Phase 2: Aufbau & Migration

Workload-Migration

Durchgängige Migration bestehender KI/ML-Workloads zu PaletteAI. Drei strukturierte Phasen sorgen dafür, dass nichts übersehen wird, vom Design der Cluster Profiles bis zu Cutover und Optimierung.

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ÜBERBLICK WAS SIE ERHALTEN SO FUNKTIONIERT ES LEISTUNGEN GEEIGNET FÜR WEN LOSLEGEN

Überblick

Der Workload-Migrationsservice übernimmt die durchgängige Migration der bewerteten Workloads auf PaletteAI. Die Migration folgt immer auf ein abgeschlossenes Workload Assessment und wird in drei strukturierten Phasen umgesetzt. Jede Migration wird auf Basis der Assessment-Ergebnisse individuell kalkuliert.

Jede Migration umfasst eine 30-tägige Testphase für Support nach der Migration, damit Sie in der kritischen Stabilisierungsphase nie allein sind.

Das Ergebnis: Ihre produktiven KI-Workloads laufen auf PaletteAI, ohne Geschäftsunterbrechung und mit einem Team, das für den Betrieb geschult ist.

Was Sie erhalten

Vollständige Migration der bewerteten Workloads zu PaletteAI
Cluster Profiles, die je Workload-Klasse ausgelegt sind
Daten- und Speichermigration
GPU-Prüfung und Optimierung je Workload
Integration von Monitoring und Alerting
Betriebliche Runbooks (7 Standard-Runbooks)
Enablement-Sessions für Ihr Team
30-tägige Testphase für Support nach der Migration

Storage und Netzwerk werden für KI mit voller Geschwindigkeit angebunden - NFS-over-RDMA validiert mit ~90% der Leitungsrate, 44 GB/s Spitzendurchsatz beim Storage auf Kundenhardware (ISC Field-Engineering-Validierung, 2026).

Kurzüberblick

Phase 2: Aufbau & Migration

Voraussetzung: Workload Assessment

Führt zu: Support Retainer oder Managed Service

So funktioniert es

Vorbereitung und Paketierung der Cluster Profiles

Design von Cluster Profiles je Workload-Klasse. Paketierung der Workloads nach Migrationsstrategie (Rehost, Re-package, Re-platform, Re-architect). Vorbereitung von Daten und Storage. Validierung aller Komponenten in einer Nicht-Produktionsumgebung.

Migrationsdurchführung

10-Schritte-Checkliste je Workload: Pre-Migration-Snapshot, Bereitstellung des Cluster Profile, Namespace-/RBAC-Einrichtung, Storage-Provisioning, Workload-Bereitstellung, GPU-Prüfung, Netzwerkvalidierung, Monitoring-Integration, funktionale Validierung, Performance-Baseline. Vollständige Rollback-Verfahren für jeden Workload-Typ.

Optimierung und Übergabe nach der Migration

Optimierung der GPU-Auslastung (richtige Dimensionierung, MIG, Time-Slicing, Kueue). Einrichtung von Observability und Alerting. Betriebliche Runbooks. Team-Enablement-Sessions. 30-tägige Testphase für Support nach der Migration.

Leistungen

Alle bewerteten Workloads laufen auf PaletteAI
Cluster Profiles und Helm-Charts je Workload
Migrationsvalidierungsbericht je Workload
GPU-Optimierungsbericht mit Empfehlungen zur richtigen Dimensionierung
7 betriebliche Runbooks
Monitoring-Dashboards und Alert-Konfigurationen
Aufzeichnungen und Materialien der Team-Enablement-Sessions

Das ist passend für Sie, wenn ...

Dieser Service richtet sich an Unternehmen, die ein Workload Assessment abgeschlossen haben und bereit sind, die Migration umzusetzen. Er ist für Teams konzipiert, die Expertenunterstützung benötigen, um produktive KI/ML-Workloads ohne Unterbrechung zu migrieren.

Das Migrationsteam arbeitet während des gesamten Engagements eng mit Ihren Plattformingenieuren und Data Scientists zusammen.

Sicher migrieren

Jede Migration beginnt mit einem Assessment. Kontaktieren Sie uns, um den Umfang Ihres Projekts zu klären.

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