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Cloud-Daten für KI: Wie Cloud Computing künstliche Intelligenz vorantreibt
Cloud-Daten sind für die effiziente Funktionsweise künstlicher Intelligenz (KI) unerlässlich. KI ist zwar brillant, aber allein nutzlos. Ihre wahre Stärke liegt in der Fähigkeit, Informationen in großem Umfang zu speichern, zu verarbeiten und darauf zuzugreifen . Genau hier stoßen viele Unternehmen auf ein kritisches Problem. Je fortschrittlicher die KI-Modelle, desto größer der Bedarf an einer Infrastruktur, die mit dieser Entwicklung Schritt halten kann, ohne die Leistung zu beeinträchtigen, übermäßige Kosten zu verursachen oder die Sicherheit zu gefährden.
also das Gehirn der Innovation ist, dann sind Cloud-Daten der Sauerstoff, der sie am Leben erhält . Ohne eine gut strukturierte Strategie kann die Skalierbarkeit von KI zum Problem statt zur Lösung werden. Schließlich des maschinellen Lernens Terabytes verarbeiten , und der Versuch, all dies auf lokalen Servern zu verwalten, ist vergleichbar mit dem Versuch, einen Ozean in einem Eimer zu speichern.
Der Markt hat diesen Bedarf bereits erkannt. Laut IDC ( International Data Corporation ) werden bis 2025 90 % der neuen Unternehmensanwendungen KI nutzen und mehr als 50 % der Unternehmensdaten in der Cloud gespeichert sein . Anders ausgedrückt: Die Migration in die Cloud ist kein Alleinstellungsmerkmal mehr, sondern eine Voraussetzung für alle, die wettbewerbsfähig bleiben wollen.
Doch Daten einfach in die Cloud zu laden und zu erwarten, dass KI wie von Zauberhand funktioniert, reicht nicht aus. Wie stellen Sie also sicher, dass Ihre Infrastruktur für diese Datenflut gerüstet ist? Welche Anbieter bieten die besten KI-Verarbeitungslösungen ohne Kompromisse bei Sicherheit und Compliance ? Wie vermeiden Sie eine zu starke Abhängigkeit von einem einzelnen Anbieter?
In diesem Artikel erfahren Sie, wie Cloud-Daten künstliche Intelligenz vorantreiben, welche Vorteile dieses Modell bietet, welche Herausforderungen bestehen und welche Best Practices für die Implementierung einer effizienten und skalierbaren Strategie gelten.
Viel Spaß beim Lesen!
Künstliche Intelligenz ist leistungsstark, aber ohne einen ständigen Fluss strukturierter Daten funktioniert sie nicht. des maschinellen Lernens müssen Millionen (und manchmal Milliarden) von Informationen verarbeiten, um präzise Ergebnisse zu liefern. Wo diese Daten gespeichert, abgerufen und verarbeitet werden , entscheidet über Erfolg oder Misserfolg jeder Cloud-basierten .
Wäre KI eine Maschine, wären Daten ihr Treibstoff. Doch Treibstoff nützt nichts, wenn er nicht zum richtigen Zeitpunkt und in der benötigten Menge verfügbar ist – hier kommt die Cloud ins Spiel.
Cloud-Daten sind Informationen, die auf entfernten Servern gespeichert, verwaltet und verarbeitet werden und so flexiblen Zugriff und nahezu unbegrenzte Skalierbarkeit ermöglichen . Anstatt sich auf begrenzte lokale Infrastrukturen zu verlassen, können Unternehmen so ihre Geschäftstätigkeit ausweiten, Systeme integrieren und die KI-Verarbeitung beschleunigen, ohne Kompromisse bei Kosten und Sicherheit einzugehen.
2.1. Die Beziehung zwischen Cloud Computing und künstlicher Intelligenz
Cloud Computing ist mehr als nur ein Datenspeicher: Es ermöglicht effiziente KI-Verarbeitung . Fortschrittliche Modelle benötigen skalierbare Rechenleistung, um Daten in Echtzeit zu verarbeiten und zu interpretieren. Lokale Infrastrukturen sind nicht nur teuer, sondern können auch einen operativen Engpass darstellen und die Geschwindigkeit und Genauigkeit der KI einschränken.
