Home Screen
KONTAKT
EN^

Phase 2: Aufbau & Migration

Workload Starter

Für neue AI/ML-Workloads, die noch nicht erstellt wurden. ISC Engineers begleiten Discovery und Architekturdesign und erstellen einen detaillierten Implementierungsplan.

Sie planen etwas Neues? Dann sind Sie hier richtig. Migrieren Sie bestehende Workloads? Starten Sie stattdessen mit dem Workload Assessment.

Überblick

Der Workload Starter richtet sich an Kunden mit neuen AI/ML-Workload-Ideen, die noch nicht umgesetzt wurden. ISC Engineers begleiten Discovery, Anforderungserhebung und Architekturdesign und erstellen einen detaillierten Implementierungsplan, der als Blaupause für die Workload-Accelerator-Phase dient.

Der Starter sorgt dafür, dass die Umsetzung nicht auf Annahmen basiert: Architektur, Ressourcen und Umfang werden vor der Implementierung festgelegt. Dadurch werden Kosten und Zeitplan des Accelerators planbar.

Was Sie erhalten

  • Workload-Architekturdokument
  • Infrastrukturdesign für die PaletteAI-Bereitstellung
  • Implementierungsplan mit Phasen und Meilensteinen
  • Ressourcenanforderungen und Kostenschätzung
  • Empfehlungen zum Technologie-Stack

Kurzüberblick

Voraussetzung: Implementation abgeschlossen
Typische Dauer: 1-3 Wochen

Ablauf

1

ML/AI-Architektur

Definition der Modellarchitektur, des Trainings- und Serving-Ansatzes sowie der Framework-Auswahl für den Workload.

2

Datenarchitektur

Datenquellen, Speicher und Pipelines abbilden: wie Daten aufgenommen, versioniert und dem Workload bereitgestellt werden.

3

Infra-Architektur

Zielarchitektur auf PaletteAI entwerfen, Cluster-Profile-Stack auswählen und MLOps-Pipeline planen.

4

Implementierungsplan

Die Architektur in einen phasenweisen Plan übersetzen: Meilensteine, Ressourcen- und GPU-Anforderungen, Kostenschätzung und Scope-Grundlage für das Accelerator-Engagement.

5

Architektur für kontinuierliche Validierung und Governance

Monitoring, Validierung und Governance definieren: Quality Gates, Drift-Prüfungen und Kontrollen, die den Workload in Produktion compliant halten.

6

Review und Übergabe

Präsentation vor Stakeholdern, Übergabe der Dokumentation, Scope für das Accelerator-Engagement festlegen.

Leistungen

  • Workload-Architekturdokument
  • Infrastrukturdesign für die PaletteAI-Bereitstellung
  • Implementierungsplan mit Phasen und Meilensteinen
  • Ressourcenanforderungen und Kostenschätzung
  • Empfehlungen zum Technologie-Stack

Kurzüberblick

Voraussetzung: Implementation abgeschlossen
Typische Dauer: 1-3 Wochen

Das passt zu Ihnen, wenn...

Dieser Service richtet sich an Data-Science- und ML-Teams, die eine Workload-Idee oder einen Proof of Concept haben und fachkundige Unterstützung beim Design einer produktionsreifen Architektur auf PaletteAI benötigen.

Er ist auch der richtige Einstieg, wenn Ihr Team neu in Kubernetes-basierter AI-Infrastruktur ist und vor einem vollständigen Build eine klare Blaupause möchte.

Entwerfen Sie Ihren nächsten AI-Workload

Haben Sie eine Workload-Idee? Der Starter liefert Ihnen ein produktionsreifes Design. Kontaktieren Sie uns, um loszulegen.