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
Überblick In diesem Seminar entwickelst du eine belastbare Hybrid-Cloud-Strategie für sensible KI-Daten, die Security, Datenschutz und Betriebsrealität zusammenbringt. Du lernst, wie Daten und Workloads sauber klassifiziert,...
In diesem Seminar entwickelst du eine belastbare Hybrid-Cloud-Strategie für sensible KI-Daten, die Security, Datenschutz und Betriebsrealität zusammenbringt. Du lernst, wie Daten und Workloads sauber klassifiziert, passende Architektur- und Betriebsmodelle ausgewählt und Kontrollen so umgesetzt werden, dass sie auditierbar bleiben. Das ist besonders relevant, wenn KI-Workloads zwischen On-Prem-Umgebungen, Private Cloud und Public Cloud verteilt werden.
Wir gehen durch Verschlüsselung, Key Management mit KMS, HSM, BYOK und HYOK, IAM und Zero-Trust-Design, sichere Netzwerkarchitekturen sowie Governance für DSGVO, EU AI Act, ISO 27001 und BSI-Grundschutz. Außerdem bekommst du einen klaren Blick auf KI-spezifische Risiken wie Prompt Injection, Data Poisoning und Model Exfiltration und leitest daraus konkrete Schutzmaßnahmen für Trainings- und Inferenzpipelines ab. Wenn du generative KI auf Azure einordnen möchtest, passt ergänzend das Azure OpenAI Service Training. Ergebnis dieses Hybrid-Cloud-Trainings ist ein tragfähiger Blueprint, mit dem KI-Daten verantwortbar, nachvollziehbar und skalierbar verarbeitet werden.
Die Themen Workload- und Datenklassifizierung für KI · Shared Responsibility und Betriebsgrenzen · Managed Services und Eigenbetrieb · Risikobasierte Architekturentscheidungen · Verschlüsselung at rest und in transit...
Hybrid-Cloud-Strategie und Betriebsmodelle
- Workload- und Datenklassifizierung für KI
- Shared Responsibility und Betriebsgrenzen
- Managed Services und Eigenbetrieb
- Risikobasierte Architekturentscheidungen
Datenhoheit und Schutzmechanismen
- Verschlüsselung at rest und in transit
- Confidential Computing und TEEs
- KMS, HSM, BYOK und HYOK
- Tokenisierung, Pseudonymisierung und Masking
- Secrets und sichere Konfiguration
Identitäten, Zugriffe und Zero Trust
- IAM-Design und Rollenmodelle
- Least Privilege und JIT-Zugriff
- Federation und Single Sign-on
- Policy-as-Code für Controls
Netzwerkarchitektur und Segmentierung
- Private Connectivity und VPN
- Direct Connect und ExpressRoute
- Micro-Segmentation und Egress-Kontrollen
- Secure Data Zones und Landing Zones
Governance, Compliance und Nachweise
- DSGVO und EU AI Act
- ISO 27001 und BSI-Grundschutz
- Logging, Monitoring und SIEM-Integration
- Data Lineage für KI-Daten
- Auditierbare Kontrollnachweise
KI-spezifische Risiken und Freigaben
- Prompt Injection und Datenabfluss
- Data Poisoning und Modellmanipulation
- Model Exfiltration und Model Theft
- Feature Stores und Vektordatenbanken
- Freigabeprozesse für KI-Datenprodukte
Zielgruppe
- Cloud-Architektinnen, Cloud-Architekten, Solution-Architektinnen und Solution-Architekten mit Verantwortung für hybride Plattformen
- IT-Sicherheitsverantwortliche, Security Engineers und SOC-nahe Rollen mit Bezug zu KI-Workloads
- Datenschutzkoordination, GRC-Rollen und Informationssicherheitsbeauftragte mit Nachweispflichten
- ML Engineers, Data Engineers und KI-Produktverantwortliche, die sensible Daten in Hybrid-Cloud-Umgebungen nutzen
Das lernst du
- Belastbare Hybrid-Cloud-Architektur für sensible KI-Daten herleiten und dokumentieren
- Schutzmaßnahmen für Daten, Schlüssel und Identitäten mit BYOK, HYOK und Zero Trust entwerfen
- Governance, Logging und Kontrollnachweise für DSGVO, EU AI Act, ISO 27001 und BSI-Grundschutz strukturieren
- KI-spezifische Angriffe auf Trainings- und Inferenzpipelines bewerten
- Konkrete Controls für Datenzonen, Netzwerksegmentierung, Freigabeprozesse und Audit-Anforderungen ableiten
So arbeiten wir
- Kurze Input-Blöcke mit Architekturmustern und Entscheidungsrastern
- Geführte Übungen an Beispielarchitekturen und Policies
- Fallarbeit zu Datenklassifizierung, Zonenmodell und Betriebsverantwortung
- Gruppenarbeit zu Blueprint und Kontrollkatalog für einen Referenzfall
- Checklisten für Audit, Betrieb und Security-Reviews
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Cloud-Konzepten wie IAM, Netzwerk und Storage
- Vertrautheit mit On-Prem-Umgebungen und hybriden Betriebsmodellen
- Erste Berührungspunkte mit Datenpipelines oder ML-Workloads sind hilfreich
- Für fehlende KI-Grundlagen eignet sich vorab das AI-900 Training: Microsoft Azure AI Fundamentals
- Für Grundlagen zu Identity, Compliance und Security passt ergänzend das SC-900 Training zu Security, Compliance und Identity
Dein Fahrplan
Der erste Tag legt die Architekturgrundlage für sensible KI-Daten in hybriden Umgebungen. Behandelt werden Daten- und Workload-Klassifizierung, Zonenmodelle, Shared Responsibility, Betriebsmodelle sowie die Entscheidung zwischen Managed Services und Eigenbetrieb.
