Wie ServiceFabric MCP die globale Plattform von Digital Realty mit programmierbaren Steuerungen für Private AI erweitert.

Private AI ist nicht nur ein Problem des etwas Berechnen. Es ist ein Grundlagenproblem.

Unternehmen, die künstliche Intelligenz (KI) in die Produktion überführen, benötigen Kapazitäten, denen sie vertrauen können, offene Vernetzung, die sie kontrollieren können, und souveräne Infrastruktur, die sie verwalten können. Diese Infrastrukturkomponenten sollten über lokale Systeme, High-Density Colocation, öffentliche Cloud und Partner-Ökosysteme hinweg laufen.

Die Frage ist nicht mehr, wo AI ausgeführt werden soll. Es geht darum, die Infrastruktur darunter zu entwerfen, zu betreiben und zu steuern.

Digital Realtys Ansatz ist einfach: Schaffen Sie die Grundlage, mieten Sie die Spitzenlast (Burst-Kapazität zur Deckung des Spitzenbedarfs) und machen Sie das Fundament programmierbar. ServiceFabric® Model Context Protocol, oder MCP, ist die erste programmierbare Oberfläche dieser Grundlage.

Auf Private AI Exchange (AIPx) aufgebaut, erweitert ServiceFabric MCP die globale Plattform mit programmierbaren Steuerelementen und agentenbereiten Schnittstellen, die für Private AI konzipiert sind.

Warum Private AI eine programmierbare Grundlage erfordert

AI-Workloads sind elastisch, zeitkritisch und zunehmend verteilt. Die Leistung wird nicht mehr nur in Millisekunden gemessen, sondern in Konsistenz, Verzögerungsschwankung, Auslieferungserfolg und Time-to-Implementation. Datensouveränität, regulatorische Rahmenwerke und partnergetriebene Architekturen variieren je nach Geografie und Branche.

Unternehmen, die Private AI betreiben, optimieren nicht mehr nur für Kosten oder Maßstab. Sie optimieren für Kontrolle: Kontrolle darüber, wohin Daten fließen, welche Modelle darauf zugreifen können, wie Richtlinien durchgesetzt werden und wie die Infrastruktur reagiert, wenn sich die Bedingungen ändern.

Das traditionelle, von Menschen betriebene Modell, bei dem Ingenieure sich an Konsolen anmelden, Protokolle exportieren und die geschäftliche Absicht manuell in Netzwerkkonfigurationen übersetzen, lässt sich nicht auf AI-Umgebungen skalieren, die sich stündlich ändern. Die Grundlage darunter muss programmierbar, für AI-Systeme verständlich und durch Richtlinien statt durch Tickets steuerbar werden.

Das Fundament programmierbar machen

ServiceFabric MCP platziert MCP-Server vor ServiceFabric-Anwendungsprogrammierschnittstellen (APIs) und ermöglicht es AI-Agents, direkt über Absichten statt über Portale oder Skripts mit der Infrastruktur zu interagieren.

Ein Architekt kann fragen, ob ausreichende Kapazität vorhanden ist, um eine private AI-Bereitstellung in einem bestimmten Metro-Gebiet über mehrere Clouds hinweg mit definierten Leistungsanforderungen zu unterstützen. ServiceFabric MCP ist darauf ausgelegt, eine Antwort in Echtzeit auf Basis von Daten zu liefern. Was früher Tage der Abstimmung erforderte, soll adaptiv und dialogorientiert werden.

Dies ist kein Chatbot, der über dem Networking liegt. MCP ermöglicht es Agenten, über den aktuellen Infrastrukturzustand, Richtlinien und Einschränkungen zu schließen und Absichten dann in validierte Aktionen zu übersetzen. Menschen bleiben unter Kontrolle. Sie sind nicht länger der Engpass.

Validiert auf der Plattform und im Ökosystem von Digital Realty

Dies ist nicht theoretische Architektur.

Digital Realty als Kunde Zero. Digital Realty betreibt ServiceFabric MCP und zugehörige AI-Infrastruktur-Workflows auf seiner eigenen globalen Plattform und nutzt interne Workloads, um Fähigkeiten vor der breiteren Kunden-Bereitstellung zu validieren. Die Erkenntnisse aus diesen internen Bereitstellungen fließen direkt in die Roadmap ein und beschleunigen die Verfeinerung der Funktionen, die für Private-AI-Umgebungen in Unternehmen am wichtigsten sind.
Unternehmensvalidierung. Ein führender globaler Chemiehersteller befasst sich mit Anwendungsfällen für Grundarchitekturen in regulierten Private-AI-Umgebungen mit mehreren Rechtsräumen.
CIO-Nachfragesignal. Ein Digital-Realty-Roundtable im Mai 2026 mit 15 Chief Information Officers aus Unternehmen zeigte eine konsistente Nachfrage nach programmierbarer, souveränitätsbewusster Infrastruktur für private AI.
Partner Ökosystem. Digital Realty hat AI-Lösungen mit Partnern wie ePlus, Lenovo und Dell gestartet, die auf Infrastruktur führender Chiphersteller wie NVIDIA und AMD basieren. Weitere [[providers]] befinden sich in aktiver Entwicklung.

