Cloud Adoption & Infrastructure Automation

Implementierung einer AI-Landing-Zone

Cloud Adoption & Infrastructure Automation

Motivation

Dieses Angebot umfasst einen strukturierten, dreistufigen Ansatz zur Einrichtung eines unternehmensgerechten AI-Landing-Zone-Musters auf der Grundlage Ihres bestehenden Cloud Adoption Framework (CAF). Es beginnt mit einer gezielten Bewertung Ihrer aktuellen Landing Zone, bei der Integrationshindernisse und Governance-Lücken für die Integration des AI-Landing-Zone-Musters ermittelt werden. Darauf folgt eine detaillierte Architektur- und Entwurfsphase, in der das Zielmuster in Übereinstimmung mit den Azure AI Landing Zones definiert wird.

Die letzte Phase besteht aus der praktischen Umsetzung eines MVP, einschließlich eines fünftägigen Hackathons zur Bereitstellung:

  • eine auf Azure API Management basierende AI Gateway Landing Zone für den zentralen Modellzugriff, die Durchsetzung von Richtlinien, die Verkehrssteuerung und die Inhaltssicherheit sowie
  • eine Foundry-Landing-Zone für das Hosten von KI-Anwendungen, Diensten und Datenquellen.

Das Ergebnis ist eine produktionsreife Implementierung des AI Landing Zone-Musters, bestehend aus einer AI Gateway Landing Zone und einer Foundry Landing Zone, aktiven Governance-, Überwachungs- und Sicherheitskontrollen sowie einem vollständig eingearbeiteten Referenzteam. Die Einrichtung schafft die operative Grundlage für GenAIOps, einschließlich Quoten- und Kostenmanagement, Governance des Modelllebenszyklus, Konfiguration der Inhaltssicherheit und Nutzungsüberwachung. Entwicklungsteams erhalten eine solide Plattform auf Unternehmensniveau, um KI-Anwendungen in großem Maßstab zu entwickeln und zu betreiben – ermöglicht durch klare Leitplanken, zentralisierte Steuerung und integrierte Betriebsbereitschaft.

Was wir mitbringen

Mit mehr als 20 Jahren Erfahrung in der Bereitstellung von Unternehmenssoftware und Cloud-Architekturen für einige der weltweit größten Unternehmen bietet PRODYNA eine einzigartige Kombination aus fundiertem Wissen über Cloud-Plattformen und KI-Expertise.

Wir haben CAF-Landing-Zones in großem Maßstab aufgebaut und betrieben und wissen, was erforderlich ist, um sie sicher für KI-Workloads zu erweitern. Zu unseren Stärken in diesem Bereich zählen:

  • Bewährte CAF- und IaC-Kompetenz: Wir verfügen über umfassende Erfahrung mit CAFLanding-Zone-Architekturen und Terraform-basierter Infrastruktur und haben diese in zahlreichen Unternehmensprojekten erfolgreich eingesetzt.
  • Sicherheit im Unternehmen steht an erster Stelle: Wir konzipieren jede KI-Integration nach Zero-Trust-Prinzipien: private Netzwerke, verwaltete Identitäten, Durchsetzung von Azure-Richtlinien und keine API-Schlüssel – und zwar standardmäßig, nicht erst im Nachhinein.
  • GenAIOps vom ersten Tag an: Wir integrieren die Betriebsbereitschaft von Anfang an in die Architektur – Quotenverwaltung, Steuerung des Modelllebenszyklus, Inhaltssicherheit und Kostenkontrolle sind in die Plattform integriert und nicht erst nachträglich hinzugefügt.
  • Einfachheit steht an erster Stelle: Wir beginnen mit der einfachsten praktikablen Konfiguration und erweitern diese nur bei Bedarf, um Überkomplexität zu vermeiden und die Wartbarkeit Ihrer Plattform zu gewährleisten.
  • Wissenstransfer: Wir arbeiten in allen drei Phasen eng mit Ihren Plattform- und KI-Teams zusammen, damit diese die Verantwortung für das Ergebnis übernehmen und es eigenständig weiterentwickeln können.

Was Sie brauchen

Um dieses Angebot optimal nutzen zu können und einen schnellen und effizienten Start zu ermöglichen, benötigen Sie:

  • Eine bestehende Azure-Landing-Zone-Konfiguration, die auf der CAF-Hub-and-Spoke-Architektur basiert.
  • Ein bestehender Azure-Vertrag, z. B. ein Enterprise Agreement (EA) oder ein Vertrag mit einem anderen Cloud-Dienstanbieter (CSP).
  • Verfügbarkeit Ihrer Experten (z. B. Azure-Plattformteam, Netzwerk, DNS, IAM, Sicherheit und künftiges KI-Team).