Cloud Computing löst diese Herausforderungen auf drei wesentliche Arten :
- Flexible Speicherkapazität : Die Cloud ermöglicht es Unternehmen, große Datenmengen ohne die Einschränkungen lokaler physischer Server zu speichern;
- Optimierte Verarbeitung : KI-Modelle können direkt in der Cloud auf Informationen zugreifen und diese verarbeiten, was eine höhere Agilität bei der Datenanalyse gewährleistet;
- Hohe Verfügbarkeit : kontinuierlicher und sicherer Zugriff auf Daten ohne Unterbrechungen, die den Betrieb von KI-Systemen beeinträchtigen könnten.
Mit einer gut strukturierten Cloud-Strategie stellen Unternehmen sicher, dass ihre KI-Lösungen über die notwendige Infrastruktur verfügen, um effizient, sicher und skalierbar mit Cloud-Daten für KI .
Nachdem wir nun verstanden haben, was Cloud-Daten sind und wie sie KI ermöglichen, stellt sich eine entscheidende Frage : Welche konkreten Vorteile bietet dieser Ansatz Unternehmen, die bereits künstliche Intelligenz einsetzen? Im nächsten Abschnitt werden wir die wichtigsten Vorteile von Cloud-Daten für KI untersuchen und aufzeigen, wie sich diese Struktur auf Leistung, Sicherheit und Kostenoptimierung auswirken kann.
Die Implementierung künstlicher Intelligenz ohne eine robuste Dateninfrastruktur stellt eine große Herausforderung dar. KI-Modelle benötigen große Datenmengen, die kontinuierlich trainiert, verarbeitet und optimiert werden müssen. Die Speicherung und Verarbeitung von Daten in der Cloud erleichtert daher nicht nur diesen Prozess, sondern gewährleistet auch operative Effizienz, Skalierbarkeit und Kostensenkung.
Für Unternehmen, die KI in großem Umfang einsetzen, gehen die Vorteile der Cloud somit weit über die reine Datenspeicherung hinaus . Cloud Computing ermöglicht den ständigen Zugriff auf Daten, deren Integration in verschiedene Systeme und deren Optimierung für schnelle und präzise Antworten an KI-Modelle. Erfahren Sie mehr über diese Vorteile im Folgenden.
3.1. Skalierbarkeit und Flexibilität
Eine der größten Herausforderungen bei der Arbeit mit KI ist der Bedarf an variabler Rechenleistung . Während des Modelltrainings kann der Verbrauch von Rechenressourcen extrem hoch sein, während er zu anderen Zeiten geringer ausfällt. Bei einer On-Premises- mit lokalen Servern müsste das Hardware investieren um die Spitzenlast abzudecken . Dies führt zu hohen Kosten und größtenteils ungenutzten Ressourcen.
Die Cloud löst dieses Problem durch bedarfsgerechte Skalierbarkeit . So können Rechenressourcen automatisch angepasst werden, sodass dem Unternehmen in kritischen Zeiten ausreichend Kapazität und Investitionen bei geringerer Nachfrage vermieden werden. Dies ermöglicht das Training komplexer Modelle ohne technische Einschränkungen und erleichtert die Erweiterung von KI-Projekten ohne hohe Anfangsinvestitionen.
3.2. Fernzugriff und Echtzeit-Zusammenarbeit
Moderne KI erfordert einen kollaborativen Ansatz . Dateningenieure, KI-Wissenschaftler und IT-Teams müssen häufig zusammenarbeiten und gleichzeitig auf Daten und Modelle zugreifen, unabhängig vom Standort .
Mit Daten in der Cloud gibt es keine physischen Barrieren mehr . Alle Projektbeteiligten können in Echtzeit auf KI-Modelle zugreifen, sie bearbeiten und analysieren. Dies gewährleistet Agilität und höhere Effizienz bei der Entwicklung intelligenter Lösungen. Darüber hinaus werden Versionsverwaltung (die Verwaltung verschiedener Versionen von Code, Systemen, Modellen, Dateien und/oder Software ) und Datenmanagement besser organisiert. Dadurch werden Inkonsistenzen reduziert und sichergestellt, dass die Teams mit den aktuellsten Informationen arbeiten.
