KI-Cloud-Infrastruktur: AWS vs Azure vs GCP
Triff belastbare Plattform-Entscheidungen für Training, Inferenz, Daten, Kosten, Governance und Betrieb
Die wichtigsten Themen
AWS, Azure, GCP bewerten
GPU-Strategien planen
RAG-Architekturen vergleichen
IAM und Private Endpoints
MLOps-Rollouts einordnen
FinOps-Kennzahlen nutzen
Überblick In diesem Seminar vergleichst du KI-Infrastruktur in der Cloud mit klarem Architektur- und Betriebsblick: AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform. Du bewertest GPU- und Accelerator-Compute, Storage, Netzwerk,...
In diesem Seminar vergleichst du KI-Infrastruktur in der Cloud mit klarem Architektur- und Betriebsblick: AWS, Microsoft Azure und Google Cloud Platform. Du bewertest GPU- und Accelerator-Compute, Storage, Netzwerk, Security und MLOps so, dass daraus eine belastbare Plattform-Entscheidung für Training, Fine-Tuning, Inferenz und RAG entsteht.
Statt reine Feature-Listen abzuarbeiten, nutzt du Kriterienraster, Referenzarchitekturen und typische KI-Workloads. Dabei geht es um Fragen, die in produktiven KI-Projekten schnell kritisch werden: Wo entstehen Lock-in-Risiken? Welche Plattform passt zu bestehenden Skills und Compliance-Vorgaben? Wie lassen sich Kosten, Kapazitäten und Governance belastbar planen?
Du nimmst konkrete Entscheidungs- und Betriebsbausteine mit: Kosten- und Kapazitätsplanung, Identity und Zugriff, private Anbindungen, Strategien für skalierbares Model Serving sowie Argumentationshilfen für interne Architekturfreigaben. Wenn du stärker in konkrete Plattformdienste einsteigen möchtest, passen anschließend das Azure OpenAI Service Training, der AWS AI Practitioner Essentials Kurs oder die Schulung KI in der Cloud sicher betreiben.
Die Themen Training, Fine-Tuning, Inferenz, RAG · Kriterienraster für Cloud-Vergleiche · Time-to-Value und Lock-in-Risiken · Compliance, Skills und Betriebsmodell · Referenzarchitekturen und Anti-Patterns...
Plattform-Entscheidung und Workload-Bewertung
- Training, Fine-Tuning, Inferenz, RAG
- Kriterienraster für Cloud-Vergleiche
- Time-to-Value und Lock-in-Risiken
- Compliance, Skills und Betriebsmodell
- Referenzarchitekturen und Anti-Patterns
Compute, Accelerator und Skalierung
- GPU-Instanzen und TPU-Optionen
- Cluster-Design und Scheduling
- Spot- und Preemptible-Strategien
- Datenparallelität und Modellparallelität
- Treiber, Container und Images
Datenwege, Storage und Performance
- Objekt-, Block- und File-Storage
- Datenlokalität und Caching
- High-Throughput-Datenzugriff
- Lifecycle und Versionierung
- Verschlüsselung und Schlüsselmanagement
Netzwerk, Security und Governance
- VPC- und VNet-Design
- Private Endpoints und Egress-Kontrolle
- IAM-Rollen und Least Privilege
- Secret Management
- Sichere Service-to-Service-Kommunikation
MLOps und produktiver LLM-Betrieb
- Managed ML-Plattformen und Grenzen
- Model Registry und Experiment Tracking
- Feature Store und Pipeline-Integration
- CI/CD für Modelle
- Canary, Shadow und Rollback
RAG, Vektorsuche und Inferenz-Architektur
- Vektor-Datenbanken und Suchdienste
- Autoscaling und Batching
- Quantisierung und Caching
- Guardrails und Content-Filter
- Prompt- und Kontextschutz
Kosten, FinOps und Kapazitätsplanung
- On-Demand, Reservations und Commitments
- Savings Plans und Laufzeitmodelle
- Right-Sizing für GPU-Workloads
- Cost per Token
- Cost per Experiment und Unit Economics
Zielgruppe
- Cloud Architects mit KI-Plattformverantwortung
- Solution Architects für AWS, Azure und GCP
- ML Engineers und MLOps Engineers
- Platform Engineers für produktive KI-Workloads
- IT-Leitung, Product Owner und FinOps-Verantwortliche
Das lernst du
- Strukturierte Bewertung von KI-Workloads in AWS, Azure und Google Cloud
- Belastbare Referenzarchitekturen für Compute, Daten, Netzwerk und Security entwerfen
- MLOps-Prozesse, Governance und Rollout-Strategien für produktive KI-Systeme einordnen
- FinOps-Kennzahlen wie Cost per Token und Cost per Experiment in Entscheidungen einbeziehen
- Plattform-Entscheidungen nachvollziehbar dokumentieren und gegenüber Stakeholdern begründen
So arbeiten wir
- Trainer-Input mit Architektur-Checklisten und Vergleichsmatrizen
- Arbeit an Szenarien und Referenzarchitekturen in Gruppen
- Fallarbeit zu typischen Entscheidungs- und Betriebsfallen aus Projekten
- Diskussion von Plattform-Trade-offs für AWS, Azure und Google Cloud
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von Cloud-Konzepten wie Netzwerk, IAM, Compute und Storage
- Erste Berührung mit ML-, LLM- oder MLOps-Workloads hilfreich
- Für grundlegende Azure-KI-Begriffe eignet sich vorab das AI-900 Training Microsoft Azure AI Fundamentals
Dein Fahrplan
Der erste Tag legt den Bewertungsrahmen für KI-Cloud-Plattformen. Im Mittelpunkt stehen Workload-Typen, Kriterienraster, Lock-in, Compliance und die Ableitung einer Vergleichsmatrix. Danach folgen GPU- und Accelerator-Optionen, Cluster-Strategien, Scheduling, Spot- und Preemptible-Modelle sowie Risiken beim Distributed Training.
Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf Daten, Storage und Performance: Objekt-, Block- und File-Storage in KI-Pipelines, Datenlokalität, Caching, Versionierung, Verschlüsselung und Schlüsselmanagement.
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 KI-Cloud-Infrastruktur: AWS vs Azure vs GCP
Ist das Seminar herstellerneutral oder ein Tool-Training?
Das Seminar ist herstellerneutral im Sinne eines strukturierten Vergleichs. Du lernst, wie du AWS, Azure und Google Cloud anhand von Workloads, Architektur, Security, Betrieb und Kosten 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 Teilnehmerinnen und Teilnehmern bei Bedarf zur Verfügung gestellt. Eigene Notebooks, Cloud-Accounts oder Lizenzen sind nicht erforderlich.
Wie tief geht die Schulung 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?
Ja. Du erstellst eine Vergleichsmatrix und ein Referenz-Zielbild, das als Grundlage für Plattform-Entscheidungen, Ausschreibungen oder interne Architekturfreigaben dient.
Passt das Seminar zu einer Cloud Computing Schulung für AWS, Azure und Google Cloud?
Ja, wenn der Schwerpunkt auf KI-Infrastruktur, MLOps, LLM-Betrieb und FinOps liegt. Für reine Grundlagen zu einem einzelnen Anbieter ist ein herstellerspezifisches Einstiegstraining geeigneter.
Welche Trainings passen nach diesem Seminar?
Für Azure-Implementierungen bietet sich das AI-102 Training für Azure AI-Lösungen an. Für AWS-orientierte Betriebsmodelle passt MLOps Engineering on AWS.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
Passende Schulungen nach dem Kurs
Azure OpenAI Service: Architektur, Einstieg, Praxis
KI in der Cloud sicher betreiben: Datenschutz, Risiken
AI-300 Training: Operationalize machine learning and generative AI solutions (AI-300T00)
Vektordatenbanken und KI Training: Architektur & Praxis
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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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