Architektur und Aufbau einer Cloud-nativen AI-Plattform

Unternehmen erkennen zunehmend die strategische Bedeutung von Künstlicher Intelligenz (KI), doch die Erstellung und Bereitstellung von KI-Lösungen in großem Maßstab ist mit erheblichen Herausforderungen verbunden.

Eine KI-Plattform vereinheitlicht und vereinfacht den gesamten KI-Lebenszyklus. Sie verfügt über einen Cloud-basierten, generischen Kern, der sich um übergreifende Aspekte wie Compliance, MLOps und Monitoring kümmert. Modulare Adapter sorgen für eine nahtlose Integration in die bestehende IT-Infrastruktur.

Dieser Workshop bietet eine praktische Schritt-für-Schritt-Anleitung für das Design und den Aufbau einer solchen Plattform, sowohl lokal als auch in der Public Cloud. Wir zeigen, wie Kubernetes, Open-Source-Technologien und GitOps-Prinzipien dabei helfen, eine hochautomatisierte und skalierbare Umgebung zu schaffen.

In diesem Workshop tauchen wir praktisch in die Architektur und die Implementierung einer zentralen Plattform ein:

• Kernkomponenten: Wir diskutieren detaillierter die einzelnen Bausteine des generischen Kerns.
  
• Modulare Adapter: Anhand von Beispielen wird gezeigt, wie Adapter für die Integration mit bestehenden Datenquellen, Authentifizierungssystemen oder AI Inference konzipiert und implementiert werden können.
  
• Technologie-Stack: Wir beleuchten die Rolle von Kubernetes als Fundament und wie es Skalierbarkeit, Ausfallsicherheit und Portabilität ermöglicht. Darauf aufbauend werden exemplarische Open-Source-Technologien für verschiedene Bereiche vorgestellt und via GitOps deployed.