3.3. Reduzierung der Betriebskosten
Der Betrieb dedizierter Server zur Speicherung und Verarbeitung von KI-Daten erfordert erhebliche Investitionen in Hardware , Wartung und technischen Support . Zudem muss die Infrastruktur ständig aktualisiert werden, um mit dem wachsenden Datenvolumen und den steigenden Rechenanforderungen Schritt zu halten.
Cloud Computing bietet hier ein kostengünstigeres Modell , bei dem Unternehmen nur für die tatsächlich genutzten Ressourcen bezahlen. Dadurch entfallen die Kosten für die Anschaffung und Aufrüstung von Servern, und die Betriebskosten für Strom, Kühlung und spezialisierten technischen Support werden reduziert. Unternehmen können so ihre Ressourcennutzung optimieren und eine hohe Leistung aufrechterhalten, ohne ihr Budget zu sprengen.
3.4. Beschleunigte Verarbeitung für das Modelltraining
Das Training von KI-Modellen erfordert enorme Rechenleistung. Fortgeschrittene Algorithmen benötigen je nach Datenmenge und Modellkomplexität Stunden oder sogar Tage, um optimal eingestellt zu werden. Würde diese Verarbeitung auf lokalen Servern erfolgen, Hardwarebeschränkungen die Ergebnisse beeinträchtigen und die Trainingszeit erheblich verlängern.
hingegen wird die Verarbeitungszeit drastisch reduziert leistungsstarke GPUs ( Graphics Processing Units Units ), die ein paralleles Training und eine schnelle Optimierung von Modellen . Unternehmen können so den Zeitaufwand für Optimierung und Validierung reduzieren, die Ergebnisbereitstellung beschleunigen und eine höhere Effizienz in der KI-Entwicklung gewährleisten. Diese Beschleunigung wird durch die Nutzung von Cloud-Daten für KI , die Modelle schnell und stabil mit Daten versorgen.
Nachdem die Vorteile von Cloud-Daten für KI nun klar sind, geht es im nächsten Schritt darum, die wichtigsten Optionen auf dem Markt zu verstehen . Im nächsten Abschnitt werden wir die wichtigsten Cloud-Plattformen für KI und ihre jeweiligen Unterschiede untersuchen, um Unternehmen eine fundierte Entscheidung zu ermöglichen. Bleiben Sie dran!
Die Nutzung von Cloud Computing für künstliche Intelligenz bietet zahlreiche Vorteile, erfordert aber auch ein konsequentes Engagement für Sicherheit und Datenschutz . Die von KI verarbeiteten enormen Datenmengen erhöhen den Bedarf an Schutz vor unberechtigtem Zugriff, Datenlecks und Missbrauch.
Daher sollte Datensicherheit in der Cloud für jedes Unternehmen, das KI einsetzt, höchste Priorität haben . Neben dem Schutz vor Cyberbedrohungen ist es unerlässlich sicherzustellen, dass die gespeicherten Daten regulatorischen Standards und bewährten Compliance-Praktiken entsprechen . Erfahren Sie unten mehr.
4.1. Datenverschlüsselung
Verschlüsselung ist eine der wichtigsten Schutzmaßnahmen für Daten, die in der Cloud gespeichert und verarbeitet werden. Dieser Mechanismus gewährleistet, dass Informationen auch bei unbefugtem Zugriff geschützt bleiben und die Daten für jeden, der nicht über die entsprechenden Zugangsdaten verfügt, unlesbar sind.
Es gibt zwei Hauptarten der Verschlüsselung, die in der Cloud verwendet werden:
- Verschlüsselung ruhender Daten : Schützt auf Cloud-Servern gespeicherte Daten und gewährleistet deren Sicherheit auch dann, wenn sie nicht verwendet werden;
- Verschlüsselung während der Übertragung : Schützt Daten während der Übertragung zwischen verschiedenen Systemen oder Geräten und verhindert das Abfangen während der Kommunikation.
