KI-Infrastrukturplanung: On-Premise vs. Cloud
Triff belastbare Architekturentscheidungen für GPU, Daten, Sicherheit und Kosten, bevor dein KI-Projekt teuer wird
Die wichtigsten Themen
On-Premise vs. Cloud bewerten
GPU-Cluster dimensionieren
Storage und Datenplattform planen
Kubernetes und Slurm einordnen
Security und Compliance ableiten
TCO und FinOps kalkulieren
Überblick In diesem Seminar planst du KI-Infrastruktur so, dass Performance, Sicherheit und Kosten zusammenpassen. Du bewertest, wann On-Premise mit eigenen GPU-Clustern sinnvoll ist und wann Cloud, Hybrid oder Multi-Cloud die...
In diesem Seminar planst du KI-Infrastruktur so, dass Performance, Sicherheit und Kosten zusammenpassen. Du bewertest, wann On-Premise mit eigenen GPU-Clustern sinnvoll ist und wann Cloud, Hybrid oder Multi-Cloud die tragfähigere Entscheidung liefert. Statt Bauchgefühl nutzt du einen strukturierten Entscheidungsrahmen: Workload-Profile für Training, Fine-Tuning und Inference, Datenresidenz, Latenz, Skalierung, Betriebsaufwand und Kostenmodell.
Der Kurs verbindet Infrastrukturplanung mit den realen Anforderungen produktiver KI-Systeme. Dazu gehören GPU- und Cluster-Design, Storage- und Datenplattform-Optionen, MLOps-Betrieb, Security, Governance und FinOps. Für Organisationen, die Modelle lokal oder in regulierten Umgebungen betreiben möchten, passt ergänzend das Seminar Open-Source-LLMs lokal betreiben. Am Ende kannst du eine belastbare Zielarchitektur inklusive Kapazitäts- und TCO-Schätzung erstellen und typische Kostenfallen wie Egress, Idle-GPUs und falsche Storage-Wahl vermeiden.
Die Themen Training, Fine-Tuning und Inference · Latenz, Datenresidenz und Skalierung · Build-vs.-Buy-Entscheidungen · On-Premise-, Cloud- und Hybrid-Modelle · GPU-Klassen und Speicherausbau...
Entscheidungsrahmen für KI-Infrastruktur
- Training, Fine-Tuning und Inference
- Latenz, Datenresidenz und Skalierung
- Build-vs.-Buy-Entscheidungen
- On-Premise-, Cloud- und Hybrid-Modelle
GPU, Compute und Cluster-Design
- GPU-Klassen und Speicherausbau
- Interconnects, Netzwerk und Topologie
- Kubernetes Device Plugins und DRA
- Slurm für GPU-Workloads
- Benchmarking und Kapazitätsplanung
Datenplattform, Storage und Datenbewegung
- Data Lake und Feature Store
- Vektordatenbanken für LLM-Anwendungen
- Object-, Block- und File-Storage
- Datenversionierung und Lineage
- Egress, Replikation und Caching
Sicherheit, Compliance und Governance
- IAM, Secrets und Schlüsselmanagement
- Mandantentrennung und Zero-Trust-Prinzipien
- DSGVO, EU AI Act und Auditierbarkeit
- Logging und Nachvollziehbarkeit
- Prompt Injection und Datenabfluss
MLOps und Betriebsfähigkeit
- CI/CD für Modelle und Artefakte
- Containerisierung und Modell-Deployments
- Observability für Kosten und Performance
- Drift-Erkennung und Modellüberwachung
- Canary-, Blue-Green- und A/B-Rollouts
Kosten, Verträge und FinOps
- CapEx, OpEx und Abschreibung
- Reserved Instances, Spot und Autoscaling
- Lizenzierung, Support-Modelle und SLAs
- Idle-GPUs und Storage-Kosten
- TCO-Schätzung für KI-Plattformen
Wer hier richtig ist
- IT-Architektinnen und IT-Architekten mit Verantwortung für KI-Plattformen, GPU-Cluster oder Cloud-Architekturen
- Leiterinnen und Leiter aus IT-Betrieb, Infrastruktur, Rechenzentrum und Plattform-Engineering
- ML Engineers, MLOps-Verantwortliche und Data-Platform-Teams mit Architektur- und Betriebsaufgaben
- IT-Security-, Governance- und Compliance-Rollen, die KI-Workloads technisch bewerten oder absichern
Das lernst du
- KI-Workloads belastbar in Infrastruktur-Anforderungen übersetzen
- Zielarchitekturen für On-Premise, Cloud oder Hybrid mit Sicherheits- und Betriebsmodell entwerfen
- GPU, Storage und Netzwerk anhand nachvollziehbarer Annahmen dimensionieren
