Sieben Überlegungen zur Infrastruktur für Enterprise AI bei der Auswahl einer Neocloud

Unternehmensanforderungen übertreffen häufig die operative Reife spezialisierter Compute-Provider. Während Neoclouds erste Tests beschleunigen, erzeugen Workloads im Bereich der künstlichen Intelligenz (KI) technischen Druck, bei dem architektonische Lücken spät in der Produktion zutage treten. Die Risikobewertung über sechs Kerndimensionen hinweg kann dazu beitragen, Workload-Performance, Kosteneffizienz und Compliance aufrechtzuerhalten.

1. Infrastrukturrisiko: GPU-Zugriff ist nicht die gesamte Architektur

Die Sicherung der GPU-Zuweisung ist für KI-Produktions-Workloads notwendig, aber nicht ausreichend. Storage-Performance, Reife der Orchestrierung, Zyklen der Hardware-Erneuerung und Mandantenisolierung bestimmen die Betriebsstabilität. Unternehmensteams, die GPU-Verfügbarkeit mit Produktionsbereitschaft gleichsetzen, riskieren unerwartete Ausfallzeiten und einen beeinträchtigten Modelldurchsatz.

Storage-Architekturen müssen eine hohe Anzahl an Eingangs-/Ausgangsoperationen pro Sekunde (IOPS) liefern, um eine Unterversorgung der GPUs bei Trainings-Checkpoints zu verhindern. Orchestrierungsschichten müssen sich nahtlos in bestehende Machine-Learning-Operations-Tools (MLOps) integrieren, während die Steuerung der Mandantenisolierung dazu beiträgt, Performance-Auswirkungen auf gemeinsam genutzter Hardware zu minimieren.

Fragen zur Risikominderung:

• Wie schnell werden neue GPU-Generationen nach der offiziellen Veröffentlichung verfügbar gemacht?

• Welche Speicher-Tiering-Optionen werden unterstützt und welche IOPS-Garantien gelten für Checkpoints?

• Welche Orchestrierungsschicht wird angeboten und wie lässt sie sich in MLOps-Stacks integrieren?

• Wie wird die Mandantenisolierung über eine gemeinsam genutzte physische Infrastruktur hinweg durchgesetzt?

• Welche Verfahren gelten, wenn Workloads später in eine andere Umgebung migriert werden müssen?

2. Netzwerkrisiko: KI-Performance hängt von mehr als nur Rechenleistung ab

Verteiltes KI-Training und Echtzeit-Inferenz sind stark vom Netzwerkdurchsatz abhängig. Die Qualität von Interconnect-Fabrics, East-West-Netzwerkbandbreitengarantien und die Transparenz von Egress-Strukturen beeinflussen die Systemperformance und die Gesamtbetriebskosten direkt. Netzwerkengpässe können dazu führen, dass teure GPUs ungenutzt bleiben.

Enterprise-Teams müssen bewerten, ob Provider InfiniBand, Remote Direct Memory Access over Converged Ethernet (RoCE) oder Standard-Ethernet-Fabrics anbieten. Dokumentierte Bandbreitengarantien für den Ost-West-Traffic können dazu beitragen, Transferengpässe zu reduzieren. Wenn Sie einen Neocloud evaluieren, vergewissern Sie sich, dass dieser eine transparente, instanzbasierte stündliche Abrechnung für rohe Rechenkapazität ohne versteckte Datentransfergebühren (Egress Fees) bietet, anstatt davon auszugehen, dass traditionelle, gestaffelte Egress-Preise von Hyperscalern gelten. Granulare Überwachungstools müssen die Nutzung in den Bereichen GPU-Auslastung, Netzwerktransfers und Storage-Verbrauch reporten.

Fragen zur Risikominderung:

• Welche Interconnect-Fabrics verbinden GPU-Nodes innerhalb von Compute-Clustern?

• Sind Bandbreiten-Garantien für den Ost-West-Traffic durch SLAs abgesichert oder werden sie nach dem Best-Effort-Prinzip bereitgestellt?

• Bietet der Provider eine transparente Pauschalpreisstruktur ohne komplexe Gebühren für den Datentransfer?

