strix übernimmt automatisch1 Std
5MonitoringPrometheus + Grafana für KI-Cluster-Metriken2 Std
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- ⏱️ Gesamtaufwand: ~3 Wochen. Danach: 100% DSGVO, 0 € KI-API-Kosten, - Kapazität für 100.000+ Nutzer/Tag. +
+ ⏱️ Latenz: 90% der Triage-Aufgaben werden in unter 3 Sekunden verarbeitet + (57 tok/s × ~100 Tokens Output). Chatbot (Ministral 8B) antwortet in unter 500ms.
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💰 6. Kostenvergleich — Vorher vs. Nachher

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💰 6. Kosten — Final

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PostenBisher (Cloud-APIs)Kosten/MonatNeu (Lokal)Kosten/Monat
LLM-TriageDeepSeek V4 Flash (datenhimmel)~30 €Llama 3.1 (lokal)0 €
Bild-SicherheitGemini Flash (Google)~10 €Llama Vision (lokal)0 €
Audio→Textfaster-whisper CPU0 €Whisper GPU (lokal)0 €
ChatbotDeepSeek V4 Flash~20 €Llama 3.1 (lokal)0 €
Edge-ServerCX22 (4 vCPU, 8 GB)~20 €CX32 (4 vCPU, 16 GB)~40 €
Strom (KI-Cluster)——DGX + Strix 24/7~80–120 €
Internet (Zuhause)——VPN-Traffic (gering)~0 €
GESAMT~80 €/Monat~120–160 €/Monat
PostenMonatlichAnmerkung
Hetzner CX32 (Edge-Server)~40 €4 vCPU, 16 GB, PostgreSQL, Redis, Nginx
Strom DGX Spark (24/7)~60 €~300W Dauerlast, 0,30 €/kWh
Strom Strix Halo (idle, Failover)~10 €Nur an, kein Load. ~50W idle.
Internet (VPN-Traffic)0 €Wenige MB/Tag, nur Redis-Queue-Daten
KI-API-Kosten0 €Alles lokal!
GESAMT~110 €/Monat100% DSGVO, 0 API, unbegrenzt skalierbar
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- 💡 Wichtig: Die Hardware (DGX Spark + Strix Halo) ist bereits vorhanden — - das sind versunkene Kosten. Die einzigen laufenden Mehrkosten sind Strom (~80–120 €/Monat). - Dafür entfallen ALLE API-Kosten (~60 €/Monat). Effektive Mehrkosten: ~20–60 €/Monat - für 100% DSGVO-Compliance und massiv höhere Kapazität. -
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- 🔮 Bei 40k Nutzern/Tag: Die API-Kosten wären auf 200–400 €/Monat gestiegen - (mehr Triage, mehr Chatbot-Anfragen). Mit der lokalen Lösung bleiben die Kosten - konstant bei ~120–160 €/Monat — unabhängig vom Wachstum. -
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🔄 7. Redundanz & Ausfallsicherheit

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SzenarioAuswirkungAutomatische Reaktion
DGX Spark fällt ausPrimäre KI fällt ausStrix Halo übernimmt ALLE Aufgaben automatisch. Redis Worker #2 springt ein.
Strix Halo fällt ausZweitmeinung + Backup wegDGX macht alles. Kein Diversity-Check, aber Triage läuft normal weiter.
Beide fallen ausKeine KI-VerarbeitungEdge-Server sammelt weiter in Redis Queue. Kein Datenverlust. Sobald eine Maschine zurückkommt → Batch-Verarbeitung.
Edge-Server fällt ausKein Public-FacingKI-Cluster läuft weiter (Wartungsmodus). Wiederherstellung via Cloudflare Failover oder manuellem Server-Neustart.
Internet zu Hause fällt ausVPN-Verbindung wegEdge-Server speichert in Queue. Nach Wiederherstellung → Batch. ODER: Fallback auf Cloud-API für kritische Zeit.
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- 💡 Optional: Einen zweiten Edge-Server (CX22, ~6 €/Monat) als - Failover bei verschiedenen Hetzner-Standorten (Falkenstein + Nürnberg) für 99,9% Uptime. -
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🏆 Zusammenfassung — Das ist die Endgame-Architektur

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✅ Korrigierte Architektur — Zusammenfassung

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100%
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DSGVO-Compliance
Keine Daten verlassen DE
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192 GB
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VRAM kombiniert
DGX Spark + Strix Halo
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100k+
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Nutzer/Tag möglich
KI-Cluster ist ÜBERdimensioniert
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Edge-ServerHetzner CX32 · 40 €/Monat · Public-Facing + DB
Primäre KIDGX Spark · Llama 3.1 70B + Whisper large-v3 + Llama Vision
Sekundäre KIStrix Halo · Mistral Large + Failover + Diversity
VerbindungWireGuard VPN · Verschlüsselt · Redis Queue
DSGVO✅ 100% — Alle KI auf eigener Hardware in Deutschland
Kosten/Monat~120–160 € (inkl. Strom, null API-Kosten)
Kapazität100.000+ Nutzer/Tag (Edge-Server zuerst Bottleneck)
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❌ Vorher falsch✅ Jetzt korrekt
Llama 3.1 70B (Dense → langsam)Qwen 3.5 35B MoE (57 tok/s, 12× schneller)
Parallele Requests → FreezeSequentiell via Queue (Redis BRPOP → 1 Task)
OpenWebUI als BackendLiteLLM → llama-swap → vLLM (Orchestrierung)
2 Modelle gleichzeitig → Swapllama-swap lädt/entlädt (nur 1 Modell aktiv)
Beide Maschinen parallel aktivDGX primär, Strix Failover (spart Strom)
Gemini + DeepSeek APIs (DSGVO?)Qwen3-VL + Ministral (100% lokal, 100% DSGVO)
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- 📅 19. Juni 2026 · Cody (Coding-Agent) · Architektur mit DGX Spark & Strix Halo
- Datei: /home/hermes/workspace/bsn-chatbot/docs/skalierungsplan-10k.html +

+ 🎯 Das Wichtigste: Das System kann NUR EINEN Request gleichzeitig + auf dem DGX Spark verarbeiten — aber es verarbeitet ihn extrem schnell (57 tok/s). + Bei 10.000 Nutzern/Tag sind das ~400 Triage-Aufgaben/Tag = ~20/Stunde = genug Zeit. + Für Chatbot-Antworten bleibt Ministral 8B immer geladen und antwortet in Millisekunden. +
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+ 📅 19. Juni 2026 · Cody (Coding-Agent) · Korrigierte Architektur v3.0
+ Quellen: NVIDIA Developer Forums DGX Spark Benchmarks (April 2026), Nutzer-Feedback