Low-Code-Tools für Echtzeit-ML-Workflows

Low-Code-Plattformen verändern die Art und Weise, wie Unternehmen maschinelles Lernen (ML) implementieren. Durch die Vereinfachung komplexer Prozesse erleichtern sie die Erstellung von Echtzeit-Workflows, die Datenströme verarbeiten und umsetzbare Erkenntnisse liefern. Da bis 90 voraussichtlich 2026 % der Unternehmen von einem Mangel an IT-Fachkräften betroffen sein werden, sind Tools wie Latenknoten, OutSystems und Microsoft Power Automatisieren helfen Teams, Zeit und Kosten zu sparen – um bis zu 70 % – und gleichzeitig die Entwicklungszeiten um bis zu 90 % zu verkürzen. Diese Plattformen ermöglichen es Unternehmen, ML-Modelle mit Geschäftssystemen zu verknüpfen und bieten praktische Lösungen zur Betrugserkennung, Kundenstimmungsanalyse und mehr. Lassen Sie uns herausfinden, wie sie funktionieren und welche für Ihre Anforderungen geeignet ist.

So automatisieren und skalieren Sie ML-Workflows ML-Workflow-Automatisierung in Wallaroo

1. Latenknoten

Latenknoten ist eine Plattform, die visuelles Design mit Machine-Learning-Funktionen (ML) verbindet und Nutzern Zugriff auf über 200 KI-Modelle in einer einheitlichen Umgebung bietet. Im Folgenden untersuchen wir, wie Latenode mit seinen herausragenden Funktionen Echtzeit-ML-Anforderungen erfüllt.

Echtzeit-ML-Funktionen

Latenode vereinfacht die Echtzeit-Datenverarbeitung durch seinen visuellen Workflow-Builder, der auch JavaScript für benutzerdefinierte Logik unterstützt. Durch die direkte Integration mit führenden KI-Modellen können Entwickler komplexe ML-Workflows erstellen, ohne mit mehreren Tools jonglieren zu müssen.

Anstatt pro Aufgabe abzurechnen, verwendet Latenode ein ausführungsbasiertes Preismodell. Dieser Ansatz beginnt mit 300 Ausführungsguthaben pro Monat im kostenlosen Tarif und hilft Unternehmen, ML-Kosten effektiver zu verwalten und vorherzusagen. Darüber hinaus unterstützt Latenode über eine Million NPM-Pakete, sodass Entwickler spezialisierte ML-Bibliotheken oder benutzerdefinierte Algorithmen integrieren können. Diese Flexibilität ist besonders nützlich, um vortrainierte Modelle mit maßgeschneiderten Datenverarbeitungs-Workflows zu kombinieren.

Integrationsoptionen

Mit Verbindungen zu über 300 Anwendungen und Diensten bietet Latenode umfangreiche Möglichkeiten zum Aufbau von ML-Datenpipelines. Die Integrationen umfassen Tools für Datenmanagement, Dokumentation und Zahlungen und gewährleisten so eine reibungslose Konnektivität. Webhook-Trigger ermöglichen eine sofortige Reaktion auf externe Ereignisse, was ideal für Echtzeitszenarien wie Betrugserkennung, Empfehlungssysteme oder automatisierte Inhaltsmoderation ist.

Die Plattform verfügt außerdem über eine integrierte Datenbank, die es Teams ermöglicht, strukturierte Daten direkt zu speichern und abzufragen. Diese Funktion ist besonders praktisch für die Verwaltung von Trainingsdatensätzen, die Verfolgung der Modellleistung oder die Pflege von Interaktionsprotokollen.

Skalierbarkeit und Compliance

Latenode ist für die Anforderungen von Unternehmen skalierbar. Self-Hosting-Optionen gewährleisten, dass Unternehmen die volle Kontrolle über ihre Daten behalten und Compliance-Anforderungen in Bereichen wie Gesundheitswesen, Finanzen und Behörden erfüllen. Self-Hosting-Setups erhalten alle Plattformfunktionen und gewährleisten gleichzeitig die Datenhoheit.