Was ServiceFabric MCP liefert

Die anfänglichen ServiceFabric MCP-Fähigkeiten sind heute verfügbar, mit zusätzlichen Private-AI-Fähigkeiten, die für die Aufnahme in die Produkt-Roadmap von Digital Realty vorgesehen sind. Zusammen bilden sie eine Private-AI-Kontrolloberfläche über vier Fähigkeitsbereiche hinweg:

Design und Provisionierung: Intent-basierte Konnektivitätsplanung, Provisionierung und MCP-vermittelter Zugriff auf ServiceFabric-APIs.
Erfassung und Telemetrie: Erfassung von Kapazität, Topologie und Bestand in Echtzeit sowie Live-Fabric-Telemetrie für Latenz, Verlust und Auslastung.
Richtlinien und Sicherheit: Richtlinienbewusstes Routing, Identitäts- und Zugriffskontrolle der Enterprise-Klasse via OAuth 2 und programmierbare Kontrollen für Netzwerk- und Governance-Richtlinien.
Operations-Integration: Agentenunterstützte Diagnose und geführte Fehlerbehebung, mit Integrations-Hooks für Slack, Microsoft Teams, Splunk und Datadog.

Offen durch Design, für souveräne AI gebaut

ServiceFabric ist eine offene Vernetzungsplattform. Unternehmen und Dienstanbieter müssen nicht ausschließlich in Einrichtungen von Digital Realty tätig sein, um teilzunehmen. Die Plattform unterstützt Vernetzung über öffentliche Clouds, Netzwerkanbieter, Bare-Metal-Plattformen und andere Colocation-Umgebungen hinweg und spiegelt wider, wie Private AI tatsächlich bereitgestellt wird.

Offen bedeutet nicht unkontrolliert. Alle ServiceFabric-Verbindungen bleiben privat und arbeiten auf Layer 2 und Layer 3 mit starker Authentifizierung und Zugriffskontrollen. MCP erweitert diese Grundlage um eine programmierbare Durchsetzung von Richtlinien, die geografische Grenzen, regulatorische Anforderungen, Datenklassifizierungen und Netzwerkeinschränkungen berücksichtigt, während Verbindungen hergestellt und verwaltet werden.

In diesem Modell wird Souveränität nicht allein durch den Ort definiert, an dem sich Daten befinden. Sie wird dadurch definiert, wie präzise und intelligent Organisationen ihre Bewegung durch ein AI-Ökosystem steuern.

Von Haus aus modellagnostisch

Die KI-Modelllandschaft entwickelt sich zu schnell, als dass Infrastruktur an einen einzelnen Anbieter oder eine einzelne Plattform gebunden sein könnte. ServiceFabric MCP ist bewusst modellunabhängig. Unabhängig davon, ob Unternehmen Agents bereitstellen, die auf kommerziellen, Open-Source- oder zukünftigen Modellen basieren, interagieren diese Agents über eine konsistente MCP-Schnittstelle mit der Infrastruktur von Digital Realty. Digital Realty setzt nicht auf ein einzelnes Modell. Es schafft die Grundlage, die viele unterstützt.

Das langfristige Ziel: Eine programmierbare Grundlage für AI

ServiceFabric MCP ist die erste programmierbare Oberfläche von Digital Realtys breiterer Grundlage für KI-Architektur. Im Laufe der Zeit wird erwartet, dass sich Architektur über Netzwerke hinaus auf Fläche, Strom, Bestand, Partner-Ökosysteme und souveräne Bereitstellungsmuster erstreckt.

Der Endpunkt ist kein agentisches Networking. Es ist eine agentenbereite Betriebsebene für AI-Infrastruktur, die Unternehmen und Partnern dabei hilft, private AI im großen Maßstab zu entwerfen, zu betreiben und zu steuern, auf einer Grundlage, die Digital Realty seit Jahren aufbaut.

Schaffen Sie die Grundlage für Ihre private KI?

ServiceFabric MCP ist ab heute verfügbar. Ganz gleich, ob Sie Ihre erste Private AI-Architektur entwerfen oder eine bereits in Produktion befindliche Umgebung skalieren, die Lösungsarchitekten von Digital Realty können Ihnen helfen, Kapazitäts-, Vernetzungs- und Integrationsoptionen auf der globalen Plattform des Unternehmens zu erkunden.

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