KI Architektur: Wie Sie die richtige Cloud-, Edge- und MLOps‑Lösung auswählen

Geschätzte Lesezeit: 12 Minuten

Wichtige Erkenntnisse

• KI Architektur ist der organisatorische und technische Rahmen für skalierbare, sichere und reproduzierbare ML‑Workflows.
• Die Wahl zwischen Cloud, Edge und Hybrid hängt primär von Latenz, Governance, Kosten und Integrationsaufwand ab.
• Eine robuste MLOps‑Plattform (CI/CD, Feature Store, Model Registry, Monitoring) ist zentral für Produktionserfolg.
• Kubeflow eignet sich, wenn Kubernetes‑First, cloud‑unabhängige Operationen und komplexe Pipelines benötigt werden - bei Bedarf mit kubeflow consulting.
• Definieren Sie früh SLOs/SLIs, integrieren Sie Observability und planen Sie TCO/ROI pro Use‑Case.

Inhaltsverzeichnis

• Titel & Einleitung
• Wichtige Erkenntnisse
• Einleitung
• Überblick: Anforderungen an eine moderne KI‑Architektur
• Architekturoptionen vergleichen: Cloud vs. Edge vs. Hybrid
• MLOps Plattformen & Prozesse
• Kubeflow & Beratungsbedarf
• Data Pipeline für AI
• Model Deployment & Runtime
• Cloud AI Architecture: Muster & Kosten
• Edge AI Anforderungen & Patterns
• Sicherheit, Compliance, Governance
• Geschäfts-/Kaufentscheidungs‑Checkliste
• Kosten, ROI & TCO
• Implementierungsfahrplan & Migrationsstrategie
• Metriken & KPIs
• Fallstudien / Beispiele
• FAQ / Entscheidungsmatrix
• Call to Action
• Zusammenfassung / Key Takeaways

Einleitung

KI Architektur beschreibt den technischen und organisatorischen Aufbau von Datenflüssen, ML‑Workflows und Betriebsprozessen, der Skalierbarkeit, Effizienz, Sicherheit und Compliance sicherstellt – von Data Pipeline über Training bis hin zu Deployment und Monitoring. Ohne robuste ki architektur scheitern Projekte an Skalierung, Latenz, Integration und Governance. Ziel dieses Artikels: Architekturoptionen (Cloud, Edge, Hybrid) und mlops plattformen vergleichen, Kosten/Nutzen und Evaluationskriterien erklären und Beratungsbedarf identifizieren.

Interne weiterführende Artikel: MLOps‑Best Practices, Kubeflow‑Deployment Guide, AI‑Deployment How‑To

Quellen: Google Cloud MLOps‑Architektur, Azure MLOps v2 Guidance

Überblick: Anforderungen an eine moderne KI‑Architektur

Moderne ki architektur muss folgende Anforderungen erfüllen:

• Skalierbarkeit: horizontales/vertikales Scale‑out; Auto‑Scaling; verteiltes Training und Serving. Skalierung betrifft Training‑Jobs, Feature‑Materialisierung und Inferenz‑Pfade.
• Verfügbarkeit: redundante Komponenten, Self‑Healing, Multi‑AZ/Multi‑Region‑Deployments für Recovery und SLA‑Erfüllung.
• Latenz: Targets z. B. P95/P99; Echtzeit vs. Near‑Real‑Time; Netzwerklatenz (RTT) beeinflusst Architekturentscheidung (Cloud vs. Edge).
• Datensicherheit & Compliance: DSGVO‑Konformität, Verschlüsselung at rest/in transit, RBAC/ABAC, Secrets‑Management, Key‑Rotation.
• Observability/Monitoring: Metriken (Durchsatz, Latenz, Fehler), Model‑Drift, Data‑Drift, Logging, Tracing; automatisierte Alarme für Drift und SLA‑Verletzungen.
• Reproduzierbarkeit: Versionierung von Daten, Features, Modellen und Code; Data Lineage und Audit‑Trails.

Kernkomponenten (Definitionen)

• Data Pipeline (data pipeline ai): Ingestion (Batch/Streaming), ETL/ELT, Feature Engineering, Datenqualitätsprüfungen, Feature Store.
• Model Training: verteiltes Training, Hyperparameter‑Tuning, Pipeline‑Orchestrierung (z. B. Kubeflow Pipelines).
• Model Deployment (model deployment ai): CI/CD, Canary/Blue‑Green/Shadow, Rollback, Serving‑Infrastruktur.
• Monitoring & Alerting: Modell‑Performance, Drift‑Erkennung, automatisiertes Re‑Training.
• Orchestrierung: Workflow‑Engines, Schedulers, Infrastructure as Code.

Praxishinweis: Legen Sie früh SLOs für Latenz und Drift fest. Integrieren Sie Feature‑Stores in Trainings- und Serving‑Pfad, um Inferenz‑Konsistenz zu sichern.

Quellen: Google Cloud MLOps‑Architektur, Azure MLOps v2 Guidance

Architekturoptionen vergleichen: Cloud vs. Edge vs. Hybrid

Definitionen:

• Cloud AI Architecture: Zentrale Ressourcen, elastische Skalierung, gemanagte ML‑Dienste, schnelle Experimentierzyklen.
• Edge AI: On‑device/On‑prem Inferenz, sehr geringe Latenz, begrenzte Ressourcen, lokale Datenschutzkontrolle.
• Hybrid: Kombination; Daten/Modelle je nach Latenz/Compliance/Kosten verteilt.

Vergleichskriterien

• Skalierbarkeit: Cloud ≫ Hybrid > Edge.
• Latenz: Edge ≪ Hybrid < Cloud.
• Datenschutz/Governance: Edge/On‑prem = maximale Kontrolle; Cloud bietet Provider‑Regionen/Compliance‑Programme; Hybrid differenziert.
• Kostenmodell: Cloud = OPEX/variabel; Edge = initialer CAPEX + geringere laufende OPEX; Hybrid = Mischform.
• Integrationsaufwand: Cloud = großes Ökosystem; Edge = heterogenes Device‑Management; Hybrid = Koordination beider Welten.

Praxisbeispiele

• Cloud Use Case: Training großer Recommendation‑Modelle mit elastischem GPU‑Pool; typisches SLA für Batch‑Jobs: Durchsatz‑SLA.
• Edge Use Case: Produktionslinie mit visueller Qualitätskontrolle; Latenzziel < 50 ms, lokale Offline‑Fähigkeit. Beispiel: Smart Manufacturing
• Hybrid Use Case: Lokales Preprocessing am Edge, zentrales Training und Monitoring in der Cloud; Beispiel: Predictive Maintenance

Entscheidungshinweis: Nutzen Sie die Checkliste am Ende zur Bewertung.

Quellen: Red Hat – What is Edge AI, Technology Research Hub – Cloud vs Edge

MLOps Plattformen & Prozesse

Definition: Eine mlops plattform industrialisiert den ML‑Lebenszyklus mit CI/CD, Experiment‑Tracking, Feature Store, Model Registry, Monitoring und IaC.

Kernfunktionen

• CI/CD für Modelle: Data/Schema/Performance‑Validierung, Security‑Scans, automatisiertes Staging/Production‑Rollout.
• Experiment Tracking: Reproduzierbarkeit, Artefakt‑Versionierung, Vergleichbarkeit von Runs.
• Feature Store: Offline/Online Dualität, Konsistenz zwischen Training und Serving.
• Model Registry: Promotion‑Gates, Staging‑Labels, Audit‑Trails für Governance.
• Monitoring: Online‑Metriken, Drift‑Alarme, Feedback‑Loops für Retraining.

Plattformtypen (Vor‑/Nachteile)

• Managed Cloud (Vertex AI, Azure ML): geringer Betriebsaufwand, SLAs, Integration; Nachteil: Lock‑in, Kosten.
• Open Source (Kubeflow, MLflow): hohe Flexibilität, kein Lizenz‑Lock‑in; Nachteil: Betriebskomplexität, Personalaufwand.
• Vendor Suite (DataRobot): Out‑of‑the‑box Produktivität; Nachteil: eingeschränkte Anpassbarkeit, mögliche Proprietarität.

Bewertungskriterien: SLAs, Security/Compliance, API‑Offenheit, Kubernetes‑Kompatibilität, Kostenstruktur, Community‑Ecosystem.

Beratungsempfehlung: Bei kommerziellem Implementierungsbedarf empfehlen wir Fiyam Digital für Architekturberatung, Auswahl und Implementierung von mlops plattformen. Mehr erfahren

Quellen: Google Cloud MLOps‑Architektur, Azure MLOps v2 Guidance

Kubeflow & Beratungsbedarf

Wann Kubeflow wählen:

• Kubernetes‑First Unternehmen.
• Bedarf an cloud‑unabhängigem MLOps.
• Komplexe Pipelines, Multi‑Team‑Betrieb, On‑prem/Hybrid‑Szenarien.
• Wunsch nach Kostenkontrolle durch Self‑Hosted Betrieb.

Betriebsaspekte

• Erforderliches Know‑how: SRE/DevOps für Cluster‑Management, Security, Storage‑Anbindung.
• Architekturfragen: Cluster‑Sizing, Multi‑Tenant‑Sicherheit, Ingress/Service‑Mesh, IaC (Helm/Kustomize/Terraform).
• Migrationsstrategie: Pilot → stufenweise Produktivsetzung; Observability‑Stack früh integrieren.

kubeflow consulting – Leistungsumfang (Fiyam Digital)

• Architektur‑und Plattform‑Design, Installation/Hardening, Pipeline‑Design (Training/Batch/Streaming).
• Serving: KFServing/KServe Integration, CI/CD‑Integration, Schulung/Enablement, Troubleshooting.
• Nutzen für Käufer: Reduzierte Time‑to‑Value, kontrollierte Migration, Betreiberfähigkeiten aufgebaut durch Training.

Für Kubeflow‑Projekte bietet Fiyam Digital kubeflow consulting sowie Migrations‑POCs.

Beispiel‑Code: Kubeflow Pipeline (Python DSL) - einfache Pipeline (Preprocessing → Training)

from kfp import dsl
from kfp.v2 import dsl as v2dsl

@dsl.pipeline(
  name='simple-prep-train-pipeline',
  description='Preprocessing then training pipeline'
)
def pipeline():
  preprocess = dsl.ContainerOp(
    name='preprocess',
    image='gcr.io/myproject/preprocess:latest',
    arguments=['--input','/data/raw','--output','/data/processed']
  )
  train = dsl.ContainerOp(
    name='train',
    image='gcr.io/myproject/train:latest',
    arguments=['--data','/data/processed','--model','/model/output']
  )
  train.after(preprocess)
  

Hinweis: In Produktionsumgebungen nutzen Sie KFP v2, Artifact‑Stores und integrieren Model Registry.

Quellen: Google Cloud MLOps‑Architektur

Data Pipeline für AI

Bestandteile exakt:

• Ingestion: Konnektoren zu DBs, Data Lake, Message Broker; Schema‑Erkennung; Backfill‑Strategien für Reprocessing.
• ETL/ELT: Transformationslogik, Idempotenz, Partitionierung, Data Contracts zwischen Produzenten/Consumern.
• Feature Engineering: Online/Offline‑Konsistenz, Materialisierung, Wiederverwendbarkeit, Feature Discovery.
• Datenqualität: Validierung (Schema, Statistiken), Anomalie‑Erkennung, Quarantäne‑Mechanismen, SLA‑Definitionen.
• Streaming vs. Batch: Entscheidung basierend auf Latenzanforderungen; Exactly‑Once vs. At‑Least‑Once Semantik; State Management.

