KI-Cloud-Infrastruktur: AWS vs Azure vs GCP
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KI-Cloud-Infrastruktur: AWS vs Azure vs GCP

Triff belastbare Plattform-Entscheidungen für Training, Inferenz, Daten und Kosten, inklusive Governance und Betrieb.

Die wichtigsten Themen

AWS, Azure, GCP sauber bewerten

GPU-Strategien für Training planen

RAG-Architekturen vergleichen

Security: IAM, Private Endpoints

MLOps: Registry, CI/CD, Rollouts

FinOps: Cost per Token steuern

Überblick In diesem Seminar vergleichst Du KI-Infrastruktur in der Cloud praxisnah: AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform. Du lernst, wie Du GPU- und Accelerator-Compute, Storage, Netzwerk, Security und MLOps so...
In diesem Seminar vergleichst Du KI-Infrastruktur in der Cloud praxisnah: AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform. Du lernst, wie Du GPU- und Accelerator-Compute, Storage, Netzwerk, Security und MLOps so bewertest, dass daraus eine belastbare Plattform-Entscheidung entsteht. Statt Feature-Listen arbeitest Du mit klaren Kriterien, Referenzarchitekturen und typischen KI-Workloads wie Training, Fine-Tuning, Inferenz und RAG. Du nimmst konkrete Entscheidungs- und Betriebsbausteine mit: Kosten- und Kapazitätsplanung, Governance, Identity und Zugriff, private Anbindungen sowie Strategien für skalierbares Model Serving. Ideal, wenn Du KI-Projekte in Produktion bringen oder eine Cloud-Strategie für KI verantworten willst.
Die Themen Plattform-Entscheidung: Was wirklich zählt Workload-Typen: Training, Fine-Tuning, Inferenz, RAG · Entscheidungskriterien: Time-to-Value, Lock-in, Skills, Compliance · Referenzarchitekturen und Anti-Patterns...
  • Plattform-Entscheidung: Was wirklich zählt
    • Workload-Typen: Training, Fine-Tuning, Inferenz, RAG
    • Entscheidungskriterien: Time-to-Value, Lock-in, Skills, Compliance
    • Referenzarchitekturen und Anti-Patterns
  • Compute für KI: GPU, TPU und skalierbare Cluster
    • GPU-Instanzen, Scheduling, Spot/Preemptible Strategien
    • Distributed Training: Daten- und Modellparallelität
    • Beschleuniger-Ökosystem: Treiber, Container, Images
  • Storage und Datenwege: schnell, sicher, bezahlbar
    • Objekt-, Block- und File-Storage für KI-Pipelines
    • High-Throughput Datenzugriff, Caching, Datenlokalität
    • Lifecycle, Versionierung, Verschlüsselung, Schlüsselmanagement
  • Netzwerk und Sicherheit: Zero Trust für KI-Workloads
    • VPC/VNet, Private Endpoints, Egress-Kontrolle
    • Identity und Zugriff: IAM-Rollen, Least Privilege
    • Secret Management und sichere Service-to-Service Kommunikation
  • MLOps und Plattformdienste: von Notebook bis Produktion
    • Managed ML-Plattformen und ihre Grenzen
    • Model Registry, Feature Store, Experiment Tracking
    • CI/CD für Modelle, Canary, Shadow, Rollback
  • LLM-Betrieb: RAG, Vektorsuche und Inferenz-Architektur
    • Vektor-Datenbanken und Suchdienste im Vergleich
    • Serving: Autoscaling, Batching, Quantisierung, Caching
    • Guardrails, Content-Filter, Prompt- und Kontextschutz
  • Kosten, FinOps und Kapazitätsplanung
    • Kostenmodelle: On-Demand, Reserved, Savings Plans, Commitments
    • GPU-Kosten senken: Right-Sizing, Spot, Scheduling, Abschalten
    • Messgrößen: Cost per Token, Cost per Experiment, Unit Economics
Wer hier richtig ist
  • Cloud Architects und Solution Architects mit KI-Verantwortung
  • ML Engineers, MLOps Engineers und Platform Engineers
  • IT-Security und Governance-Verantwortliche für KI-Workloads
  • IT-Leitung, Product Owner und FinOps, die Plattform-Entscheidungen absichern
  • Für alle, die KI-Workloads in der Cloud belastbar planen, vergleichen und betreiben wollen
Das lernst du
  • Du kannst KI-Workloads (Training, Fine-Tuning, Inferenz, RAG) in AWS, Azure und GCP strukturiert bewerten.
  • Du entwirfst eine Referenzarchitektur für Compute, Daten, Netzwerk und Security, passend zu Deinen Anforderungen.
  • Du planst Betrieb und Rollout inklusive MLOps-Prozessen, Governance und Kostensteuerung (FinOps).
So arbeiten wir
  • Trainer-Input mit Architektur-Checklisten und Vergleichsmatrizen
  • Praxisnahe Szenarien und Gruppenarbeit an Referenzarchitekturen
  • Diskussion typischer Entscheidungs- und Betriebsfallen aus Projekten
Empfohlene Vorkenntnisse
  • Grundverständnis von Cloud-Konzepten (Netzwerk, IAM, Compute, Storage).
  • Erste Berührung mit ML/LLM-Workloads oder MLOps ist hilfreich, aber nicht zwingend.
Dein Fahrplan
Workload-Typen, Kriterienraster, Lock-in und Compliance; Ableitung einer Vergleichsmatrix und eines Zielbilds.
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

Standardpreis: 1.450,00 € netto (1.725,50 € brutto)
17. - 18.08.2026
23. - 24.11.2026
08. - 09.02.2027
12. - 13.04.2027
24. - 25.05.2027

Online

Standardpreis: 1.450,00 € netto (1.725,50 € brutto)
17. - 18.08.2026
23. - 24.11.2026
08. - 09.02.2027
12. - 13.04.2027
24. - 25.05.2027

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Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.

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  • Individuelle Terminplanung
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Fragen und Antworten zu KI-Cloud-Infrastruktur: AWS vs Azure vs GCP

Ist das Seminar herstellerneutral oder ein Tool-Training?
Es ist herstellerneutral im Sinne eines strukturierten Vergleichs. Du lernst, wie Du AWS, Azure und GCP anhand von Workloads, Architektur und Betrieb bewertest, statt einzelne Konsolen-Schritte auswendig zu lernen.
Geht es auch um LLM-Anwendungen und RAG?
Ja. Du vergleichst typische RAG-Bausteine, Vektorsuche und Inferenz-Architekturen inklusive Skalierung, Caching, Quantisierung sowie Guardrails und Kontextschutz.
Brauche ich eigene Cloud-Accounts oder Lizenzen?
Nein. Geräte, VMs und Software werden den Teilnehmern, falls erforderlich zur Verfügung gestellt, sie brauchen keine Notebooks oder Lizenzen mitzubringen.
Wie tief geht der Kurs technisch?
Du arbeitest auf Architektur- und Betriebsniveau mit konkreten Mustern, Checklisten und Entscheidungslogik. Tiefes Programmieren steht nicht im Vordergrund, technische Grundlagen zu Cloud und KI-Workloads solltest Du mitbringen.
Nehme ich konkrete Ergebnisse für meine Organisation mit?
Du erstellst eine Vergleichsmatrix und ein Referenz-Zielbild, das Du als Grundlage für eine Plattform-Entscheidung, eine Ausschreibung oder eine interne Architekturfreigabe nutzen kannst.

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

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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