• Welche Optionen für die private Konnektivität zurück zu Unternehmensumgebungen gibt es?

• Wie werden latenzsensitive Inferenz-Netzwerkpfade überwacht und verwaltet?

3. Datenrisiko: Data Gravity kann die Flexibilität einschränken

Data Gravity erzeugt Reibungsverluste beim Verschieben großer Datensätze über Cloud-Grenzen hinweg. Large Language Models verbrauchen Terabytes an Trainingsdaten, wodurch Datentransfers langsam und teuer werden. Das Platzieren von Datensätzen in einer spezialisierten Compute-Umgebung ohne langfristige Portabilitätsplanung erhöht das Risiko für einen Vendor Lock-in.

Unternehmen müssen Richtlinien zur Datenresidenz, Ingress-Mechanismen und Integrationen mit bestehenden Enterprise-Data-Lakes evaluieren. Backup-Strategien müssen Modell-Checkpoints, Trainingsdaten und feinabgestimmte Artefakte schützen. Die Nutzung von softwaredefiniertem Scale-out-Storage, wie Nutanix Unified Storage, trägt dazu bei, eine konsistente Data Governance über Hybrid-Umgebungen hinweg aufrechtzuerhalten und gleichzeitig Reibungsverluste bei der Datenmobilität zu minimieren. Denken Sie daran, dass Ziele der digitalen Souveränität häufig operative und technische Kontrolle erfordern, wie etwa vom Kunden verwaltete Schlüssel, und nicht nur regionale Datenresidenz.

Fragen zur Risikominderung:

• In welchen Regionen werden Kundendaten gespeichert, und werden Residenzverpflichtungen vertraglich unterstützt?

• Welche Mechanismen gibt es für die Übertragung von Multi-Terabyte-Datensätzen in die Umgebung und aus ihr heraus?

• Welche offenen APIs und Formate werden für die Integration in bestehende Data-Stacks unterstützt?

• Wie werden Modell-Checkpoints, Artefakte und Trainingsdatensätze vor Datenbeschädigung geschützt?

• Welche technischen Prozesse steuern die Datenextraktion, wenn eine Organisation die Plattform verlässt?

4. Sicherheitsrisiko: Provider-Reife variiert stark

Die Reife der Sicherheitsarchitektur variiert erheblich zwischen spezialisierten Cloud-Providern. Sicherheitsteams von Unternehmen müssen das Identitätsmanagement, die Verschlüsselung, die Tenant Isolation und die Prozesse zur Vorfallreaktion verifizieren, bevor sie sensible Datensätze oder geistiges Eigentum externen Plattformen aussetzen.

Systeme für das Identitäts- und Zugriffsmanagement (IAM) sollten sich über Single Sign-On (SSO) und die rollenbasierte Zugriffskontrolle (RBAC) nativ mit unternehmenseigenen Identity-Providern integrieren lassen. Schlüsselverwaltungssysteme (Key Management Systems, KMS) sollten die Kontrolle des Kunden über Verschlüsselungsschlüssel für Daten im Ruhezustand und bei der Übertragung aufrechterhalten. Modelle der geteilten Verantwortung müssen ausdrückliche Verpflichtungen hinsichtlich physischer Hardware, Host-Hypervisoren, Tenant-Containern und KI-Modellgewichten klar definieren.

Fragen zur Risikominderung:

• Welche Enterprise-Identitäts-Provider werden für SSO und RBAC unterstützt?

• Wer behält das Eigentum an den Verschlüsselungsschlüsseln und welche KMS-Optionen sind verfügbar?

• Was ist das dokumentierte Modell der geteilten Verantwortung, und wo endet die Verantwortung des Providers?

• Welche Echtzeit-Audit-Protokolle sind für Enterprise-Security-Information-Management-Systeme zugänglich?

• Wie werden Kundenmodelle, Prompts, Embeddings und Outputs von anderen Mandanten isoliert?