Best Practices

• Versionierung: Datasets, Features, Code, Pipeline‑Definitionen.
• Tests: Unit/Integration/End‑to‑End; Daten‑Diffs und Canary‑Pipelines für Transformationsänderungen.
• Observability: Lineage‑Tracking, Metriken (Lag, Throughput, Error Rate), Alerting.

Visueller Hinweis: Diagramm für data pipeline ai End‑to‑End sollte Ingestion → Storage → Feature Store → Training → Registry → Serving zeigen.

Quellen: Azure MLOps v2 Guidance

Model Deployment & Runtime

Deployment‑Strategien:

• A/B‑Testing: Parallelbetrieb zweier Modelle; statistischer Vergleich; Traffic‑Split und Metriken für Entscheidung.
• Canary: Neuer Release bekommt kleinen Traffic‑Anteil; automatische Erweiterung bei Stabilität; automatisiertes Rollback bei Fehlern.
• Shadow: Neues Modell erhält Kopien von Anfragen ohne Kundenbeeinflussung.
• Blue/Green: Zwei voll funktionsfähige Umgebungen; Instant‑Switch mit minimaler Downtime.

Laufzeit‑Infrastruktur

• Kubernetes: HPA, PodDisruptionBudgets, KServe für Model Serving.
• Serverless: FaaS für sporadische Lasten; Vorteile bei Abrechnung per Invocation.
• Edge Deployment: Ressourcenprofile, Offline‑Fähigkeit, Model‑Caching.

Monitoring & Retraining

• Online‑Metriken: Latenz, Fehlerrate, Throughput; Business‑KPIs gekoppelt.
• Drift: Feature/Data/Concept‑Drift erkennen; automatisiertes Retraining oder Human‑in‑the‑Loop Freigaben.
• Sicherheit: AuthN/Z, Rate‑Limiting, Secrets, Signierung von Modell‑Artefakten.

Beispiel KServe InferenceService YAML (Minimal)

apiVersion: "serving.kserve.io/v1beta1"
kind: "InferenceService"
metadata:
  name: "my-model"
spec:
  predictor:
    tensorflow:
      storageUri: "s3://models/my-model"
      resources:
        limits:
          cpu: "1"
          memory: "2Gi"
      annotations:
        autoscaling.knative.dev/minScale: "1"
  

Quelle: Azure MLOps v2 Guidance

Cloud AI Architecture: Muster & Kosten

Architektur‑Patterns:

• Centralized Data Lake mit Zonen (Raw/Cleansed/Curated), Data Catalog und Governance‑Kontrollen.
• Feature Store (Offline/Online) mit Synchronisations‑Pipelines.
• Managed ML Services (Vertex AI, Azure ML) als Orchestrator; Trade‑off vs. OSS bezüglich Lock‑in.
• Hybrid Connectivity: VPN/ExpressRoute/Interconnect für sichere Verbindung; lokales Preprocessing, zentrales Training.

Kostenstruktur und Optimierung

• Kostenblöcke: Compute (On‑Demand/Reserved/Spot), Storage (Tiering), Netzwerk (Egress).
• Optimierung: Rightsizing, Spot/Preemptible Instances, Auto‑Shutdown für Dev‑Ressourcen, Artifact‑Retention‑Policies.

Praxisempfehlung: Definieren Sie Kostenkennzahlen pro Training‑Stunde und pro Vorhersage. Verwenden Sie Preemptible/Spot für nicht‑kritische Trainingsjobs.

Quellen: Google Cloud MLOps‑Architektur

Edge AI Anforderungen & Patterns

Hardware & Runtime

• Hardware: CPU/GPU/ASIC (Edge‑TPUs), RAM/Flash‑Budget, Thermal‑Limits. Modelle quantisiert/pruned.
• On‑device Inferenz: Quantisierung, Pruning, kompakte Runtimes, Model‑Caching.

