On-Premise Infrastruktur für KI - Privacy-First statt Cloud

On-Premise Infrastruktur für KI - Privacy-First statt Cloud

On-Premise KI Infrastruktur

Ihre Daten bleiben bei Ihnen - nicht in fremden Clouds

Wir planen und bauen sichere KI-Infrastrukturen on-premise – als Alternative zu Public Cloud Diensten. Ideal für deutsche Unternehmen mit hohen Datenschutz- und Compliance-Anforderungen.

Unser Fokus: Privacy-First, DSGVO-sicher, keine US-Cloud-Abhängigkeit.

Warum On-Premise?

Das Problem mit Public Cloud:

  • Daten verlassen Deutschland/EU (US Cloud Act)
  • Bei 100.000 LLM-Requests/Monat: 12.000-120.000€/Jahr
  • Latenz: 50-200ms, Internet-abhängig

On-Premise Vorteile:

  • Volle Datenkontrolle: Daten bleiben bei Ihnen, DSGVO-sicher
  • Kosteneffizienz: Break-Even nach 12-24 Monaten, dann nur Betriebskosten
  • Performance: 1-10ms Latenz, offline-fähig, keine API-Limits

Was wir für Sie bauen

1. GPU-Server für KI-Workloads

Hardware:

  • NVIDIA GPUs (A100, H100, oder RTX 4090 für kleinere Budgets)
  • AMD EPYC / Intel Xeon CPUs
  • 256GB - 2TB RAM
  • NVMe SSDs, 10/25/100 GbE Networking

Einsatz:

  • LLM Inference (Llama, Mixtral)
  • Model Fine-Tuning
  • Computer Vision, RAG-Systeme

Investition: 15.000€ (Entry) bis 300.000€ (High-End)
ROI: Bei > 50.000 LLM-Requests/Monat nach 12-18 Monaten

2. Private Cloud (Ihre eigene “Cloud”)

Tech-Stack:

  • Virtualisierung: Proxmox, VMware, OpenStack
  • Container: Kubernetes, Docker
  • Storage: Ceph, MinIO (S3-kompatibel)
  • Networking: Software-Defined, VLANs, VPN

Vorteil: Flexibilität wie Public Cloud, aber keine monatlichen Kosten

Investition: 80.000€ (Small) bis 500.000€+ (Large)

3. Edge Computing (KI direkt an der Maschine)

Hardware:

  • Industrial PCs (staubgeschützt, -40°C bis +85°C)
  • NVIDIA Jetson, Intel NUC, AMD Ryzen Embedded
  • