MLOps Training in Air-Gapped Umgebungen
Sichere ML-Pipelines, Artefaktflüsse und Modellbetrieb für abgeschottete IT-Zonen planen
Die wichtigsten Themen
Air-Gap-MLOps-Architektur planen
Artefakte signieren und verifizieren
Offline-Registries sicher betreiben
Model-Registry und Lineage nutzen
Drift und Performance überwachen
Canary- und Blue-Green-Deployments
Überblick In diesem Seminar lernst du, wie MLOps in Air-Gapped und hochsicheren Umgebungen zuverlässig umgesetzt wird: von der Architektur über Supply-Chain Security bis zum Betrieb von Modellen ohne Internetzugang. Du...
In diesem Seminar lernst du, wie MLOps in Air-Gapped und hochsicheren Umgebungen zuverlässig umgesetzt wird: von der Architektur über Supply-Chain Security bis zum Betrieb von Modellen ohne Internetzugang. Du erarbeitest Offline-First-Patterns für Daten- und Artefaktflüsse, baust reproduzierbare Pipelines mit klaren Freigabe-Gates und setzt Signierung, SBOM, ML-BOM und Provenance so ein, dass Audits und Incident Response belastbar werden.
Ein besonderer Schwerpunkt liegt auf den Schnittstellen zwischen ML-Engineering, Plattformbetrieb und Security: Welche Artefakte dürfen eine Sicherheitszone passieren, wie werden sie geprüft, versioniert und freigegeben, und wie bleibt der Modellbetrieb trotz restriktiver Netztrennung nachvollziehbar? Zusätzlich behandelst du Offline-Registries, Paket-Repositories, Modell-Registry, Deployment-Strategien sowie Monitoring für Drift und Performance. Für Architekturentscheidungen zwischen isolierten On-Prem-Systemen und Cloud-nahen Betriebsmodellen passt ergänzend das Training KI-Infrastrukturplanung: On-Premise vs. Cloud.
Ergebnis ist ein belastbarer Blueprint, mit dem ML-Modelle sicher deployt und betrieben werden, ohne Geschwindigkeit, Kontrollfähigkeit und Nachvollziehbarkeit zu verlieren.
Die Themen Bedrohungsmodell und Trust Boundaries · Offline-First-, Mirror- und Relay-Patterns · Trennung von Dev, Build, Deploy und Run · SLSA-Provenance und Audit-Trails · Abhängigkeitsprüfung für ML-Artefakte...
Air-Gap-Architekturen für MLOps
- Bedrohungsmodell und Trust Boundaries
- Offline-First-, Mirror- und Relay-Patterns
- Trennung von Dev, Build, Deploy und Run
- SLSA-Provenance und Audit-Trails
Supply-Chain Security für ML
- Abhängigkeitsprüfung für ML-Artefakte
- Container-Images signieren und verifizieren
- SBOM, ML-BOM und Attestations
- Policy-as-Code für Freigabe-Gates
- Offline-Vulnerability-Feeds verwalten
Reproduzierbare Builds und Artefaktverwaltung
- Hermetische Builds und Build-Caches
- Private Registries und Paket-Repositories
- Artifact Promotion ohne Umgebungsdrift
- Modell-Registry mit Versionierung
- Lineage und Metadatenpflege
Offline-Daten- und Feature-Workflows
- Datenimport über Quarantänezonen
- Validierung vor Zonenübergängen
- Feature-Store-Konzepte ohne Cloud-Abhängigkeit
- Data Quality und Schema-Drift
- Pseudonymisierung und Zugriffskontrollen
Training, Testing und Deployment in sicheren Netzen
- CPU/GPU-Planung und Scheduling
- CI/CD mit Offline-Runnern
- Mirrors für Build-Abhängigkeiten
- Blue-Green-, Canary- und Shadow-Deployments
- Rollback und Change-Management
Monitoring, Incident Response und Governance
- Model Monitoring für Drift
- Performance-Metriken und Data Skew
- Logging und Tracing On-Prem
- Incident Playbooks für ML-Systeme
- Audit-Dokumentation und Compliance-Nachweise
Zielgruppe
- ML Engineers und Data Scientists mit Verantwortung für produktive Modelle
- DevOps Engineers, Platform Engineers und SREs in sicheren Netzen, besonders mit Air-Gapped Kubernetes
- IT-Security-, GRC- und Compliance-Verantwortliche mit ML-Bezug
- Architektinnen und Architekten für On-Prem-Plattformen und abgeschottete IT-Zonen
Das lernst du
- Air-Gap-taugliche MLOps-Architektur mit belastbaren Trust Boundaries
