Cloud- & KI-Infrastruktur · Modelle bereitstellen
Ein Zugang statt zehn Schlüssel.
Sobald der zweite KI-Anwendungsfall kommt, wiederholt sich alles: eigener Zugangsschlüssel, eigene Kostenstelle, eigene Protokollierung, eigene Datenschutzprüfung. Wir bauen stattdessen eine gemeinsame Zugangsschicht, über die alle Anwendungen ihre Modelle beziehen - mit Budgets je Team, einheitlicher Protokollierung und austauschbaren Modellen.
Sobald der zweite Anwendungsfall kommt, wiederholt sich alles.
Der erste KI-Anwendungsfall bekommt einen eigenen Zugangsschlüssel, eine eigene Kostenstelle, eine eigene Protokollierung, eine eigene Datenschutzprüfung. Kommt der zweite dazu, wiederholt sich die ganze Runde - Vertrag, Governance, Abrechnung - obwohl technisch fast nichts anders ist.
Wir bauen stattdessen eine gemeinsame Zugangsschicht, über die alle Anwendungen ihre Modelle beziehen: eine Schnittstelle für alle, unabhängig davon, welches Modell dahinter arbeitet - mit Budgets je Team und einem Modellwechsel, der eine Konfigurationsänderung ist, kein Umbau der Fachanwendung.
- Neue Anwendungsfälle starten auf einer fertigen Zugangsebene - ohne eigene Vertrags-, Datenschutz- und Abrechnungsrunde.
- Welche Anwendung welche Daten an welchen Anbieter schickt, ist ein Blick ins Dashboard statt eine Recherche.
- Europäische und amerikanische Modelle laufen parallel. Welches Modell antwortet, entscheidet die Konfiguration je Datenklasse.
Funktionsweise
Was die Zugangsschicht konkret tut
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Jede Anwendung bekommt einen eigenen virtuellen Zugangsschlüssel mit eigenem Budget und Rate-Limit, statt sich einen Master-Schlüssel mit allen anderen zu teilen.
- Wirkung Ein außer Kontrolle geratener Testlauf trifft ein Budget, nicht alle Anwendungen gleichzeitig.
- Nebeneffekt Der Entzug eines Zugangs betrifft genau eine Anwendung und erzwingt keine Schlüsselrotation in der gesamten Umgebung.
Laufen bei Ihnen schon Anbindungen an der IT vorbei?
Wir beginnen bei dem, was schon läuft - auch bei den Zugängen, die einzelne Abteilungen selbst besorgt haben - und führen sie auf eine Zugangsschicht zusammen.
Werkzeuge, die wir dafür einsetzen
Keine pauschale Empfehlung - wir wählen anhand Ihrer Ausgangslage und legen die Kriterien offen.
Microsoft Foundry
Native Azure-Abrechnung und -Governance, breiter Modellkatalog. Passt, wenn Sie ohnehin im Microsoft-Stack unterwegs sind.
Verwaltet (Microsoft)
Amazon Bedrock
Großer Modellkatalog mit nativer IAM-Governance. Passt, wenn Ihre Infrastruktur überwiegend auf AWS läuft.
Verwaltet (AWS)
Google Vertex AI
Breiter Modellkatalog über den Model Garden. Passt, wenn es vor allem auf Modellvielfalt ankommt.
Verwaltet (Google)
LiteLLM
Quelloffen und anbieterübergreifend, dafür mit eigenem Betriebsaufwand. Passt, wenn volle Kontrolle wichtiger ist als geringer Betriebsaufwand.
Selbst gehostet
Portkey
Governance-Funktionen im Vordergrund. Passt, wenn Freigabeprozesse und ein belastbarer Audit-Trail den Ausschlag geben.
Verwaltet / hybrid
Kong AI Gateway
Fügt sich in eine bestehende Kong-Landschaft ein. Passt, wenn Kong bereits Ihr API-Gateway ist.
