Cloud-KI-
Migration.
KI-Workloads in die Cloud migrieren — skalierbar, DSGVO-konform, kostenoptimiert. Webect begleitet den Umzug Ihrer KI-Infrastruktur zu Azure, AWS oder GCP und baut vollständige MLOps-Pipelines in der Cloud auf.
GPU on Demand. Aktuelle Modelle. Keine Infrastrukturpflege.
Von On-Premises
zur Cloud-KI-Plattform.
Bewertung Ihrer On-Premises-Workloads für Cloud-Migration: technische Komplexität, KI-Integrationspotenziale, Datenschutz-Anforderungen, Kostenanalyse und Empfehlung der optimalen Cloud-Strategie (Azure, AWS, GCP oder Multi-Cloud).
Migration und Aufbau auf Azure AI Studio, AWS Bedrock, Google Vertex AI oder Open-Source-Stacks (MLflow, Kubeflow). Vollständiger Aufbau von Trainingsumgebungen, Model Registry und Serving-Infrastruktur in der Cloud.
Schnelle Migration bestehender Anwendungen in die Cloud mit gezielter KI-Anreicherung: Cloud-native Services für Dokumente, Suche, Übersetzung und Erkennung ersetzen Eigenentwicklungen und reduzieren Betriebskosten.
Vollständige Neugestaltung von Applikationen als Cloud-native Microservices mit eingebetteten KI-Funktionen: Serverless-Computing, Event-Driven-Architektur und automatische Skalierung für KI-Workloads.
Aufbau von MLOps-Infrastruktur in der Cloud: automatisiertes Modell-Training, Versionierung, A/B-Testing, Rollouts und Monitoring — auf Azure ML, SageMaker oder Vertex AI, wahlweise mit Open-Source-Alternativen.
Kontinuierliche Kostenoptimierung von KI-Cloud-Workloads: Reserved Instances, Spot-Instance-Strategien, Auto-Scaling-Konfiguration, Ressourcen-Rightsizing und KI-spezifisches GPU-Scheduling für minimale Cloud-Ausgaben.
Anbieterunabhängig —
die beste Plattform für Ihren Use Case.
Azure OpenAI Service, Azure ML, Azure AI Studio, Azure Cognitive Services — mit EU-Datenhaltung in deutschen Rechenzentren für maximale DSGVO-Compliance.
AWS Bedrock (Claude, Llama, Titan), SageMaker, Rekognition, Textract — für hochskalierbare KI-Workloads mit weitreichendem Service-Ökosystem.
Vertex AI, Gemini API, AutoML, BigQuery ML — für datenintensive KI-Anwendungen mit tiefer BigQuery-Integration.
MLflow, Kubeflow, Ollama, vLLM auf eigenem Kubernetes-Cluster — für maximale Datenkontrolle, Kostenoptimierung bei hohem Volumen und DSGVO-kritische Anforderungen.
Kombination von On-Premises und Cloud: kritische Daten bleiben lokal, Rechenkapazität für Training kommt aus der Cloud. Vendor-Lock-in-Vermeidung durch abstrahierte Infrastruktur-Schicht.
Containerisiertes Deployment von KI-Workloads auf Kubernetes: automatisches GPU-Scheduling, Horizontal Pod Autoscaler, Spot-Instance-Nutzung für bis zu 80% Kostenersparnis beim Training.
Warum KI in die Cloud
ein strategischer Vorteil ist.
GPU-Kapazität in Minuten statt Wochen — Training auf hundert Nodes, Serving auf einem.
Azure und GCP mit deutschen Rechenzentren — Daten verlassen die EU nicht.
Direkter Zugriff auf GPT-4o, Claude 3.5, Gemini — ohne eigene Infrastrukturpflege.
Pay-per-Use statt Fixkosten für GPU-Server — mit FinOps-Monitoring von Tag 1.
Cloud-Migration
und KI-Expertise aus einer Hand.
Cloud-Migration ohne KI-Strategie ist eine verpasste Chance. Wir kombinieren Cloud-Engineering-Expertise mit tiefer KI-Erfahrung — der Umzug wird zur Plattform für alle zukünftigen KI-Projekte.
- Microsoft Azure Partner mit KI-Zertifizierungen
- AWS- und GCP-Erfahrung aus produktiven KI-Projekten
- DSGVO-konforme Architekturen mit EU-Datenhaltung
- MLOps-Expertise: MLflow, Kubeflow, Azure ML, SageMaker
- FinOps-Monitoring von Tag 1 — keine unerwarteten Cloud-Bills
Die Cloud ist nicht das Ziel. Die Cloud ist die Plattform, auf der Sie KI schnell und sicher nutzen — ohne eigene GPU-Infrastruktur zu kaufen, die nach dem Modell-Hype wieder im Keller steht.
Vom Assessment
zur produktiven Cloud-KI.
Cloud-Readiness-Assessment
Analyse aller KI-relevanten Workloads, Daten und Anforderungen. Bewertung von 3 Cloud-Szenarien mit Kosten-, Compliance- und Aufwandsvergleich. Empfehlung der optimalen Cloud-Strategie.
Proof of Concept
Aufbau der Cloud-KI-Infrastruktur für einen Pilot-Use-Case: Trainingsumgebung, Model Serving, Monitoring. Validierung der Architektur, Performance und Kosten im echten Betrieb.
Migration & Rollout
Schrittweise Migration aller KI-Workloads mit parallelem Betrieb, Validierung und Feature-Flag-basiertem Rollout. Datenmigration in Cloud-Datenbanken, MLOps-Pipeline-Aufbau.
Betrieb & FinOps
Laufendes Monitoring der Cloud-KI-Infrastruktur, Kostenoptimierung, Updates auf neue Modellversionen und Erweiterung um neue KI-Use-Cases im Rahmen eines Managed-Service-Vertrags.
Häufige Fragen zur Cloud-KI-Migration.
KI in der Cloud —
skalierbar, sicher, DSGVO-konform.
Im Cloud-Readiness-Assessment analysieren wir Ihre Workloads, vergleichen Azure, AWS und GCP für Ihren Use Case und erstellen ein Kostenprojekt für die Migration.