Darauf aufbauend geht es um technische Schutzmaßnahmen: Verschlüsselung, Confidential Computing mit TEEs als Option, Key Management mit KMS, HSM, BYOK und HYOK, Tokenisierung, Pseudonymisierung, Masking sowie sicheres Secrets Handling. IAM, Federation, Single Sign-on, Least Privilege, Just-in-Time-Zugriff und Policy-as-Code verbinden diese Schutzmechanismen mit einem tragfähigen Zero-Trust-Design.
Organisatorisches
Lernformate
Unsere Seminare bieten dir maximale Flexibilität: Du kannst zwischen Live-Online und Vor Ort in unseren modernen Schulungszentren im D-A-CH Raum wählen. Beide Formate garantieren dir die gleiche hohe Qualität und interaktive Lernerfahrung.
Schulungsarten
Wir bieten dir verschiedene Schulungsarten: Offene Seminare, Firmenseminare für Teams und Inhouse-Schulungen direkt bei dir vor Ort. So findest du genau das Format, das zu deinen Bedürfnissen passt.
Uhrzeiten
9:00-16:00 Uhr
Aktuelle Software
In unseren offenen Kursen arbeiten wir mit der aktuellsten Software-Version. So lernst du direkt mit den Tools und Features, die du auch in deinem Arbeitsalltag verwendest - praxisnah und zukunftsorientiert. Bei Inhouse- und Firmenschulungen bestimmt ihr die Version.
Deine Vorteile
Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
Inklusivleistungen
Deine Teilnahme beinhaltet: Schulungsmaterial, Zertifikat, Verpflegung (bei Präsenzveranstaltungen) und persönliche Betreuung durch unsere Trainer und unser Orga-Team. Alles aus einer Hand - keine versteckten Kosten.
Lernen von Experten
Unsere Trainer sind zertifizierte und erfahrene Profis mit jahrelanger Berufserfahrung. Sie vermitteln dir in den Kursen nicht nur theoretisches Wissen, sondern teilen ihre Erfahrungen aus realen Projekten und helfen dir, das Gelernte direkt in deiner täglichen Arbeit anzuwenden. Das ist kein Werbeversprechen, sondern unser Anspruch. Am besten siehst du das in unseren Bewertungen, z.B. auch bei Google.
Keine Vorkasse
Du zahlst erst nach dem Seminar. Keine Vorkasse, keine Vorauszahlung - so kannst du sicher sein, dass du nur für das bezahlst, was du auch wirklich erhalten hast. Die Rechnung erhältst du erst nach Kursbeginn.
Max. 8 Teilnehmende
Wir setzen auf kleine Gruppen, damit du die Aufmerksamkeit bekommst, die du verdienst. So haben wir mehr Zeit für deine individuellen Fragen und können gezielt auf deine Bedürfnisse eingehen.
Termine & Buchung
Vor Ort
Online
Nicht der passende Termin dabei?
Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
Lieber gleich das ganze Team schulen?
Diese Schulung gibt es auch exklusiv für dein Unternehmen, bei euch vor Ort, an unseren Standorten oder Live-Online. Inhalte und Termine nach Maß.
Inhouse-Schulung
Wir kommen zu euch: diese Schulung maßgeschneidert in euren Räumen, für Unternehmen und Behörden.
- Inhalte exakt auf euch zugeschnitten
- Termine nach euren Bedürfnissen
- Günstiger ab mehreren Teilnehmern
- Vertraute Umgebung, kein Reiseaufwand
Firmen-Seminar
Exklusiv für dein Team an einem unserer Standorte oder Live-Online, individuell angepasst.
- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
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.
Passende Schulungen nach dem Kurs
Agentic AI betreiben: Architektur. Sicherheit. Betrieb.
DP-3014 Training: Implementieren einer Machine Learning-Lösung mit Azure Databricks (DP-3014-A)
Azure OpenAI Service: Architektur, Einstieg, Praxis
MLOps auf Azure: Modelle produktiv ausrollen
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Unser Qualitätsversprechen: Wissen, das in der Praxis funktioniert
Aus der Praxis für die Praxis
Schluss mit theoretischem Ballast. Wir trainieren dich für reale IT-Herausforderungen, nicht für Multiple-Choice-Tests. Unsere Trainer vermitteln dir genau das Wissen, das am nächsten Montagmorgen im Job wirklich funktioniert.
Individuell statt "Schema F"
Deine Fragen passen nicht ins Standard-Skript? Bei uns schon. Wir verzichten auf starre Lehrpläne und geben deinen konkreten Projekt-Fragen Raum. Unsere Trainer passen die Inhalte flexibel an das an, was dich und dein Team aktuell weiterbringt.
Maximale Freiheit: Remote oder vor Ort
Lerne so, wie es in deinen Alltag passt - ohne Reise-Stress und Zeitverlust. Egal ob remote, hybrid oder präsent vor Ort: Wir garantieren dir ein nahtloses und effektives Lernerlebnis, egal von wo du dich zuschaltest.
Mit Zufriedenheitsgarantie
Wir sind von unserer Qualität überzeugt - und wollen, dass du es auch bist. Sollte ein Training einmal nicht deinen Erwartungen entsprechen, bieten wir dir an, den Kurs kostenlos zu wiederholen oder ein anderes Training zu besuchen. Ohne Risiko, ohne Diskussion.
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