Checklisten für Entscheidungen
Wenn On-Prem, beantworten Sie:

  • Wie segmentieren wir Netzwerkzonen?

  • Welches Storage-Pattern deckt unsere I/O-Profile ab?

  • Welcher Scheduler für welche Jobtypen?

  • Wie stellen wir Reproduzierbarkeit sicher (Seeds, Container, Artefakte)?

  • Wo liegen Keys, wie werden Secrets rotiert?

  • Welche Observability-Metriken sind produktionskritisch?

  • Wie läuft DR; wann haben wir das letzte Restore geübt?

  • Wie versionieren und genehmigen wir Datasets und Modelle?

  • Welche Quotas und Fairness-Regeln setzen wir für Teams?

  • Wie patchen wir air-gapped?

  • Welche GPU-Topologien unterstützen unsere Ziel-Frameworks?

  • Welche Exit-Strategie haben wir für Hardware-Refresh?

Wenn Cloud, beantworten Sie:

  • Welche Daten dürfen raus, wer genehmigt, wie wird anonymisiert?

  • Wo liegen Schlüssel, wie verhindern wir Rechtsdurchgriffe?

  • Welche Kosten-Grenzen und Not-Aus-Schalter existieren?

  • Wie erreichen wir Reproduzierbarkeit trotz Preemption/Bursting?

  • Welche Regionen/Provider sind mit unseren Verträgen kompatibel?

  • Wie kommen Modelle/Artefakte zurück und werden auditiert?

  • Welche Telemetrie verlässt niemals die Organisation?

Standpunkt: Souveränität zuerst, Cloud als Werkzeug – nicht als Default
Unsere Erfahrung aus Verteidigung, Fertigung, Bahn und Bauwesen ist eindeutig: Wo Daten schwer, sensibel und betriebskritisch sind, ist On-Prem die stabile Basis. Cloud ist ein nützliches Werkzeug für Experimente und temporäre Spitzen – nicht die Produktionsheimat für sicherheits- und IP-kritische KI. Wer mit der Infrastruktur beginnt, macht oft teure Fehler. Wer mit Workloads, Datenflüssen und Governance beginnt, kauft genau das, was er braucht – und lässt den Rest.

Kurz zu LLMs und Agenten im industriellen Kontext

  • Finetuning/Adapter auf bestehenden Modellen On-Prem ist realistisch und sinnvoll, wenn Dokumente, Tickets, Wartungsprotokolle sensibel sind.

  • Agentische Systeme brauchen ein Observability- und Policy-Layer: Tool-Aufrufe, Datenzugriffe, Output-Filter müssen nachvollziehbar und steuerbar sein. Das ist On-Prem lösbar, wenn Log- und Policy-Pfade zentralisiert werden (z. B. via einer LLM-Agent-Governance-Schicht wie Alpi-M, die On-Prem betrieben wird und ohne US-Cloud auskommt).

  • Retrieval-augmented Generation (RAG): Indexe gehören in Ihre sichere Zone; PII-Filter und Zugriffskontrollen vor den Retriever, nicht hinter das LLM.

Fazit
Die Debatte „On-Prem vs. Cloud“ ist falsch gestellt, wenn sie Preise vergleicht, ohne Datenbewegung, Governance und Betrieb mitzudenken. In der Industrie entscheidet Datensouveränität den Rahmen, das Workload-Profil die Architektur und die Betriebskultur die Lebensfähigkeit. Bauen Sie eine Plattform, die Ihre Daten respektiert, Ihre Auditoren beruhigt und Ihren Ingenieurinnen nicht im Weg steht. Dann wird KI vom PoC zur produktiven Fähigkeit.

FAQ

Frage 1: Woran erkenne ich, ob sich ein On-Prem-GPU-Cluster für uns lohnt?
Antwort: Prüfen Sie drei Signale: Erstens, entstehen kontinuierlich große Datenmengen On-Site (Bilder, Sensordaten) und verlassen diese das Werk ungern? Zweitens, haben Sie planbare, wiederkehrende Trainings-/Validierungsläufe? Drittens, sind Compliance- und IP-Risiken hoch? Wenn Sie zweimal „ja“ sagen, lohnt On-Prem meist. Ergänzen Sie eine einfache Szenario-TCO: 3–5 Jahre Amortisation vs. Cloud mit realistischen Speicher- und Egresskosten.

Frage 2: Kubernetes oder Slurm für Trainingsjobs?
Antwort: Für serviceorientierte Workloads, Pipelines, leichtere bis mittlere Trainings ist Kubernetes mit GPU-Device-Plugins und Batch-Scheduling praktikabel. Für eng gekoppelte, große Trainings mit starker Kommunikationslast ist Slurm oft robuster. In der Praxis kombinieren viele: Kubernetes für Services/Inference/Orchestrierung, Slurm für ausgewählte HPC-Trainings, geteilter Storage und gemeinsame Artefakt-/Model-Registry.

Frage 3: Können wir DSGVO-konform in der Public Cloud trainieren?
Antwort: Möglich, aber nur mit strikter Datenminimierung, Pseudonymisierung vor dem Upload, eigener Schlüsselhoheit und klar geregelter Datenlokalität. Prüfen Sie Verträge, Unterauftragnehmer und Rechtszugriffe. Für hochsensible, personennahe oder IP-kritische Daten empfehlen wir, Trainings On-Prem zu halten und nur nicht-sensible Experimente in die Cloud zu verlagern.

Frage 4: Wie groß sollte der Start-Cluster sein?
Antwort: Starten Sie so klein wie möglich, um Ihr MLOps-Betriebsmodell zu beweisen: 2–4 GPUs pro Knoten, 2–3 Knoten, dazu ein performanter S3-kompatibler Storage, interne Registry und Basis-Observability. Wichtiger als mehr GPUs ist ein stabiler Datenpfad, reproducible Builds und klare Governance. Skalieren Sie nach Auslastung und Wartezeiten, nicht nach Wunschliste.

Frage 5: Wie gehen wir mit LLMs und Governance On-Prem um?
Antwort: Halten Sie Retrieval-Indexe, Vektorspeicher und Dokumente On-Prem. Loggen Sie Prompt/Tool/Output-Ereignisse zentral, erzwingen Sie Policies (z. B. keine externen Tool-Aufrufe ohne Freigabe), und legen Sie Freigabestufen für Modelle fest. Ein dediziertes Agent-Observability- und Governance-System On-Prem stellt Auditierbarkeit sicher und verhindert, dass LLMs stillschweigend an sensiblen Daten vorbei agieren.