Konnektivität für hybride KI-Workloads
Bandbreite und Latenz zwischen Rechenzentrum, Cloud und Standorten.
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Ausgangslage
Sobald Modelle im Rechenzentrum und Daten in der Cloud liegen — oder umgekehrt — entscheidet das Netz über die nutzbare Leistung. Trainings- und Inferenzlast verhalten sich dabei unterschiedlich. Wir planen die Anbindung entlang der tatsächlichen Datenflüsse, nicht entlang von Durchschnittswerten.
Consulting-Pakete
Gestufte Beratungsleistungen — jede Phase ist einzeln buchbar und endet mit einem dokumentierten Ergebnis.
- Phase 0 – Einführungs- und Orientierungsworkshop
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Begriffe, Marktüberblick und technisches Grundverständnis. Der Workshop findet vor Ort oder online statt. Ergebnis: die Präsentationsunterlagen als PDF.
- Phase 1 – Anforderungsanalyse
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Wir nehmen die Ausgangslage auf, betrachten die Bestandsumgebung und halten die Rahmenparameter für die Zielarchitektur fest. Ergebnis: eine Dokumentation der Anforderungen als Input für das Design.
- Phase 2 – High Level Design
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Auf Basis der Anforderungen entsteht ein Architekturentwurf mit Stückliste und einer Kalkulation der Umsetzungsleistungen. Damit lässt sich ein Budget belastbar planen.
- Phase 3 – Detailed Level Design
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Detaillierte Konfigurationsvorlagen, Migrationspfad und finale Kalkulation — die Grundlage für ein bindendes Angebot.
Leistungen im Überblick
- Analyse der Datenflüsse zwischen Standorten
- Bandbreiten- und Latenzplanung
- Segmentierung sensibler KI-Workloads
- Integration in SD-WAN und SASE-Architekturen
Managed Services
Network as a Service und Infrastructure Operation Services.
Verwandte Building Blocks
| Cloud | On-Premises | AI Security
Der Einstieg: Use-Case- und Foundation-Check
Ein gemeinsamer Termin, in dem wir zwei Fragen klären: Wo stehen Ihre KI-Initiativen — Exploration, Plattformaufbau, Skalierung oder Optimierung? Und was fehlt bis zum produktiven Betrieb? Ergebnis ist eine dokumentierte Einschätzung, keine Präsentation.
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