Für Unternehmen unterstützt Latenode bis zu 150 parallele Ausführungen und ermöglicht so die ML-Verarbeitung großer Datenmengen in Echtzeitanwendungen. Unbegrenzte Szenario-Zeitlimits in Enterprise-Tarifen ermöglichen die Ausführung komplexer, lang andauernder ML-Workflows. Darüber hinaus bietet die Plattform Tools wie den Ausführungsverlauf und die Möglichkeit zur erneuten Ausführung von Szenarien, die für das Debugging und die Workflow-Optimierung unerlässlich sind. Enterprise-Benutzer erhalten außerdem Zugriff auf Ausführungsprotokolle, die bis zu 60 Tage lang gespeichert werden, um Datenflüsse zu verfolgen, Engpässe zu identifizieren und die Modellleistung zu verbessern.

Preise und Wert

Die Preisgestaltung von Latenode legt den Schwerpunkt auf Effizienz und konzentriert sich auf Ausführungsguthaben statt auf Benutzeranzahl oder Aufgabenvolumen. Die Startplan, kostet 19 US-Dollar pro Monat, beinhaltet 5,000 Ausführungsguthaben und unterstützt bis zu 10 aktive Workflows. Für Teams mit moderaten ML-Workloads ist die Teamplan bietet 25,000 Credits und 40 Workflows für 59 $ pro Monat.

Für größere Anforderungen ist die Unternehmensplan Der Tarif beginnt bei 299 US-Dollar pro Monat und beinhaltet individuelle Credit-Zuteilungen, unbegrenzte Szenario-Zeitlimits und vorrangigen Support. Dieser Tarif reduziert zudem die Mindestausführungsgebühr für kurze Aufgaben – Ausführungen unter drei Sekunden kosten nur 0.1 Credit – und ist somit kostengünstig für hochfrequente ML-Operationen. Planbare Überschreitungsgebühren, wie beispielsweise die Möglichkeit, bis zu 150,000 zusätzliche Credits zum Team-Tarif hinzuzufügen, gewährleisten Flexibilität in Spitzenzeiten oder bei unerwarteten Arbeitsspitzen ohne Serviceunterbrechungen.

2. OutSystems

OutSystems ist eine Low-Code-Plattform für den Unternehmenseinsatz, die nun um Machine-Learning-Funktionen erweitert wurde. Sie integriert ML-Modelle über REST-APIs und benutzerdefinierten Code und bietet visuelle Tools zur Verwaltung grundlegender ML-Aufgaben. Die Einrichtung von Echtzeit-Workflows erfordert jedoch häufig zusätzliche Konfiguration.

Die Plattform lässt sich nahtlos mit einer Vielzahl von Unternehmenssystemen und Datenbanken verbinden. Für Machine-Learning-Anwendungen nutzt sie typischerweise Webservice-Verbindungen zu externen KI-Anbietern. Dieser Ansatz bietet zwar Flexibilität, erfordert aber oft einen höheren Entwicklungsaufwand für eine effektive Implementierung.

OutSystems bietet sowohl Cloud- als auch On-Premises-Bereitstellungsoptionen und erfüllt dabei die Anforderungen an Datensouveränität und Compliance. Die Skalierbarkeit und Lizenzstruktur erfordern jedoch eine sorgfältige Planung, insbesondere bei der Verarbeitung intensiver Echtzeit-ML-Workloads. Im nächsten Abschnitt werden die Stärken und Schwächen dieser Plattformen genauer erläutert.

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3. Microsoft Power Automatisieren

Microsoft Power Automate kombiniert Workflow-Automatisierung mit maschinellem Lernen durch seine AI-Builder, wodurch die Implementierung intelligenter Prozesse ohne umfassendes Fachwissen im Bereich Data Science möglich wird.

