Entscheiden Sie sich für On- Premise oder die Cloud?
Die Entscheidung zwischen einer On-Premise oder einer Cloud-basierten Lösung ist ein kaum widerrufbarer Schritt bei der Einführung von Künstlicher Intelligenz im Unternehmen. Uns ist bewusst, dass jedes Unternehmen individuelle Herausforderungen und Prozesse hat, die eine generelle, universelle Antwort auf diese Fragestellung nicht zulässt!
Während viele andere Dienstleister auf Cloud-basierte – sogar KI-White Label – Lösungen setzen, gehen wir bei CompanyMind davon aus, dass der wahre Mehrwert einer KI-Lösung nur in einer maßgeschneiderten Anpassung an die spezifischen Bedürfnisse jedes Unternehmens liegt.
Was hat der Mehrwert der KI-Lösung mit On-Premise und der Cloud zu tun?
Für Unternehmen, die ihre Daten und Anwendungen nur intern verwalten möchten oder aufgrund regulatorischer Vorgaben On-Premise Lösungen bevorzugen, bieten wir die Möglichkeit, unsere KI-Anwendungen direkt in Ihrer eigenen IT-Infrastruktur zu implementieren.
Dadurch behalten Sie weiterhin die volle Kontrolle über Ihre Daten und können Ihre bestehenden Sicherheitsrichtlinien beibehalten.
Unsere Experten unterstützen Sie bei der nahtlosen Integration in Ihre vorhandenen Systeme und gewährleisten eine reibungslose Implementierung vor Ort.
Für Unternehmen, die die Vorteile der Cloud nutzen möchten und von den Skalierungsmöglichkeiten, der Flexibilität und der Kosteneffizienz profitieren wollen, bieten wir Cloud-basierte Lösungen an.
Unsere KI-Anwendungen werden in einer sicheren und zuverlässigen Cloud-Umgebung gehostet, die eine einfache Skalierung und weltweite Zugänglichkeit ermöglicht. Wir arbeiten mit führenden Cloud-Providern zusammen, um sicherzustellen, dass Ihre Daten und Anwendungen geschützt und hochverfügbar sind.
Doch was genau bedeutet „On-Premise” und welche Vor- und Nachteile bieten beide Ansätze?
On-Premise, auch bekannt als “lokal” oder “intern”, bezieht sich darauf, dass die KI-Software innerhalb des Unternehmens oder in firmeneigenen Räumlichkeiten auf eigens betriebenen Servern installiert wird. Dies gewährt dem Unternehmen volle Kontrolle über die gesamte Infrastruktur und die Datenverarbeitung.
Im Gegensatz dazu wird bei der Cloud-Variante die KI-Software als “Software as a Service” (SaaS) von externen Anbietern über das Internet bereitgestellt. Dabei unterscheidet sich die online-bereitgestellte Lösung von der selbst zu verwaltenden lokalen Variante.
Im Folgenden möchte ich kurz das „für und wider“ der beiden Implementierungsansätze erläutern:
Vorteile der Cloud-Variante
Skalierbare Ressourcen (u.a. Memory-Größe und Anzahl von CPUs und GPUs): Cloud-Anbieter ermöglichen eine flexible Skalierung der Ressourcen je nach Bedarf des Unternehmens und der jeweiligen Aufgabenstellung.
Kaum Anfangsinvestitionen: Cloud basierte Lösungen erfordern in der Regel keine anfängliche Investitionskosten, da die Infrastruktur vom Anbieter bereitgestellt wird und nur eine monatliche „Miete“ anfällt.
Aktuelle KI-Technologien: Der Cloud Anbieter aktualisiert die KI-Technologien.
Schneller Go-Live von KI-Diensten: Anbieter stellen eine Vielzahl von vorgefertigten KI-Algorithmen und -Services zur Verfügung, die schnell in eigene Anwendungen integriert werden können.
Personalaufwand zur Wartung der KI-Apps: Der Cloud-Anbieter übernimmt die Wartung, Aktualisierung und den Betrieb der Infrastruktur, das interne IT-Team trägt hier keine Verantwortung.
„One fits for all”: Viele Cloud-KI-Services sind generisch und für eine Vielzahl von Anwendungsfällen verwendbar, was den Implementierungsprozess vereinfacht.
Nachteile der Cloud-Variante
Diese auf den ersten Blick sehr angenehmen Aspekte stehen nun jedoch auch Eigenschaften gegenüber, die hiermit leider auch zum Tragen kommen:
Unklare Datenhaltung: Alle KI-relevanten Daten werden an den Cloud-Anbieter übertragen, was Datenschutz- und Sicherheitsbedenken aufwerfen kann. Die Hoheit über die Daten wird an externe Dienstleister übertragen, welche die Daten in verschieden Orten auf der Welt verwalten.