- TCO-Schätzungen für KI-Infrastruktur erstellen und Kostenrisiken bewerten
- Architekturentscheidungen gegenüber IT, Management und Fachbereich fundiert begründen
So arbeiten wir
- Kurze Impulse mit Architekturmustern und Entscheidungslogik
- Praxisübungen: Kapazitäts- und TCO-Skizzen, Architektur-Reviews
- Gruppenarbeit an Referenzarchitekturen und Risiko-Checks
- Diskussion typischer Stolpersteine aus realen Projekten
Empfohlene Vorkenntnisse
- Grundverständnis von IT-Infrastruktur, etwa Netzwerk, Storage, Virtualisierung oder Container
- Erste Berührung mit Machine Learning oder KI-Workloads ist hilfreich, aber nicht zwingend
- Für fachliche KI-Grundlagen eignet sich vorab der KI Für Entscheider Workshop zu maschinellem Lernen und Datenanalyse
Dein Fahrplan
Der erste Tag legt den Entscheidungsrahmen für KI-Infrastruktur fest. Behandelt werden Workload-Typen, Latenz, Datenresidenz, Skalierung, Betriebsmodell sowie Kriterien für On-Premise, Cloud, Hybrid und Multi-Cloud. Anschließend folgen Compute-, GPU- und Cluster-Design mit GPU-Klassen, Speicher, Interconnects, Netzwerk, Storage, Kubernetes und Slurm. Benchmarking und Kapazitätsplanung verbinden die technischen Anforderungen mit nachvollziehbaren Architekturentscheidungen.
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-Infrastrukturplanung: On-Premise vs. Cloud
Ist die Schulung herstellerneutral oder geht es um einen konkreten Cloud-Anbieter?
Die Schulung ist herstellerneutral. Du arbeitest mit Entscheidungslogik und Architekturbausteinen, die sich auf AWS, Azure, Google Cloud und On-Premise-Umgebungen übertragen lassen. Einzelne Anbieterfunktionen werden nur zur Einordnung von Architektur- und Kostenentscheidungen herangezogen.
Brauche ich Programmierkenntnisse für die KI-Infrastrukturplanung?
Nein. Im Mittelpunkt stehen Infrastrukturplanung, Architektur, Betrieb, Security und Kosten. Ein technisches Grundverständnis von Netzwerk, Storage, Virtualisierung oder Containern reicht aus.
Behandelt das Seminar auch generative KI und LLM-Inference?
Ja. Inference-Anforderungen, GPU-Auslastung, Vektordatenbanken, Latenz, Datenbewegung sowie Sicherheitsrisiken wie Prompt Injection und Datenabfluss werden explizit behandelt. Für strategische Entscheidungen rund um LLM-Einsatz und Sourcing passt ergänzend die Large Language Model Strategie für Entscheider.
Wann lohnt sich On-Premise-KI gegenüber Cloud-KI?
On-Premise kann sinnvoll sein, wenn Workloads dauerhaft hohe GPU-Auslastung haben, Daten das Unternehmen nicht verlassen sollen, geringe Latenz erforderlich ist oder regulatorische Anforderungen eigene Betriebsmodelle begünstigen. Cloud ist oft stärker, wenn schnelle Skalierung, flexible Tests, geringe Anfangsinvestitionen oder Managed Services entscheidend sind.
Welche Kostenfallen werden in der Schulung betrachtet?
Der Kurs behandelt unter anderem Egress-Kosten, dauerhaft ungenutzte GPUs, ungeeignete Storage-Klassen, überdimensionierte Instanzen, Support- und Lizenzmodelle, fehlende Reservierungen sowie Kosten durch Datenreplikation und Monitoring.
Was nehme ich konkret mit zurück in den Job?
Du nimmst eine strukturierte Entscheidungsvorlage, eine Zielarchitektur-Skizze, eine Kapazitäts- und TCO-Logik sowie Checklisten für Security, Betrieb und Kostenrisiken mit. Für die spätere Umsetzung produktiver Pipelines bietet sich das vertiefende Training MLOps Engineering on AWS an.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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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.
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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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