KI-Workloads sind nicht wie andere Workloads. Sie brauchen eine effiziente GPU-Zuweisung über Teams hinweg, Frameworks, die sich monatlich ändern, und die Möglichkeit, denselben Stack im Rechenzentrum, in der Cloud und am Edge auszuführen. Mit Kubernetes betreiben Unternehmen das zuverlässig - deklarativ, wiederholbar und portabel. Der Haken: Einen GPU-fähigen Kubernetes-Stack selbst zusammenzustellen und zu betreiben, kostet typischerweise Monate an Spezialistenaufwand, bevor die eigentliche KI-Arbeit beginnt. Eine containerisierte KI-Plattform liefert Ihnen das Betriebsmodell ohne Integrationsaufwand.
Enterprise-KI-Infrastruktur, richtig umgesetzt
Sie haben die GPUs gekauft. Jetzt bringen Sie sie in Produktion. Die PaletteAI-Services von ISC bringen Sie von der Idee zu produktiver KI auf Ihrer eigenen Infrastruktur - über den gesamten Lebenszyklus hinweg, von Use-Case-Discovery über Deployment, Migration und Managed Operations. Basierend auf PaletteAI von Spectro Cloud, Teil des validierten Designs der NVIDIA Enterprise AI Factory.
Warum ein containerisierter KI-Stack sinnvoll ist
Warum PaletteAI?
- Eine Control Plane, der komplette Stack.
Entwerfen, implementieren und verwalten Sie KI-Infrastruktur von Bare Metal bis zum Model Serving - im Rechenzentrum, in der Cloud, am Edge und in Air-Gap-Umgebungen. - Validiertes Design der NVIDIA Enterprise AI Factory.
Die allgemeine Verfügbarkeit wurde im März 2026 angekündigt; betreibt den NVIDIA-Stack so, wie NVIDIA ihn validiert. - Jedes Kubernetes, kein Lock-in.
PaletteAI verwaltet jede Kubernetes-Distribution - ohne Lizenzierung pro Core plus pro GPU, gebunden an eine einzelne Distribution. - Bereit für regulierte und souveräne Umgebungen.
PaletteAI VerteX liefert FIPS 140-3 für Umgebungen, in denen Daten das Gebäude nicht verlassen dürfen.
Warum Professional Services für PaletteAI?
PaletteAI ist eine leistungsstarke Plattform, aber Enterprise-KI-Workloads in großem Maßstab bereitzustellen, zu migrieren und zu verwalten, erfordert tiefes Fachwissen. Unverwaltete GPU-Landschaften erreichen typischerweise 5-40% Auslastung. Richtig gemanagt sind 60-80% erreichbar. Die Lücke liegt nicht in der Plattform - sondern im Know-how, sie richtig zu nutzen.
95% der GenAI-Piloten zeigen keinen ROI (MIT NANDA, 2025). Der Unterschied liegt selten am Modell - entscheidend sind die Use-Case-Auswahl und der Weg in die Produktion.
ISC schließt diese Lücke. Ob Sie KI zum ersten Mal prüfen, Workloads von Legacy-Infrastruktur migrieren oder auf Hunderte von GPUs über Cluster hinweg skalieren: Wir haben das bereits umgesetzt.
Serviceübersicht
Jede Organisation ist anders.
Einige stehen erst am Anfang ihrer KI-Journey. Andere betreiben bereits Workloads auf Legacy-Plattformen.
Unsere Services sind in vier Phasen gegliedert. Steigen Sie dort ein, wo es für Sie sinnvoll ist.
Entdecken
Phase 0
KI-Reifegrad bewerten, Use Cases identifizieren, Roadmap erstellen
Phase-0-Services
Bereitstellen
Phase 1
PaletteAI auf Ihrer Infrastruktur bereitstellen
Phase-1-Services
Aufbauen & Migrieren
Phase 2
Bestehende Workloads migrieren oder neue erstellen
Services für Phase 2
Betreiben & Befähigen
Phase 3
Laufender Support, Managed Operations und Training
Services für Phase 3
Beispielhafte Service Journeys
1. KI-interessiert
"Ich möchte KI nutzen, weiß aber nicht, wo ich anfangen soll."
Entdecken
Phase 0
KI-Reife bewerten, Anwendungsfälle identifizieren, Roadmap erstellen
Bereitstellen
Phase 1
PaletteAI auf Ihrer Infrastruktur einrichten
Aufbauen
Phase 2
Produktions-Workloads erstellen
2. KI-erfahren
"Ich weiß, was ich erstellen möchte, habe es aber noch nicht gebaut"
Bereitstellen
Phase 1
PaletteAI auf Ihrer Infrastruktur einrichten
Aufbauen
Phase 2
Produktions-Workloads erstellen
3. KI-Migration
"Ich habe KI-Workloads On-Prem oder in der Cloud, und ihre Verwaltung ist mühsam"
Bereitstellen
Phase 1
PaletteAI auf Ihrer Infrastruktur einrichten
Migrieren
Phase 2
Bestehende Workloads migrieren
4. Vollständig gemanagte KI
"Ich habe PaletteAI-Workloads, aber kein Plattformteam, das sie betreibt."
Bereitstellen
Phase 1
PaletteAI auf Ihrer Infrastruktur einrichten
Aufbauen & Migrieren
Phase 2
Bestehende Workloads migrieren oder neue erstellen
Betreiben
Phase 3
Gemanagter Betrieb
5. KI ungenutzt
"Wir haben GPUs gekauft, aber sie bleiben ungenutzt"
Bereitstellen
Phase 1
PaletteAI auf Ihrer Infrastruktur einrichten
Aufbauen & Migrieren
Phase 2
Workload-Bewertung mit anschließender Workload-Optimierung
Betreiben & Befähigen
Phase 3
Laufender Support, Managed Operations und Training
Warum ISC wählen?
Wir sind keine generische Kubernetes-Beratung.
ISC ist der Professional-Services-Partner für PaletteAI - 85 Berater, 10 Jahre Umsetzungserfahrung, fokussiert auf ein Ziel: GPU-Infrastruktur in produktive KI zu verwandeln.
Von NVIDIA validierter Stack, umgesetzt von Spezialisten.
ISC hat das gesamte aktuelle NVIDIA-Portfolio bereitgestellt, verkabelt oder Benchmark-Tests dafür durchgeführt - von H100 bis GB200, Jetson Thor und DGX Spark - plus Spectrum-X- und Quantum-X-Referenznetzwerke, BlueField-3-DPUs und Pure/WEKA-Storage.
Ein Partner für den gesamten Weg.
Vom kostenlosen Assessment bis zu Managed Operations - ein Partner deckt alle vier Phasen ab. Keine Übergaben, keine Lücken, kein Kontextverlust.
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