5. Compliance-Risiko: Zertifizierungen entsprechen möglicherweise nicht den Enterprise-Anforderungen

Compliance-Frameworks stellen bei spezialisierten Cloud-Evaluierungen eine erhebliche operative Hürde dar. In regulierten Branchen ist die geprüfte Einhaltung von Frameworks wie SOC 2, ISO 27001, HIPAA und PCI DSS erforderlich. Neue regulatorische Rahmenwerke wie der EU AI Act erlegen strenge Regeln zur Risikominderung, algorithmischen Transparenz und Data Governance auf.

Aufstrebende spezialisierte Compute-Provider verfügen möglicherweise nicht über die erforderlichen Compliance-Bescheinigungen, was ihre Eignung für regulierte Workloads einschränkt. Enterprise-Teams müssen Richtlinien zur Protokollaufbewahrung, Auditierbarkeitsfunktionen und Garantien zur Datenlokalisierung überprüfen. Die Abstimmung von Vendor-Funktionen mit umfassenderen Digital-Sovereignty-Strategien bietet Funktionen, die Kunden dabei unterstützen, Verpflichtungen im Rahmen neuer regulatorischer Rahmenbedingungen bei Überprüfungen zu erfüllen.

Fragen zur Risikominderung:

• Welche Zertifizierungen für Compliance sind derzeit vorhanden und wie sieht die Roadmap für zusätzliche Frameworks aus?

• Kann der Provider kundenspezifische branchenspezifische Audit-Anforderungen und Anforderungen an die Protokollspeicherung unterstützen?

• Wie bereitet sich die Plattform auf Verpflichtungen vor, die durch den EU AI Act und regionale Vorschriften vorgeschrieben sind?

• Welche schriftlichen Nachweise validieren die Zusagen zur regionalen Datenresidenz?

• Wie lange werden Audit-Protokolle aufbewahrt und können Kunden diese für externe Compliance-Analysen exportieren?

6. Operations-Risiko: KI in der Produktion erfordert ausgereiften Support

Ein operatives Risiko entsteht, wenn bei Produktions-Workloads technische Probleme auftreten, die eine sofortige Eskalation beim Vendor erfordern. Hochverfügbarkeits-Service-Level-Agreements (SLAs), schnelle Support-Reaktionszeiten und Beobachtbarkeitstools bestimmen, ob Teams geschäftskritische KI-Operations aufrechterhalten können.

Entscheidungsträger müssen die finanzielle Stabilität von Vendoren, Support-Eskalationspfade und garantierte Reaktionszeiten bewerten. Monitoring-Tools sollten Einblick in die GPU-Temperatur, den Job-Warteschlangenstatus, den Storage-Durchsatz und die Gesundheit des Netzwerks bieten. SLAs müssen klare finanzielle Abhilfemaßnahmen festlegen, wenn Ausfallzeiten die Business Operations unterbrechen.

Fragen zur Risikominderung:

• Welche Betriebszeit-SLAs werden garantiert und welche finanziellen Ausgleichsleistungen gelten, wenn die Ziele verfehlt werden?

• Welche Support-Stufen existieren und welche Reaktionszeiten sind für kritische Vorfälle vertraglich garantiert?

• Welche Observability-Tools werden standardmäßig für die GPU-Auslastung und das Job-Monitoring bereitgestellt?

• Welche Finanzkennzahlen belegen die Stabilität des Providers und die langfristige Lebensfähigkeit?

• Welcher Eskalationspfad gilt während eines fehlgeschlagenen oder verzögerten KI-Produktions-Jobs?

7. Umwelt- und Sizing-Risiko: Strombedarf erfordert präzise Modellierung

GPU-Cluster mit hoher Dichte für KI-Workloads erzeugen einen immensen Bedarf an elektrischer Leistung und thermischer Kühlung. Die Abhängigkeit von spezialisierter Compute-Leistung ohne präzise Infrastruktur-Dimensionierung kann zu inaktiven GPUs, Budgetüberschreitungen und unnötigen CO₂-Emissionen führen. Eine präzise Kapazitätsplanung ist unerlässlich, um Workload-Anforderungen mit Nachhaltigkeitszielen in Einklang zu bringen.

Der Einsatz von Modellierungstools hilft Unternehmen, Anforderungen präzise zu prognostizieren, bevor sie sich auf einen Neocloud-Fußabdruck festlegen.