Kaum firmenindividuelle Anpassungen der Cloud-Apps möglich: Cloud-Lösungen bieten oft nur begrenzte Anpassungsmöglichkeiten durch Customizing, was für Unternehmen mit spezifischen Anforderungen nachteilig sein kann. Cloud-basierte Lösungen repräsentieren den o.g. „One fits 4 all“-Ansatz!
Kostenentwicklung/TCO: Bei langfristiger Nutzung übersteigen die monatlichen Kosten für Cloud-Services oft die Investitions- und Wartungskosten einer On-Premise Lösung.
Real-Time-Anforderungen aus der Produktion können nicht erfüllt werden: Sollen zeitkritische Prozesse innerhalb der Produktion mit KI-Algorithmen gesteuert werden, müssen alle relevanten Daten (oft Bilder oder große Mengen an Sensordaten) binnen Millisekunden in die Cloud geladen, verarbeitet und das Ergebnis rückgemeldet und interpretiert werden. U.a. Netzwerk-Latenzzeiten zur Cloud sind nicht immer vorhersehbar und die Verbindung zum Netzbetreiber muss redundant ausgelegt sein, damit bei einem Angriff oder Ausfall der Infrastruktur die Produktion nicht zum Stillstand kommt.
Investitions- und „Know-How“-Schutz: Cloud-Applikationen können nur günstig angeboten werden, wenn die Algorithmen auch von anderen, dritten mitgenutzt werden können. Ein langfristiger Wettbewerbsvorteil kann so selten realisiert werden.
Eine On-Premise Lösung hat natürlich auch Vor- bzw. Nachteile in ihrer Anwendung im Unternehmen.
Vorteile der On-Premise Variante
Lassen Sie mich zuerst mögliche Vorteile aufzählen:
Datensicherheit: Alle sensiblen Daten des Unternehmens verbleiben firmenintern und unterliegen der vollständigen Kontrolle des Unternehmens. Datenschutz und -sicherheit können so optimal gewährleistet werden. Angriffe auf die Anbindung des Unternehmens an das Internet haben keinen Einfluss auf die Kontinuität der KI-Systemlandschaft gerade im Umfeld von KRITIS-Anforderungen
Erfüllung von Real-Time-Anforderungen: On-Premise Lösungen ermöglichen schnelle und verlässliche Reaktionen in Echtzeit, da die zum Teil großen Datenmengen nicht erst via Internet in die Cloud exportiert werden müssen, ohne eine garantierte Laufzeit zu haben.
Individuelle Anpassung: Die KI-Anwendungen können flexibel auf spezifische Unternehmensbedürfnisse zugeschnitten und anpassbar gemacht werden. Ein Investitionsschutz bzw. Know-How Schutz kann problemlos sichergestellt werden.
Nachteile der On-Premise Variante
Diesen angenehmen Aspekten stehen jedoch auch die folgenden unangenehmen Fakten gegenüber:
Erstinvestitionskosten: Der Aufbau und die Wartung der neuen KI-Hardware-Komponenten sowie die Implementierung der KI-Applikationen erfordert eine signifikante Mehrbelastung im Vergleich zur Cloud-Nutzung dar. Dieses kann jedoch durch geschickte Finanzierungsverfahren eliminiert werden (Projekt-Leasing)
Eingeschränkte Skalierbarkeit: Die angeschaffte Hardware ist nur bedingt skalierbar beispielsweise ist die Anzahl möglicher Graphikkarten je CPU-Board fest vorgeben. Hierdurch sind ggf. zusätzliche Investitionen erforderlich , die aber durch gute Vorplanung der notwendigen Kapazitäten ausgeschlossen werden können.
Komplexere IT-Landschaft: Die Verwaltung und Wartung der neuen IT Infrastruktur kann neue Anforderungen an die Administration stellen, wenn ggf. erstmals Kameras und (IoT-)Sensoren zur Compute-Infrastruktur gehören.
Letztendlich hängt die Wahl zwischen On-Premise und Cloud von den spezifischen Bedürfnissen, der Größe und den finanziellen Möglichkeiten des Kunden ab. Eine sorgfältige Analyse und Abwägung der Vor- und Nachteile beider Ansätze ist entscheidend, um die optimale KI-Lösung für das Unternehmen zu finden.
Unabhängig von Ihrer Wahl garantieren wir höchste Datensicherheit und Datenschutzstandards. Die Sicherheit Ihrer Daten hat für uns oberste Priorität, und wir setzen State-of-the-Art Sicherheitsmaßnahmen ein, um Ihre sensiblen Informationen zu schützen.
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