Hybrid Cloud für sensible KI-Daten: No Excuses
Andere Hersteller: Oracle, DeepSeek, Alibaba Qwen

Hybrid Cloud für sensible KI-Daten: No Excuses

Baue eine tragfähige Architektur für KI-Workloads, ohne Datenschutz, Compliance und Security zu verwässern.

Die wichtigsten Themen

Hybrid-Cloud-Blueprint erstellen

Datenklassifizierung für KI

BYOK/HYOK sicher einführen

Zero-Trust-IAM designen

Netzwerkzonen trennen

Audit-Logging aufsetzen

Termine & Buchung

Vor Ort

Standardpreis: 1.450,00 € netto (1.725,50 € brutto)
14. - 15.12.2026
15. - 16.02.2027
12. - 13.04.2027
28. - 29.06.2027
23. - 24.08.2027

Online

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15. - 16.02.2027
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Fragen und Antworten zu Hybrid Cloud für sensible KI-Daten: No Excuses

Ist das ein Anbieter-spezifisches Hybrid-Cloud-Training?

Nein. Das Seminar behandelt übertragbare Architekturprinzipien und Entscheidungsraster für Hybrid-Cloud und KI. Begriffe wie KMS, HSM, BYOK, HYOK, IAM, Zero Trust und Secure Data Zones werden anbieterneutral eingeordnet.

Welche Rolle spielen AWS, Azure und Google Cloud im Seminar?

Public-Cloud-Plattformen werden nicht als Produkttraining behandelt, sondern als Vergleichsrahmen für Architekturentscheidungen. Wenn du die Plattformperspektive vertiefen möchtest, passt ergänzend das Training KI-Cloud-Infrastruktur: AWS vs Azure vs GCP.

Brauche ich Programmierkenntnisse?

Nein. Der Schwerpunkt liegt auf Architektur, Security, Governance und Betriebsentscheidungen. Technische Vorkenntnisse zu IAM, Netzwerken und Cloud-Storage helfen, Coding-Skills sind nicht erforderlich.

Geht es auch um generative KI und Prompt-Risiken?

Ja. Prompt Injection, Datenabfluss über Inferenz, Data Poisoning und Model Exfiltration werden als konkrete Bedrohungen behandelt und in Controls für Hybrid-Cloud-Architekturen übersetzt.

Wie werden Datenschutz und Compliance berücksichtigt?

Das Seminar ordnet Anforderungen aus DSGVO, EU AI Act, ISO 27001 und BSI-Grundschutz in technische und organisatorische Kontrollen ein. Dazu gehören Datenklassifizierung, Logging, Data Lineage, Freigaben und auditierbare Nachweise.

Bekomme ich Vorlagen für die Umsetzung im Unternehmen?

Ja. Du erhältst Checklisten und Strukturvorschläge für Datenklassifizierung, Zonenmodell, Kontrollkatalog, Logging-Anforderungen und Freigabeprozesse. Diese Vorlagen dienen als Grundlage für eigene Architektur- und Security-Reviews.

Passt das Seminar zu Machine-Learning-Projekten mit Databricks?

Ja, die behandelten Schutz- und Governance-Prinzipien lassen sich auf ML-Plattformen und Datenpipelines übertragen. Für die konkrete Umsetzung einer ML-Lösung mit Azure Databricks ist anschließend DP-3014: Implementieren einer Machine Learning-Lösung mit Azure Databricks sinnvoll.

Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs.

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