Führende Cloud-Anbieter bieten fortschrittliche Verschlüsselung, häufig unter Verwendung von Standards wie AES-256 ( Advanced Encryption Standard ) und Techniken wie kundenverwalteten Verschlüsselungsschlüsseln . Dies ermöglicht Unternehmen die vollständige Kontrolle darüber, wer unter welchen Bedingungen auf ihre Daten zugreifen kann.
Daher ist die Implementierung einer robusten Verschlüsselungsrichtlinie unerlässlich, um das Risiko von Angriffen zu mindern und die Integrität und Vertraulichkeit der von KI-Modellen verwendeten Daten zu gewährleisten.
4.2. Zugriffskontrolle und Authentifizierung
Neben der Verschlüsselung ist die Zugriffskontrolle ein entscheidender Faktor für den Schutz von Daten in der Cloud . Nur autorisierte Benutzer sollten sensible Informationen einsehen, ändern oder verarbeiten dürfen.
Um diesen Schutz zu gewährleisten, sind einige Maßnahmen unerlässlich :
- Multifaktor -Authentifizierung (MFA ) : Hierbei sind mehr als ein Faktor erforderlich, um die Identität eines Nutzers zu bestätigen. Passwörter, Sicherheitstoken oder biometrische Daten werden kombiniert. Dieser Ansatz reduziert das Risiko unberechtigten Zugriffs drastisch.
- Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM ) : definiert spezifische Regeln für jeden Benutzer oder jede Gruppe und stellt sicher, dass nur die erforderlichen Berechtigungen erteilt werden;
- Prinzip der minimalen Berechtigungen : Jeder Benutzer hat nur Zugriff auf die Informationen, die unbedingt notwendig sind, um seine Aufgaben zu erfüllen. Dadurch werden die Angriffsfläche und die Auswirkungen im Falle einer Kompromittierung der Zugangsdaten reduziert.
Darüber hinaus kontinuierliche Überwachung und regelmäßige Prüfungen sehr wichtig, um verdächtige Zugriffsmuster zu erkennen und im Falle eines versuchten Sicherheitsverstoßes schnell handeln zu können.
4.3. Einhaltung der Vorschriften
verschärfen sich die Datenschutz- und Sicherheitsbestimmungen .
In der Europäischen Union legt die DSGVO strenge Richtlinien für die Datenverarbeitung fest und fordert Transparenz, ausdrückliche Einwilligung und das Recht auf Vergessenwerden . In Deutschland und Frankreich zusätzliche Regeln zur digitalen Souveränität Anforderungen an die Speicherung und Verarbeitung von Informationen innerhalb des Staatsgebiets.
In Brasilien regelt das LGPD die Verwendung personenbezogener Daten und verpflichtet Unternehmen zu angemessenen Sicherheitsmaßnahmen und zur Gewährleistung der Privatsphäre der Nutzer. Obwohl das LGPD nicht speziell für Cloud Computing gilt , beeinflussen seine Richtlinien die Datenspeicherung und -weitergabe direkt.
Unabhängig von der jeweiligen Gerichtsbarkeit ist die Einhaltung der Vorschriften unerlässlich, um Sanktionen zu vermeiden und das Vertrauen der Kunden zu erhalten . Daher verfolgen viele Unternehmen Strategien wie die folgenden:
- Vollständige Abbildung des Datenlebenszyklus, um Transparenz im Umgang mit Informationen zu gewährleisten;
- Lagerung und Verarbeitung in geografischen Regionen, die den lokalen Anforderungen entsprechen;
- Umsetzung strenger Richtlinien für Datenverwaltung und Datensicherheit.
Auf diese Weise können Organisationen die Vorteile der Cloud nutzen, ohne die Einhaltung internationaler und nationaler Vorschriften zu beeinträchtigen.
Die Gewährleistung von Datensicherheit und Datenschutz in der Cloud ist nicht nur eine gesetzliche Anforderung, sondern auch ein Wettbewerbsvorteil . Unternehmen, die bewährte Datenschutzpraktiken anwenden, reduzieren Risiken und erhöhen die Zuverlässigkeit ihrer Dienste. Dadurch können Unternehmen Cloud-Daten für KI , ohne ihre rechtliche Haftung zu gefährden.
