AI-Usecases in Cloud-Umgebungen

Umsetzung von KI-Anwendungsfällen auf führenden Cloud-Plattformen – von der Konzeption über die Architektur bis zum produktiven Betrieb.

Im Detail

Was diese Leistung umfasst

Umsetzung auf Azure AI Foundry, Google Vertex AI, AWS Bedrock u. a.

Cloud-Architektur für KI-Workloads (Skalierung, Kosten, Sicherheit)

Deployment und Betrieb von KI-Anwendungen in der Cloud

Daten-Pipelines und RAG-Infrastruktur

Kosten-Optimierung und Ressourcen-Management

Häufige Fragen

01 Vertex AI, Azure AI Foundry oder AWS Bedrock — welche Plattform passt?
Hängt von zwei Faktoren ab: dem bevorzugten Modell und der bestehenden Cloud-Landschaft. Vertex AI ist erste Wahl für Gemini und sehr starke EU-Region. Azure AI Foundry führt bei OpenAI-Modellen und nahtloser M365-Integration. Bedrock ist neutralster Modell-Hub mit Claude-Stärke und nativer AWS-Integration. Die Entscheidung treffen wir nach 1 Workshop.
02 Wie kalkuliere ich Token-Kosten realistisch?
Faustregel: realer Verbrauch liegt 2–4× über der ersten Schätzung, weil RAG-Kontexte und Agenten-Loops Tokens multiplizieren. Ich rechne bei der Architektur immer zwei Szenarien — Best-Case und Realistic-Case — und plane Caching von Anfang an mit ein. Anthropic Prompt-Caching halbiert die Kosten typischer RAG-Workloads.
03 Können KI-Modelle in der EU gehostet werden?
Ja. Vertex AI bietet europe-west-Regionen mit Datenresidenz, Azure AI Foundry hat germany-west-central, Bedrock eu-frankfurt mit Claude. Für maximale Souveränität: self-hosted Llama oder Mixtral auf eigenen GPUs. Wir wählen je Compliance-Anforderung die passende Variante.

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