Selbst gehostet / hybrid
Woran der Modell-Layer hängt
Was das Modell weiß und welchen Weg die Daten nehmen, entscheidet sich in den Nachbar-Leistungen.
Alle Leistungen Cloud- & KI-Infrastruktur
Cloud, KI und Nachweisbarkeit im Überblick - einzeln oder kombiniert beauftragbar.
Daten für KI erschließen
Woher die KI ihr Wissen nimmt: Confluence, SharePoint, Ticket- und Fachsysteme, mit den Berechtigungen aus dem Quellsystem.
Mehr erfahren Leistung
KI im eigenen Netz
Welchen Netzweg die Anfragen bis zum Modell nehmen - private Endpunkte, Souveränitätsstufen je Datenklasse.
Mehr erfahren Format
Discovery-Sprint
Wenn vor dem Aufbau erst der Use-Case selbst geklärt werden soll: Zieldefinition, technischer Ansatz und Aufwandsschätzung, ohne Umsetzungszwang.
Jetzt anfragenAblauf
Vier Schritte zur gemeinsamen Zugangsschicht
Wir beginnen bei dem, was schon läuft - auch bei den Anbindungen, die an der IT vorbei entstanden sind.
-
Anwendungsfälle erfassen
- Welche KI-Anwendungen laufen heute, mit welchen Zugängen, Verträgen und Kostenstellen
- Welche Datenklassen sind je Anwendung im Spiel
-
Zugangsschicht aufbauen
- Einheitliche Schnittstelle, virtuelle Schlüssel je Anwendung
- Budgets, Rate-Limits, Protokollierung und Ausweichpfad einrichten
-
Modelle anbinden und testen
- Modellwahl je Aufgabe und Datenklasse festlegen, Ausweichmodelle prüfen
- Bestehende Anwendungen umstellen
-
Kosten und Nutzung überwachen
- Verbrauch je Team und Anwendung sichtbar machen
- Datenflüsse dokumentiert halten - laufender Betrieb durch uns oder Übergabe an Ihr Team
Was das für Sie bedeutet
Sinnvoll wird die Zugangsschicht ab der zweiten Anwendung - sonst wiederholen sich Vertrag, Protokollierung und Datenschutzprüfung mit jeder weiteren.
- Geschäftsführung: Die Kosten für KI werden planbar und einem Fachbereich zuordenbar.
- IT & Sicherheit: Ein Zugangspunkt statt verstreuter Schlüssel, mit Protokollierung je Anwendung.
- Fachbereich: Neue Anwendungsfälle starten auf einer fertigen Zugangsebene.
Was vor dem Aufbau meist offen ist
Brauchen wir das schon bei einer Anwendung?
Nicht zwingend - bei einer einzelnen Anwendung reicht oft ein direkter Zugang. Sinnvoll wird die Zugangsschicht ab der zweiten Anwendung, weil sich sonst Vertrag, Protokollierung und Datenschutzprüfung wiederholen.
Was passiert, wenn die Zugangsschicht ausfällt?
Die Schicht wird redundant betrieben und bewusst schlank gehalten. Für kritische Anwendungen lässt sich zusätzlich ein direkter Ausweichpfad am Gateway vorbei hinterlegen.
Können wir europäische und amerikanische Modelle parallel betreiben?
Ja - das ist einer der Hauptgründe für die Zugangsschicht. Welches Modell für welche Anfrage genutzt wird, entscheidet die Konfiguration je Datenklasse oder Anwendungsfall.
Empfehlen Sie ein bestimmtes Produkt?
Nein. Wir legen die Auswahlkriterien offen - Betriebsmodell, Governance-Anforderungen, vorhandene Plattform und der Aufwand, den Ihr Team tragen kann - und entscheiden gemeinsam. Zuhause sind wir in Azure, Anthropic und Atlassian; passt etwas anderes besser zu Ihrer Landschaft, arbeiten wir uns ein.