Funktionen für maschinelles Lernen in Echtzeit

Power Automate ermöglicht Workflows durch Echtzeit-Prognosefunktionen sofortige, datenbasierte Entscheidungen. Der AI Builder bietet sowohl vorgefertigte als auch anpassbare Modelle und unterstützt Aufgaben wie prädiktive Analysen, Stimmungsanalysen, Bild- und Texterkennung sowie automatisierte Entscheidungsfindung. Diese Funktionen ermöglichen die dynamische Anpassung von Workflows an neue Daten.

Mit AI Builder können Nutzer beispielsweise die Kundenstimmung analysieren, Texte in bestimmte Kategorien einteilen, Sprachen automatisch erkennen oder wichtige Details aus Dokumenten extrahieren. Die Lösung unterstützt sogar die GPT-basierte Textgenerierung, sodass Workflows dynamische Inhalte basierend auf benutzerdefinierten Eingabeaufforderungen erstellen können. Diese Machine-Learning-Tools sind nahtlos in das umfassende Automatisierungs-Ökosystem von Power Automate integriert und verbessern so dessen Benutzerfreundlichkeit und Flexibilität.

Integration und Dokumentenverarbeitung

Die Dokumentverarbeitungsfunktionen von Power Automate sind auf verschiedene Anwendungsfälle zugeschnitten, z. B. das Extrahieren von Daten aus Visitenkarten, Rechnungen, Quittungen und Ausweisdokumenten. Jeder Dokumenttyp verfügt über ein spezielles Extraktionsmodell, um Genauigkeit zu gewährleisten. Darüber hinaus können Textverarbeitungsaufgaben wie Spracherkennung, Entitätsextraktion und Textklassifizierung entweder mit integrierten oder individuell trainierten Modellen durchgeführt werden. Dank dieser Funktionen eignet sich Power Automate sowohl für kleine Aufgaben als auch für Implementierungen auf Unternehmensebene.

Skalierbarkeit und Sicherheit

Power Automate basiert auf der unternehmensgerechten Infrastruktur von Microsoft und ist für die Verarbeitung umfangreicher Machine-Learning-Workflows konzipiert. Die Integration in das Compliance-Framework von Microsoft stellt sicher, dass die Workflows den gesetzlichen Standards entsprechen und bietet eine sichere Umgebung für die Verwaltung sensibler Daten.

Flexible Preisstruktur

Power Automate verwendet ein nutzungsbasiertes Preismodell mit spezifischen Tarifen, die im Microsoft Power-Plattform Lizenzierungsleitfaden. Dieser transparente Ansatz ermöglicht es Unternehmen, ihre Investitionen in die Automatisierung des maschinellen Lernens effektiv zu planen und nur für die Funktionen zu zahlen, die sie benötigen. Da Microsoft Power Automate kein umfangreiches technisches Fachwissen erfordert, können auch nicht-technische Benutzer mühelos erweiterte Workflows für maschinelles Lernen erstellen.

Plattformvergleich: Stärken und Schwächen

Bei der Auswahl einer Plattform ist es wichtig, deren Stärken und Schwächen mit den spezifischen Anforderungen Ihres Teams abzuwägen. Dieser Vergleich zeigt, wie gut jede Plattform Echtzeit-Machine-Learning-Verarbeitung (ML) unterstützt und KI-Funktionen nahtlos integriert. Hier ist ein genauerer Blick auf die Kernfunktionen von Latenknoten, OutSystems und Microsoft Power Automatisieren.

Latenknoten zeichnet sich durch anpassbare Workflows aus, die visuelle Tools und Programmieroptionen kombinieren. Es bietet über 300 Integrationen, Unterstützung für NPM-Pakete und ausführungsbasierte Preise ab 19 US-Dollar pro Monat. Um das volle Potenzial der erweiterten Funktionalität voll ausschöpfen zu können, sind jedoch möglicherweise fundiertere technische Kenntnisse erforderlich.

