Zuverlässigkeit und SLA

Blits.ai sagt für Cloud-Deployments eine monatliche Verfügbarkeit von 99,5 % zu, misst sie auf einer öffentlichen Statusseite und hinterlegt sie mit Reaktions- und Lösungszeiten je Priorität. Hier finden Sie eine Zusammenfassung unseres Standard-Service-Level-Agreements.

Bei jeder Funktion ist angegeben, ob sie standardmäßig aktiv ist oder sich pro Assistent, Workflow oder Mandant konfigurieren lässt. Standards, die Kundendaten betreffen, lassen sich abschalten, wo Regulierung oder Ihre eigene Richtlinie es verlangt.

99,5 %

Verfügbarkeit

Monatliches Verfügbarkeitsziel für Cloud-Deployments. Verfügbarkeit ist die geplante Betriebszeit abzüglich ungeplanter Ausfallzeiten und Notfallwartungen, geteilt durch die geplante Betriebszeit. Für On-Premises-Deployments werden die Verfügbarkeitsziele im jeweiligen Vertrag vereinbart.

Aktueller Status auf status.blits.ai

Reaktions- und Lösungszeiten

95 % der Fälle werden innerhalb dieser Zeiten beantwortet und gelöst.

PrioritätEnterprisePro und Pro+
ReaktionLösungReaktionLösung
P1 Kritisch1 Stunde4 Stunden1 Stunde20 Stunden
P2 Hoch4 Stunden8 Stunden4 Stunden48 Stunden
P3 Mittel1 Werktag5 Werktage1 Werktag5 Werktage
P4 Niedrig2 Werktage2 Wochen2 Werktage4 Wochen

P1 bedeutet: Die Produktivumgebung ist ausgefallen oder so stark beeinträchtigt, dass nicht weitergearbeitet werden kann. P2 bedeutet: Kritische Funktionen sind nicht verfügbar, und es gibt keinen Workaround. An P1- und P2-Fällen wird ohne Unterbrechung gearbeitet, bis sie gelöst sind, mit Statusmeldungen jede Stunde bei P1 und alle vier Stunden bei P2.

Wie Änderungen in Produktion gehen

Ein fester Release-Rhythmus, Tests vor jedem Release und ein schneller Weg zurück.

Fester Release-Plan

Standardmäßig aktiv

Plattform-Releases erscheinen am ersten Dienstag jedes Monats am Abend (MEZ). Zusätzliche Releases kündigen wir mindestens drei Werktage vorher an, dringende Hotfixes spielen wir so schnell wie möglich ein.

Wöchentliche Content-Releases

Standardmäßig aktiv

Freigegebene inhaltliche Änderungen gehen mit dem Content-Release am Donnerstagabend live, spätestens fünf Werktage nach der Freigabe.

Vor dem Release getestet

Standardmäßig aktiv

Vor einem Release wird der Assistent mit jeder betroffenen Frage getestet, und jede Antwort wird mit der erwarteten Antwort abgeglichen. Der Kunde erhält den Testbericht.

Guardrail-Tests bei jedem Release

Standardmäßig aktiv

Jede Guardrail hat einen eigenen Testfall, und alle laufen vor jedem Release. So greift eine Guardrail weiterhin, auch wenn sich die Inhalte um sie herum ändern.

Versionshistorie

Standardmäßig aktiv

Jede Veröffentlichung erzeugt eine nummerierte, unveränderliche Version des gesamten Assistenten, mit Autor, Datum, Release Note und einem Diff zur vorherigen Version.

Release-Gates

Konfigurierbar

Ein Assistent lässt sich so einstellen, dass er erst in Produktion geht, wenn eine ausgewählte Testsuite einschließlich Latenzprüfungen mit der neuen Version besteht. Wer das Gate übergehen will, braucht Admin-Rechte und eine Begründung, und der Vorgang wird protokolliert.

Rollback in Minuten

Standardmäßig aktiv

Die Produktion lässt sich mit einem Klick auf eine frühere Version zurückstellen, ohne laufende Gespräche zu unterbrechen. Jedes Release wird als vollständiger Snapshot gespeichert, sodass der vorherige Stand innerhalb weniger Minuten wiederhergestellt ist, während die Ursache untersucht wird.

Betrieb und Monitoring

Woran wir erkennen, dass die Plattform gesund ist, bevor ein Kunde uns etwas meldet.

Öffentliche Statusseite

Standardmäßig aktiv

Die Verfügbarkeit wird gemessen und auf status.blits.ai veröffentlicht. Kunden erhalten sie monatlich zusammen mit der Fallstatistik.

Health Checks

Standardmäßig aktiv

Jeder Service stellt Liveness- und Readiness-Checks bereit, einschließlich der Datenbankverbindung. Fehlerhafte Instanzen werden automatisch ersetzt.

Latenzprüfung nach jedem Deployment

Standardmäßig aktiv

Nach jedem Deployment vergleicht eine automatische Prüfung die aktuellen Antwortzeiten mit einer Baseline. Werden sie schlechter, wird das Deployment markiert.

Getrennte regionale Umgebungen

Standardmäßig aktiv

Jede Region läuft als eigene Produktivumgebung. Ein Vorfall in einer Region betrifft deshalb keine Kunden in einer anderen.

Konsistente Antworten

Sprachmodelle schwanken von Natur aus. Diese Mechanismen halten die Antworten dort vorhersehbar, wo es darauf ankommt.

Temperature pro Assistent

Konfigurierbar

Die Temperature wird pro Assistent eingestellt: standardmäßig 0,7 und anpassbar, etwa niedriger für faktenbasierte Antworten. Guardrail-Prüfungen laufen mit 0,1.

Deterministische Flows

Konfigurierbar

Abläufe, die immer gleich verlaufen müssen, laufen als BPMN-Flows mit festen Schritten und exaktem Wortlaut. Die Intent-Erkennung übernimmt Microsoft CLU, IBM, Google oder Wit.

Regressionstests

Konfigurierbar

Testsets mit mehreren Gesprächsrunden, bewertet von einem Modell oder nach deterministischen Regeln. Sie laufen auf Abruf oder nach Zeitplan, von alle 5 Minuten bis einmal täglich, mit Alarmen per E-Mail oder Webhook.

Zuverlässigkeit und SLA: häufige Fragen

Sie möchten das mit Ihren eigenen Systemen sehen?

Wir arbeiten gemeinsam an Ihrem Anwendungsfall, mit Ihren Daten und den Modellen Ihrer Wahl.

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