Wir bestimmen die passende Kombination aus Edge-, On-Premise-, Hybrid- und Cloud-Infrastruktur für Ihr KI-System. Ihre KI läuft dort, wo Performance, Kontrolle und Betrieb es verlangen. Nicht dort, wo die Standardarchitektur eines Anbieters sie vorsieht.
Die meisten Deployment-Architekturen sind von der Plattform übernommen, die zufällig im ersten Pilotprojekt zum Einsatz kam.
Das System muss innerhalb eines festen Latenzbudgets antworten oder weiterarbeiten, wenn die Verbindung abbricht: auf Maschinen, in Fahrzeugen, an entlegenen Standorten oder im Orbit. Eine reine Cloud-Architektur kann diese Anforderungen nicht erfüllen.
Sensible Daten dürfen den Standort, das Gerät oder den Rechtsraum unter Umständen nicht verlassen. Das Unternehmen muss die architektonische Kontrolle behalten: über den Datenstandort, über Sicherheitsgrenzen und über seine Abhängigkeit von einzelnen Anbietern.
Inferenzkosten, Datentransfer und Hardware-Lebenszyklen verhalten sich im Produktivbetrieb völlig anders als im Pilotprojekt. Ohne bewusst gestaltete Deployment-Architektur bricht das Betriebsmodell genau dann ein, wenn das System erfolgreich ist.
Muss die Inferenz lokal stattfinden?
Welche Latenz ist akzeptabel?
Kann das System ohne Verbindung arbeiten?
Welche Daten dürfen den Standort oder das Gerät verlassen?
Wie viel Rechenleistung wird benötigt?
Welche Hardware ist geeignet?
Wie werden Modelle verteilt und aktualisiert?
Was passiert, wenn Modell oder Infrastruktur ausfallen?
Mit welchen Betriebskosten ist zu rechnen?
Wie wird das System überwacht?
Wie viel architektonische Kontrolle muss das Unternehmen behalten?
Wir bewerten die Optionen systematisch: Jede infrage kommende Architektur wird an den Dimensionen gemessen, die tatsächlich entscheiden, ob das System leistet, was es soll, unter Kontrolle bleibt und im Betrieb bezahlbar ist.
Das Ergebnis ist eine belastbare Entscheidung. Die Zielkonflikte liegen offen, bevor Hardware gekauft oder Verträge unterschrieben werden.
Edge-, On-Premise-, Hybrid- und Cloud-Optionen, bewertet an Ihren Rahmenbedingungen. Die Zielkonflikte sind ausdrücklich benannt.
Die gewählte Architektur, durchgängig dokumentiert: Komponenten, Umgebungen und ihr Zusammenspiel.
Konkrete Hardware-Empfehlungen und die Dimensionierung der Rechenleistung für Training, Inferenz und Wachstum.
Wo Daten erfasst, verarbeitet, gespeichert und aufbewahrt werden und welche Daten welche Grenze überschreiten dürfen.
Definierte Sicherheitszonen, Zugriffsgrenzen und die Kontrollen, die jede Umgebung durchsetzen muss.
Wie Modelle über Geräte, Standorte und Umgebungen hinweg verteilt, versioniert und aktualisiert werden.
Definiertes Verhalten, wenn Modell, Verbindung oder Infrastruktur ausfallen: eingeschränkter Betrieb statt Totalausfall.
Betriebskostenszenarien für verschiedene Architekturoptionen und Lastniveaus. So ist die Wirtschaftlichkeit sichtbar, bevor Sie sich festlegen.
Eine gestufte Rollout-Empfehlung: was zuerst ausgerollt wird, was zu validieren ist und wann skaliert wird.
So läuft die Zusammenarbeit
Vier Phasen, jede endet mit einer Entscheidung oder einem Ergebnis: von den Rahmenbedingungen bis zu einem Rollout-Plan, auf den Sie sich festlegen können.
Wir erfassen die Rahmenbedingungen, die über die Architektur entscheiden: Latenz, Konnektivität, Datensensibilität, Souveränität, Rechenbedarf und die betriebliche Realität.
Infrage kommende Edge-, On-Premise-, Hybrid- und Cloud-Architekturen, jeweils über alle vierzehn Dimensionen an Ihren Rahmenbedingungen gemessen.
Die Deployment-Entscheidungsmatrix, Hardware- und Compute-Sizing, Datenstandortkonzept, Sicherheitsgrenzen und Kostenszenarien.
Die Zielarchitektur, der Prozess für Modell-Deployment und Updates, das Verfügbarkeits- und Fallback-Konzept sowie eine gestufte Rollout-Empfehlung.
Oft sogar umso mehr. Die Frage lautet selten Cloud oder keine Cloud. Es geht darum, welche Workloads dorthin gehören und welche wegen Latenz, Konnektivität, Datenkontrolle oder Kosten am Edge, On-Premise oder hybrid laufen müssen. Wir entwerfen diese Kombination und berücksichtigen dabei, wie sie zu Ihren bestehenden Anbieterverträgen passt.
Wir sind unabhängig. Wir verkaufen weder Hardware noch Cloud-Kapazität oder Plattformlizenzen weiter. Wir bewerten Technologien, Infrastruktur und Hardware im gesamten Systemkontext und ziehen bei Bedarf spezialisierte Fachexpertise hinzu. Die Empfehlung beruht auf Ihren Rahmenbedingungen, nicht auf einer Marge.
Datensensibilität und Souveränität sind feste Dimensionen der Entscheidungsmatrix und keine nachträglichen Überlegungen. Das Datenstandortkonzept legt fest, was welchen Standort, welches Gerät oder welchen Rechtsraum verlassen darf. Die Architektur bestimmt, wie viel Kontrolle Ihr Unternehmen über Infrastruktur und Anbieter behält.
Bevor Hardware gekauft und Infrastrukturverträge unterschrieben werden, idealerweise dann, wenn die Systemarchitektur Gestalt annimmt. Es funktioniert auch als Korrektur: Ist ein bestehendes Deployment zu langsam, zu teuer oder zu abhängig von einem Anbieter, liefert dieselbe Analyse einen Migrationspfad.
Strategische Ziele in Anforderungen, Systemgrenzen und technische Entscheidungen übersetzen.
Die technisch kritischen Teile anspruchsvoller KI-Produkte entwickeln und validieren.
Entscheiden, was Sie selbst entwickeln, was Sie zukaufen und wo ein kombinierter Ansatz überlegen ist.
Ob Sie ein neues System entwerfen oder ein bestehendes hinterfragen: Wir zeigen Ihnen, wo Ihre KI laufen sollte und was ihr Betrieb dort kostet.
Deployment-Architektur prüfen lassen