OutSystems ist auf große Unternehmensanwendungen ausgerichtet und bietet eine robuste visuelle Entwicklungsumgebung sowie umfangreiche Tools für komplexe Anforderungen. Allerdings sind das Preismodell und der Fokus auf die Entwicklung umfassender Apps möglicherweise nicht die beste Lösung für Teams, die sich ausschließlich auf die Automatisierung von ML-Workflows in Echtzeit konzentrieren.

Microsoft Power Automatisieren ist tief in das Microsoft-Ökosystem integriert und bietet Tools wie den AI Builder, der vorgefertigte Modelle für Aufgaben wie Dokumentenverarbeitung und Stimmungsanalyse enthält. Dies macht es besonders attraktiv für Teams, die bereits Microsoft-Dienste nutzen. Der Schwerpunkt auf visuellen Workflows kann jedoch die Flexibilität bei hochtechnischen oder benutzerdefinierten Implementierungen einschränken.

Merkmal	Latenknoten	OutSystems	Microsoft Power Automatisieren
Echtzeit-ML	Starke ML- und Code-Unterstützung	ML-Integration verfügbar	AI Builder mit vorgefertigten Modellen
Integrationsoptionen	Über 300 Integrationen, NPM-Unterstützung	Robuste API-Integrationen	Microsoft-Ökosystem-Konnektoren
Skalierbarkeit	Selbsthosting möglich	Unternehmensweite Skalierbarkeit	Microsoft Cloud-Infrastruktur
Preismodell	Ausführungsbasiert (19 $/Monat)	Preise für Unternehmen	Nutzungsbasiert
Technische Flexibilität	Hoch (visuell und Code)	Hoch für Unternehmen	Mittel, auf visuelle Elemente fokussiert
Lernkurve	Moderat	Steiler	Niedrig bis mäßig

Die ideale Plattform hängt vom technischen Know-how Ihres Teams, den vorhandenen Tools und dem Budget ab. Für diejenigen, die bereits in das Microsoft-Ökosystem investiert haben, Microsoft Power Automatisieren bietet eine nahtlose Integration. Wenn Sie jedoch nach einem Gleichgewicht zwischen Programmierflexibilität und visueller Einfachheit suchen, Latenknoten könnte die bessere Wahl sein, insbesondere für Echtzeit-ML-Workflows. Inzwischen OutSystems eignet sich gut für Unternehmen, die große, komplexe Projekte in Angriff nehmen.

Fazit

Die Untersuchung von Low-Code-Plattformen für Echtzeit-Workflows im maschinellen Lernen zeigt für jede Option unterschiedliche Stärken und Zielgruppen. Latenknoten zeichnet sich durch eine benutzerfreundliche visuelle Oberfläche, flexible Programmiermöglichkeiten und ein KI-orientiertes Design aus. Die ausführungsbasierte Preisgestaltung und die Self-Hosting-Funktionen machen es zu einer hervorragenden Wahl für wachsende Teams, die erweiterte Automatisierung benötigen und gleichzeitig die volle Kontrolle über ihre Daten behalten möchten.

Für kleine Teams und Startups, Latenknoten bietet eine kostengünstige Möglichkeit für anspruchsvolle ML-Automatisierung. Dank skalierbarer Preise und einer breiten Palette an Integrationen können Teams mit begrenzten Ressourcen effizient produktionsreife Lösungen entwickeln. Die Kombination aus Drag-and-Drop-Workflows und benutzerdefinierter JavaScript-Unterstützung sorgt für Flexibilität ohne überwältigende Komplexität. Andere Plattformen hingegen sind auf spezifische Unternehmensanforderungen und Ökosysteme zugeschnitten.

OutSystems ist ideal für große Unternehmen, die Wert auf Governance, Compliance und robuste Sicherheitsfunktionen legen.