Im nächsten Abschnitt werden wir die wichtigsten Trends bei der Nutzung von Cloud-Daten für KI untersuchen.
Die Entwicklung künstlicher Intelligenz in der Cloud beschränkt sich nicht nur auf technologische Fortschritte, sondern umfasst auch strategische Veränderungen, die sich unmittelbar darauf auswirken, wie Unternehmen ihre Daten verwalten, verarbeiten und schützen.
Cloud-KI voraussichtlich in verschiedene Infrastrukturen integriert werden, um ein ausgewogenes Verhältnis zwischen Leistung, Kosten und Sicherheit zu ermöglichen. Unternehmen, die wettbewerbsfähig bleiben wollen, müssen diese Trends daher im Blick behalten, um jetzt strategische Entscheidungen treffen zu können.
Im Folgenden beleuchten wir drei Trends, die die Zukunft der Cloud-KI bereits prägen, und ihre Auswirkungen auf Geschäftsprozesse.
5.1 Fortschrittliche KI-Automatisierung über die Cloud
Cloudbasierte künstliche Intelligenz beschränkt sich nicht auf das Training und die Ausführung von Vorhersagemodellen . In den kommenden Jahren wird der Trend dahin gehen, dass KI selbst automatisiert wird und Prozesse ohne direkte menschliche Intervention optimiert.
Dank fortschrittlicher Automatisierung werden Cloud-Plattformen KI-Modelle effizienter verwalten , Algorithmen anpassen, Fehler korrigieren und Prozesse optimieren können. Dies ermöglicht Unternehmen Folgendes:
- Die Modellentwicklungszeit wird verkürzt, da das System selbst die Hyperparameter automatisch anpasst und die Modellgenauigkeit verbessert;
- Steigern Sie die betriebliche Effizienz, indem Sie sicherstellen, dass die Rechenressourcen optimal und ohne Verschwendung genutzt werden;
- Durch die Reduzierung menschlicher Fehler, da KI in der Lage sein wird, Fehler in Echtzeit zu überwachen, anzupassen und zu korrigieren, wird die Zuverlässigkeit der Systeme verbessert.
Dieser Trend wird durch die Weiterentwicklung von Plattformen wie MLOps ( Machine Learning Operations ) vorangetrieben, die den gesamten KI-Lebenszyklus – von der Entwicklung über die Bereitstellung bis hin zur Wartung von Modellen – automatisieren. Unternehmen, die fortschrittliche cloudbasierte Automatisierungslösungen einsetzen, profitieren von höherer Agilität und Skalierbarkeit bei der KI-Implementierung und sichern sich so mehr Effizienz und Wettbewerbsfähigkeit .
Die Zukunft der KI in der Cloud wird durch intelligente Integration, operative Flexibilität und fortschrittliche Automatisierung . Unternehmen, die den Einsatz dieser Technologien geschickt ausbalancieren und an ihre individuellen Gegebenheiten anpassen, werden sich in den kommenden Jahren einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil sichern.
5.2 KI-Agenten-Entwicklungsplattformen
Die Popularisierung der generativen künstlichen Intelligenz hat sogenannten KI-Agenten – Systemen, die mit einem gewissen Grad an Autonomie Aufgaben ausführen, mit Benutzern interagieren, Befehle interpretieren und auf der Grundlage von Daten Entscheidungen treffen – zu neuer Bedeutung verholfen.
Um die Erstellung, Schulung und den Betrieb dieser Agenten zu ermöglichen, spezialisierte Plattformen , die fortschrittliche technische Ressourcen und vereinfachte Schnittstellen zusammenführen, um die Einführung dieser Technologie im Unternehmensumfeld zu beschleunigen.
Diese Plattformen fungieren als Brücke zwischen der Rechenleistung der Cloud und den Sprach- oder Machine-Learning-Modellen, die zur Animation von Agenten benötigt werden . Sie bieten skalierbare Infrastruktur, sichere Datenspeicherung, Low-Code-Entwicklungswerkzeuge, Integrations-APIs und grundlegende Governance-Mechanismen für Unternehmen, die mit sensiblen Informationen oder in regulierten Umgebungen arbeiten.