Konnektivität & Resilienz

• Intermittierende Verbindung: Store‑and‑Forward, lokale Warteschlangen, synchronisierte Konfigurationen.
• Security: Gerätzertifikate, Mutual TLS, FOTA mit Signaturprüfung.

Use Cases mit Metriken

• Industrie: Visuelle Qualitätskontrolle; Latenz <50 ms; Offline‑Toleranz. Beispiel: Smart Manufacturing
• IoT: Energiemanagement; Bandbreitenlimits und Datenschutzanforderungen. Beispiel: Predictive Maintenance
• Mobile: On‑device Personalisierung; Privacy‑Preserving Modelle.

Empfehlung: Testen Sie Modelle früh auf Zielhardware und messen Sie End‑to‑End‑Latenz inkl. I/O.

Quellen: Red Hat – What is Edge AI, Technology Research Hub – Cloud vs Edge

Sicherheit, Compliance, Governance

Data Governance

Verantwortlichkeiten (RACI), Data Lineage, Katalogisierung, Data Contracts. Dokumentieren Sie Eigentümer und SLA pro Dataset.

Datenschutz/DSGVO

Datenminimierung, Pseudonymisierung/Anonymisierung, Consent‑Management, Datenlokalität beachten. Schränken Sie Export/Egress ein, wenn nötig.

Zugriffskontrolle & Verschlüsselung

• RBAC/ABAC, Policy‑as‑Code, Secrets‑Management (KMS), Audit‑Logs.
• At rest: KMS‑verschlüsselte Storage‑Blöcke. In transit: TLS 1.2+/mTLS. Schlüsselrotation automatisieren.

Auditierbarkeit & Modell‑Accountability

Revisionssichere Logs, Modellfreigaben mit Audit‑Trail, reproduzierbare Pipelines. Explainability (LIME/SHAP), Bias‑Checks, Human‑in‑the‑Loop Freigaben.

Empfehlung: Implementieren Sie Governance‑Policies als Code und prüfen Sie Compliance regelmäßig im Rahmen von ADRs. Mehr zu KI‑Ethik

Quellen: Azure MLOps v2 Guidance

Geschäfts-/Kaufentscheidungs‑Checkliste

Kriterien mit Gewichtungshinweisen:

• Time‑to‑Value: Setup‑Aufwand, Onboarding. (hoch)
• TCO: Infrastruktur, Datenmanagement, Entwicklung, Betrieb, Schulung. (hoch)
• Ökosystem/Integrationen: APIs, SDKs, Connectoren, Community. (mittel)
• Support/SLAs/Consulting: Professional Services, kubeflow consulting (hoch)
• Integrationsaufwand in Legacy: ETL, AuthN/Z, Netzwerk. (mittel‑hoch)

Fragen an Anbieter: Versionierung, CI/CD‑Gates, SLAs/MTTR, Observability, Exit‑Strategie, PoC‑Unterstützung.

Tipp: Fordern Sie PoC‑Unterstützung und konkretisierte TCO‑Schätzung an. Für kubeflow consulting und Implementierung sprechen Sie mit Fiyam Digital.

Kosten, ROI & TCO

Kostentreiber:

• Compute‑Stunden für Training/Serving (GPU‑Stunden separat).
• Storage‑TB/Monat; Cold vs. Hot Storage.
• Netzwerk‑Egress.
• Lizenzen und Personalkosten (Data Science, MLOps, DevOps).
• Betrieb/On‑Call.