Microsoft Power Automatisieren eignet sich gut für Organisationen, die bereits in das Microsoft-Ökosystem eingebunden sind, und bietet nahtlose Kompatibilität mit vorhandenen Tools.

Letztendlich hängt die Wahl der richtigen Plattform vom technischen Know-how, den Tools und den Unternehmenszielen Ihres Teams ab. Teams, denen Dateneigentum am Herzen liegt, bevorzugen möglicherweise Self-Hosting-Optionen, während Teams, die eine schnelle Bereitstellung anstreben, von Cloud-nativen Plattformen mit umfangreichen vorgefertigten Konnektoren profitieren können.

Der Schlüssel zum Erfolg liegt in der Auswahl einer Plattform, die Ihren aktuellen Anforderungen entspricht und gleichzeitig die Flexibilität bietet, sich an wachsende Anforderungen anzupassen.

FAQs

Wie können Low-Code-Plattformen wie Latenode Unternehmen dabei helfen, den Mangel an IT-Fachkräften zu überwinden?

Low-Code-Plattformen wie Latenknoten Bewältigen Sie die Herausforderungen des IT-Fachkräftemangels, indem Sie die Erstellung anspruchsvoller Workflows und Automatisierungen optimieren. Dank benutzerfreundlicher, visueller Drag-and-Drop-Oberflächen und vorgefertigter Komponenten ermöglichen diese Tools auch Teammitgliedern ohne fortgeschrittene Programmierkenntnisse die aktive Teilnahme an Entwicklungsprozessen.

Dieser Ansatz eröffnet einem breiteren Anwenderkreis Entwicklungsmöglichkeiten, beschleunigt die digitale Transformation und verringert die Abhängigkeit von hochspezialisierten Entwicklern. Dadurch können Unternehmen Projekte schneller abschließen und Ressourcen effizienter einsetzen, wodurch der Mangel an IT-Fachkräften effektiv geschlossen wird.

Welche Vorteile bietet die Verwendung einer ausführungsbasierten Preisgestaltung für Echtzeit-ML-Workflows auf Latenode?

Die ausführungsbasierte Preisgestaltung von Latenode bietet eine einfache Möglichkeit zur Kostenkontrolle, indem die Abrechnung auf Basis der tatsächlichen Nutzung erfolgt, beispielsweise der Anzahl der Workflow-Ausführungen oder deren Dauer. Dieser Ansatz eliminiert das Risiko, für ungenutzte Kapazitäten zu zahlen, und stellt somit eine praktische und kostenbewusste Alternative zu Festpreismodellen dar.

Darüber hinaus unterstützt diese Preisstruktur skalierbare AnpassungsfähigkeitSo können Sie Ihre Abläufe mühelos an Echtzeitanforderungen anpassen. Unabhängig davon, ob Ihre Arbeitslast zunimmt oder abnimmt, zahlen Sie nur für die Ressourcen, die Sie aktiv nutzen. So bleibt Ihr Unternehmen flexibel und auf sich ändernde Anforderungen vorbereitet.

Wie schützt Latenode Daten und gewährleistet die Compliance für Machine-Learning-Workflows in Unternehmen?

Latenode legt großen Wert auf Datensicherheit und Datenschutz und setzt dabei auf fortschrittliche Verschlüsselungstechniken, strenge Zugriffskontrollen und zuverlässige Authentifizierungsprotokolle. Die Plattform erfüllt alle wichtigen Vorschriften wie die DSGVO und gewährleistet so den sorgfältigen und vertraulichen Umgang mit Ihren Daten.

Für Unternehmen mit speziellen Anforderungen bietet Latenode Optionen wie Self-Hosting und ermöglicht so die vollständige Kontrolle über Datenspeicherung und -verwaltung. Darüber hinaus sind die skalierbaren Sicherheitsfunktionen auf den Schutz sensibler Informationen zugeschnitten und eignen sich daher hervorragend für die Erstellung sicherer Machine-Learning-Workflows auf Unternehmensebene.