Durch den Einsatz dieser Plattformen können Unternehmen Agenten erstellen, die auf spezifische Kontexte zugeschnitten sind – etwa Kundenservice, interne Prozessautomatisierung, Datensortierung oder Content-Erstellung –, ohne Lösungen von Grund auf neu entwickeln zu müssen. Die dahinterstehende Logik ist dieselbe, die die digitale Transformation der letzten Jahre geleitet hat: den Zugang zu Innovationen zu demokratisieren, die Entwicklungszeit zu verkürzen und die betriebliche Effizienz zu steigern.
Darüber hinaus haben sich diese Tools stetig weiterentwickelt. Während früher hochqualifizierte technische Teams für die Erstellung und das Training proprietärer Modelle erforderlich waren, lassen sich heute Agenten anhand vortrainierter Modelle individuell anpassen , wobei der Fokus auf Anwendbarkeit und Geschäftsergebnissen liegt. Dies eröffnet multidisziplinären Teams – aus den Bereichen Technologie, Betrieb, Marketing und Personalwesen – die Möglichkeit, gemeinsam Agenten zu entwickeln und zu verbessern und sie an den strategischen Zielen des Unternehmens auszurichten. Bei der Auswahl einer Plattform zur Erstellung von KI-Agenten sind Kriterien wie die einfache Integration in bestehende Systeme, die Datenkontrolle, die Skalierbarkeit der Lösung bei steigender Nachfrage sowie die Einhaltung von Sicherheits- und Datenschutzstandards entscheidend. Diese Plattformen sind mehr als nur technologische Werkzeuge; sie werden zu echten Wegbereitern kontinuierlicher Innovation und wirken sich direkt auf die Wettbewerbsfähigkeit von Unternehmen aus.
In diesem Artikel haben wir gesehen, wie cloudbasierte KI-Daten Skalierbarkeit, Sicherheit und Leistung für intelligente Projekte bieten. Künstliche Intelligenz in der Cloud ist kein Alleinstellungsmerkmal mehr, sondern eine Notwendigkeit für Unternehmen, die agil, sicher und wettbewerbsfähig agieren wollen . Die Migration in die Cloud und die strategische Integration von KI erfordern jedoch mehr als nur die Einführung der Technologie. Es ist ein Prozess, der bewusste Entscheidungen, kontinuierliche Anpassung und eine klare Vision der Auswirkungen auf das Geschäft voraussetzt.
Vorteile und Trends beleuchtet, die die Gegenwart und Zukunft von KI in der Cloud prägen. Doch die zentrale Frage bleibt: Wie lässt sich dieses Potenzial in einen echten Wettbewerbsvorteil für Ihr Unternehmen umwandeln?
Jede Organisation hat spezifische Anforderungen , sei es in Bezug auf Skalierbarkeit, Leistung, Sicherheit oder die Einhaltung gesetzlicher Bestimmungen. Daher gibt es keine Universallösung. Der Unterschied zwischen einem erfolgreichen Projekt und einem, das auf Hindernisse stößt, liegt in der Strategie und der Wahl der Partner, die diese Transformation sicher und effizient begleiten können .
bei Skyone verstehen diese Komplexität. Unsere Spezialität ist es daher, Unternehmen beim Aufbau einer KI-optimierten Cloud-Umgebung zu unterstützen und dabei Flexibilität, Schutz und hohe Leistung zu gewährleisten. Wir arbeiten daran, dass jede Organisation über eine Infrastruktur verfügt, die ihre heutigen Bedürfnisse erfüllt und mit ihrer zukünftigen Entwicklung Schritt hält.
Prüft Ihr Unternehmen die beste Möglichkeit, KI in der Cloud sicher, effizient und skalierbar zu implementieren? Dann sind wir für Sie da.
Lassen Sie uns gemeinsam besprechen, wie Sie Ihre KI-Cloud-Strategie wirkungsvoll umsetzen können! Sprechen Sie noch heute mit einem unserer Experten und finden Sie heraus, welche Lösung für Ihr Unternehmen heute und in Zukunft die beste ist.