Fragen zur Risikominderung:

• Wie stimmen die Leistungsdichte und die Kühlungsfunktionen der Einrichtung mit modernen GPU-Anforderungen überein?

• Gibt es Tools zur Modellierung des CO₂- und Stromfußabdrucks der bereitgestellten KI-Workloads?

• Kann die Infrastruktur effizient skalieren, ohne teure Ressourcen unterauslastet zu lassen?

So reduzieren Sie Neocloud-Risiken mit einer Strategie für hybride KI-Infrastrukturen

Spezialisierte GPU-Provider bieten wertvolle Beschleunigung für Rechenaufgaben, insbesondere während des ersten Modell-Pre-Trainings und der Experimentierphase. Wenn man sich jedoch ausschließlich auf einen einzigen Infrastruktur-Provider verlässt, führt dies zu Konzentrationsrisiken, Kostenüberschreitungen und Governance-Lücken. Ein äußerst effektiver Ansatz beinhaltet eine flexible Hybrid-Cloud-Strategie, die jede KI-Workload-Komponente ihrer idealen Betriebsumgebung zuordnet.

Unternehmen können spezialisierte Rechenleistung für Burst-Kapazitäten nutzen und gleichzeitig regulierte Datensätze, Kern-IP und latenzsensitive Inferenz-Workloads On-Premises oder in kontrollierten souveränen Umgebungen belassen. Die Aufrechterhaltung eines konsistenten Managements, einer Full-Stack-Sicherheit und der Datenmobilität an verschiedenen Standorten trägt dazu bei, operative Reibungsverluste und das Risiko von Vendor Lock-in zu verringern.

Diese Risiken machen Neoclouds nicht ungeeignet; sie machen das Betriebsmodell und die Kontrollmechanismen, die sie umgeben, von entscheidender Bedeutung. Nutanix hilft Unternehmen dabei, Neocloud-Kapazitäten sicher über eine einheitliche KI-Steuerungsebene zu nutzen, die Governance, Sicherheit, Beobachtbarkeit, Kostenmanagement und Workload-Portabilität auf gehostete Neocloud-GPU-Kapazitäten und On-Premises-Infrastrukturen ausweitet.

Erstellen Sie eine KI-Infrastrukturstrategie, die das Neocloud-Risiko verringert

Organisationen, die eine hybride KI-Infrastrukturstrategie verfolgen, benötigen mehr als nur den Zugriff auf spezialisierte Rechenleistung. Sie benötigen außerdem eine konsistente Möglichkeit, Daten, Sicherheit, Operations und Governance über mehrere Umgebungen hinweg zu verwalten. Ohne einen einheitlichen Ansatz können Teams mit erhöhter Komplexität, fragmentierter Transparenz und Herausforderungen bei der Aufrechterhaltung der Compliance konfrontiert werden, während KI-Workloads skalieren. Vor dem Übergang sollten Teams den Nutanix Sizer verwenden, um ihre KI-Workload-Anforderungen genau zu modellieren und sicherzustellen, dass Ressourcen nicht überprovisioniert werden. Darüber hinaus ermöglicht die Nutzung des Nutanix Carbon and Power Estimator Unternehmen, die Energieauswirkungen ihrer KI-Pipelines zu schätzen und hybride Bereitstellungen an den Nachhaltigkeitszielen des Unternehmens auszurichten.

Die Nutanix Cloud Platform (NCP) stellt die zugrundeliegende Virtualisierung und Software-definierte Storage-Abstraktion bereit, um die Infrastruktur über Rechenzentren, Public Clouds und Edge-Umgebungen hinweg zu vereinheitlichen. Darauf aufbauend ermöglicht Nutanix Enterprise AI Unternehmen, KI-Anwendungen sicher und konsistent auszuführen und zu verwalten. Dieser einheitliche Ansatz verschafft Enterprise-Teams Workload-Portabilität und Sicherheitskontrolle, sodass sie die Vorteile von Neocloud-Ressourcen dort nutzen können, wo sie einen Mehrwert bieten, während gleichzeitig die für Produktions-KI erforderliche Governance und betriebliche Konsistenz gewahrt bleiben.