Was Sie bekommen

Innerhalb von etwa einem Monat und in drei Phasen bewerten wir Ihre aktuelle CAF-Landing-Zone, legen den Ansatz für die Integration des AI-Landing-Zone-Musters fest, entwerfen die Zielarchitektur und implementieren das AI-Landing-Zone-Muster, das aus einer AI-Gateway-Landing-Zone und einer Foundry-Landing-Zone besteht. Am Ende verfügen Sie über:

  • Ein klares Governance-Modell für KI, das die Bereiche Sicherheit, Compliance, Eigentumsverhältnisse, Kostenverteilung und Modellstrategie abdeckt
  • Eine validierte „Landing Zone“-Architektur für AI Gateway und Foundry, einschließlich Modellkatalog, Sicherheitsvorkehrungen, Richtlinien und sicherer Konnektivität
  • Eine bereitgestellte AI Gateway Landing Zone und eine Foundry Landing Zone
  • Ein Referenzteam, das eingearbeitet und in die Lage versetzt wurde, die Plattform zu betreiben und zu erweitern
  • Eine GenAIOps-Baseline mit Runbooks für den laufenden Betrieb
  • Eine umfassende Dokumentation und ein skalierbares Konzept für die Einbindung weiterer Teams und Projekte

Bewertung

(3 bis 5 Tage)

  • Definieren Sie den Sollzustand der KI-Governance (Sicherheit, Compliance, Verantwortlichkeiten) anhand von Schlüssel
  • Interessengruppen
  • Bewerten Sie die bestehende CAF-Landing-Zone-Konfiguration (Firewall, DNS, IAM, Richtlinien, gemeinsam genutzte Dienste,
  • und Konnektivität)
  • Entscheiden Sie sich für ein Betriebsmodell für den zentralisierten oder dezentralisierten Einsatz von KI
  • Festlegung der Kosten- und Abrechnungsgrundsätze (Kostenverteilung, Grenzen für Chargeback/Showback)
  • Modell- und Anbieterstrategie festlegen sowie Umfang, Erwartungen, Abhängigkeiten und Risiken für die nächsten Phasen abstimmen
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Design

(7 bis 10 Tage)

  • Entwicklung einer Zielarchitektur für die AI Gateway Landing Zone, die Foundry Landing Zone und die zugehörigen Komponenten
  • Beschreiben Sie, wie sich das AI Landing Zone-Modell (AI Gateway Landing Zone + Foundry Landing Zone) in bestehende Plattformdienste und Verwaltungsgruppen einbindet
  • Definieren Sie AI-Gateway-Steuerungen in APIM (Token-Verfolgung, Drosselung, Routing und Circuit-Breaker-Richtlinien)
  • Legen Sie Azure Policy-Sicherheitsgrenzen, RBAC-Zuordnungen, Muster für verwaltete Identitäten und Genehmigungsworkflows fest
  • Entwurf eines privaten Netzwerkes (private Endpunkte, privates DNS, Netzwerksicherheitsgruppen, UDR-/Firewall-Routing und eingeschränkter ausgehender Datenverkehr)
  • Erstellung des Implementierungs-Backlogs, des Terraform-Modulplans und des Betriebsmodells für die Inbetriebnahme
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MVP

(5 Tage)

  • Erstellen Sie im Rahmen eines fünftägigen Hackathons die „AI Gateway Landing Zone“ und die „Foundry Landing Zone“ in Terraform
  • Bereitstellung der Kerndienste (Foundry, APIM, private Konnektivität, Identitäten, Richtlinienzuweisungen und Überwachungs-Baseline)
  • Einrichtung von Governance- und Betriebskontrollen (Kontingente, Budgets, Diagnosen, Warnmeldungen, Inhaltssicherheit und Verwaltung des Sicherheitsstatus)
  • Durchführung des Onboardings eines Referenzteams mit durchgängiger Validierung und Überprüfung der privaten Konnektivität
  • Übergeben Sie Runbooks, Betriebschecklisten und wiederverwendbare Scale-out-Muster an weitere Teams und Projekte
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Fakten im Überblick

  • Dauer: ca. 1 Monat, aufgeteilt in drei Phasen
  • Voraussetzung: Vorhandene CAF-Landing-Zone mit gemeinsam genutzten Plattformdiensten
  • Modellunabhängig: Jedes Modell aus dem Azure AI Foundry-Katalog
  • Modular: Aktivieren Sie nur die KI-Dienste und Datenquellen, die Sie benötigen

Benefits

  • Geringeres Risiko:In drei Phasen werden Governance, Architektur und Umsetzung vor der Einführung aufeinander abgestimmt.
  • Solides Fundament:Entscheidungen basieren auf einem klaren Betriebs-, Führungs- und Kostenmodell.
  • Schnelle Lieferung:Das MVP umfasst einen praxisorientierten 5-tägigen Hackathon und eine funktionsfähige Testumgebung.
  • Bewährtes Konzept:Sie profitieren von der Erfahrung von PRODYNA im Bereich der Landing Zones für Unternehmen.
  • Skalierbare Steuerung:Projekte werden über Foundry Landing Zones bereitgestellt, während die AIGateway Landing Zone den Zugriff auf Modelle und die Kostenabrechnung zentralisiert.
  • Hohe Sicherheit:Private Netzwerke, verwaltete Identitäten und standardmäßige richtlinienbasierte Kontrollen.

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Lukas Wolter

Lead Architect Cloud Migration & Modernization
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