- Nachvollziehbare ML-Supply-Chain mit Signierung, SBOM, ML-BOM und Provenance
- Reproduzierbare Builds und Artifact Promotion ohne Umgebungsdrift
- Offline-Daten-, Feature- und Modellflüsse planbar aufsetzen
- Betrieb, Monitoring und Incident Response für sichere Zonen organisieren
So arbeiten wir
- Kurze Theorie-Inputs mit Checklisten und Entscheidungslogik
- Geführte Architektur- und Prozess-Workshops
- Übungen an Beispiel-Pipelines und Artefaktflüssen
- Fallarbeit zu Freigabe-Gates, Risiken und Betriebsmodellen
- Transfer in einen Blueprint für das eigene Umfeld
Empfohlene Vorkenntnisse
- Verständnis von Machine-Learning-Workflows und Deployment-Prozessen
- Erfahrung mit Containern, etwa aus dem Linux Container Workshop mit Docker und podman
- Grundkenntnisse in CI/CD, Artefaktverwaltung oder Plattformbetrieb
- Sicherer Umgang mit der Linux-Kommandozeile
Dein Fahrplan
- Bedrohungsmodell und Trust Boundaries
- Offline-First-Patterns für Daten- und Artefaktflüsse
- Trennung von Dev, Build, Deploy und Run
- Nachweisführung mit SBOM, ML-BOM und Provenance
- Architektur-Workshop für sichere Zonen
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
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Wir finden eine Lösung: anderer Termin, mehrere Teilnehmer, Inhouse-Schulung oder individuelle Beratung.
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Firmen-Seminar
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- Geschlossene Gruppe aus eurem Haus
- Individuelle Terminplanung
- An unseren Standorten oder Live-Online
- Angepasste Inhalte
Fragen und Antworten zu MLOps Training in Air-Gapped Umgebungen
Brauche ich Zugriff auf Cloud-Dienste oder Internet?
Nein. Das Training ist auf Air-Gapped und restriktive Umgebungen ausgelegt. Benötigte Werkzeuge und Beispiele werden so betrachtet, dass die Konzepte ohne dauerhaften Internetzugang übertragbar bleiben.
Geht es um ein bestimmtes Toolset wie Kubernetes oder eine konkrete MLOps-Plattform?
Der Schwerpunkt liegt auf toolnahen Patterns, Architekturentscheidungen und Freigabelogik, die auf gängige On-Prem-Stacks übertragbar sind. Beispiele orientieren sich an verbreiteten Bausteinen wie Container-Registries, Signierung, CI/CD, Modell-Registry und Offline-Artefaktverwaltung.
Ist das Seminar eher für Security oder für ML-Engineering gedacht?
Beides. Du verbindest Sicherheitsmechanismen, die in Audits und Freigaben zählen, mit MLOps-Praktiken für stabilen Modellbetrieb. Ziel ist ein gemeinsames Arbeitsmodell zwischen ML, Plattformbetrieb, Security und Compliance.
Was nehme ich konkret aus dem MLOps Training mit?
Du erarbeitest einen umsetzbaren Blueprint für Architektur, Artefaktflüsse, Signierung, Freigabe-Gates, Monitoring und Incident Response. Dazu kommen Checklisten, mit denen die Einführung in einer abgeschotteten Sicherheitszone strukturiert vorbereitet wird.
Passt das Training auch für lokale LLM- und GenAI-Systeme?
Ja, wenn LLMs oder GenAI-Komponenten in abgeschotteten Zonen betrieben werden sollen, sind viele Patterns direkt relevant: Modell-Artefakte, Provenance, Offline-Registries, Freigaben und Monitoring. Für den Modellbetrieb selbst ergänzt das Seminar LLM Self-Hosting und Deployment den Lernpfad sinnvoll.
Was ist der Unterschied zu einem Cloud-MLOps-Training?
Dieses Training behandelt MLOps ohne dauerhafte Cloud- oder Internet-Anbindung und legt deshalb besonderen Wert auf Offline-Artefaktflüsse, kontrollierte Zonenübergänge und lokale Nachweisführung. Wenn du zusätzlich Cloud-basierte Produktionsszenarien bewerten möchtest, passt MLOps auf Azure: Modelle produktiv ausrollen als ergänzende Vertiefung.
Weitere häufig gestellte Fragen und Antworten findest du in den FAQs .
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