Künstliche Intelligenz in der Cloud wirft viele Fragen auf. Um Sie und Ihr Unternehmen bei strategischen Entscheidungen zu unterstützen, haben wir Antworten auf einige der häufigsten Fragen zu diesem Thema zusammengestellt . Schauen Sie gleich rein!
1) Was sind die Hauptvorteile der Nutzung der Cloud für KI?
Die Cloud ermöglicht künstliche Intelligenz (KI) auf skalierbarere, effizientere und zugänglichere Weise und beseitigt die Einschränkungen lokaler Infrastrukturen. Zu den wichtigsten Vorteilen gehören:
- Skalierbarkeit nach Bedarf : Erhöht oder verringert die Rechenkapazität je nach Bedarf der KI-Modelle;
- Globaler Zugriff und nahtlose Integration : ermöglicht die Zusammenarbeit aus der Ferne und die nahtlose Anbindung an diverse Datenquellen;
- Kostenoptimierung : Wegfall der Notwendigkeit großer Investitionen in Hardware und proprietäre Infrastruktur;
- Beschleunigte Leistung : Zugriff auf leistungsstarke GPUs und TPUs, unerlässlich für das Training und die Inferenz komplexer Modelle.
Mit diesen Faktoren können Unternehmen KI agil und strategisch einsetzen und so operative Effizienz und Wettbewerbsvorteile sichern.
2) Ist die Cloud sicher für die Speicherung sensibler Daten, die in KI-Anwendungen verwendet werden?
Cloud-Sicherheit hängt von der Anwendung bewährter Verfahren und der Nutzung zuverlässiger Anbieter ab. Führende Plattformen bieten heutzutage mehrstufigen Schutz, um die Integrität und Vertraulichkeit gespeicherter Daten zu gewährleisten.
Zu den wichtigsten Maßnahmen gehören:
- Fortschrittliche Verschlüsselung zum Schutz von Daten im Ruhezustand und während der Übertragung;
- Multifaktor-Authentifizierung (MFA) und strenge Zugriffskontrolle;
- Kontinuierliche Überwachung und Bedrohungserkennung mithilfe künstlicher Intelligenz;
- Einhaltung globaler Vorschriften wie LGPD, DSGVO und ISO 27001.
Daher kann die Cloud eine extrem sichere Umgebung für künstliche Intelligenz (KI) sein, vorausgesetzt, die Datenverwaltung und die Zugriffsrichtlinien sind gut strukturiert.
3) Wie wählt man den besten Cloud-Anbieter für KI-Projekte aus?
Die Wahl des idealen Anbieters für cloudbasierte künstliche Intelligenz (KI) hängt von den spezifischen Bedürfnissen jedes Unternehmens ab. Für eine strategische Entscheidung ist es entscheidend, Kriterien wie die folgenden zu bewerten:
- Rechenkapazität : Welche GPU- und TPU-Optionen bietet der Anbieter für das Modelltraining an ?
- Integration mit KI-Tools : Gibt es Unterstützung für Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und Scikit-Learn ?
- Sicherheit und Compliance : Erfüllt der Anbieter die regulatorischen Anforderungen Ihrer Branche ?
- Kosten-Nutzen-Analyse : Ist die Preisstruktur mit den Anforderungen Ihres Projekts vereinbar?
AWS , Google Cloud , Microsoft Azure und IBM Cloud derzeit die etabliertesten KI-Plattformen auf dem Markt. Die optimale Wahl hängt jedoch von der benötigten Infrastruktur, den Sicherheitsanforderungen und dem erforderlichen Supportumfang ab.
Unternehmen, die eine detailliertere Analyse wünschen, welcher Anbieter ihre Bedürfnisse am besten erfüllt, können sich durch die Expertise von Skyone einen entscheidenden Wettbewerbsvorteil verschaffen. Sprechen Sie jetzt mit einem unserer Spezialisten! Wir unterstützen Sie gerne bei der Erreichung Ihrer Geschäftsziele.
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