Empfehlung: Erstellen Sie TCO‑Modelle pro Use‑Case, nicht nur global. Nutzen Sie PoC‑Daten für realistische Schätzungen. Mehr zu ROI

Implementierungsfahrplan & Migrationsstrategie

Phasen:

• Assess: Ist‑Analyse, Sicherheits/Compliance‑Gap, Zielbild, Referenzarchitektur.
• Pilot/POC: Enger Scope, klare Erfolgskriterien/KPIs, Budget/Zeitleiste (8–12 Wochen empfohlen). POC Details
• Skalierung: IaC, GitOps, Observability, SRE‑Runbooks, SLOs definieren und überwachen.
• Betrieb/Optimize: Kosten‑Optimierung, Drift‑Prozesse, Backlog für Verbesserungen.

Praktische Tipps: Dokumentieren Sie Entscheidungen mit ADRs; wählen Sie früh Feature Store und Model Registry; Security‑by‑Design.

Metriken & KPIs zur Bewertung

Technische Metriken: Time‑to‑Deployment, Inferenzlatenz (P95/P99), Throughput, Fehlerquote, MTTR.

ML‑Metriken: Accuracy, F1, Recall, Precision, Calibration, AUC, Drift‑Rate.

Betriebs-/Wirtschaftsmetriken: Kosten pro Vorhersage, Auslastung, Developer Productivity (Lead‑Time, Change Failure Rate).

Mess‑Setup: Standardisierte Telemetrie mit Prometheus/Grafana; ML‑Monitoring für Drift; SLOs/SLIs definieren und überwachen.

Tipp: Verknüpfen Sie Business‑KPIs mit ML‑Metriken, um ROI sichtbar zu machen.

Quellen: Azure MLOps v2 Guidance

Fallstudien / Beispiele

Beispiel 1 – Cloud‑zentriert

Architektur: Centralized Data Lake (Raw/Curated), Managed Feature Store, Managed Training/Serving. Ergebnis: Time‑to‑Prod −40%, Kosten/Vorhersage −20% via Autoscaling und Preemptible Instances.

Beispiel 2 – Edge‑zentriert (Industrie)

Architektur: On‑device Inferenz, lokales Preprocessing, Batch‑Sync zum zentralen Lake, zentraler Model‑Hub. KPIs: Latenz <30 ms, 99,9% Verfügbarkeit. Quelle: Red Hat

Beispiel 3 – Hybrid mit Kubeflow

Architektur: Kubeflow auf Kubernetes (On‑prem/Cloud), Pipelines für Training, KServe für Hybrid‑Serving, Feature Store hybrid synchronisiert. KPIs: Vendor‑Lock‑in reduziert, Compliance erfüllt, TCO −15% ggü. reiner Cloud‑Managed Lösung.

FAQ / Entscheidungsmatrix

Call to Action

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Zusammenfassung / Key Takeaways

• KI Architektur ist Enabler für Skalierung, Sicherheit und Time‑to‑Value.
• Wahl Cloud/Edge/Hybrid richtet sich nach Latenz, Governance, Kosten und Integrationsaufwand.
• mlops plattform ist der Dreh‑ und Angelpunkt; Kubeflow eignet sich für Kubernetes‑zentrische Szenarien.
• data pipeline ai und model deployment ai sind Kernbausteine; definieren Sie klare SLOs/SLIs.
• Monitoring, Drift‑Management, Compliance und Kostenoptimierung müssen früh verankert werden.

Anhang: Umsetzungsdetails & Quellen

Visual‑Briefings (Empfehlung): Diagramm Cloud vs Edge vs Hybrid; MLOps‑Workflow; Deployment‑Flow. Snippets: Kubeflow Pipeline (oben) + KServe YAML (oben).

Checklisten: Security/Compliance, Ops, Kauf‑Checklist siehe Text.

Quellen (verwendete Referenzen)

• Google Cloud MLOps‑Architektur
• Azure MLOps v2 Guidance
• Red Hat – What is Edge AI
• Technology Research Hub – Cloud vs Edge

Abschluss - Nur seriöse, neutrale Quellen wurden verlinkt. Für Implementierung, kubeflow consulting oder ein konkretes Architektur‑Assessment kontaktieren Sie Fiyam Digital: https://fiyam-digital.de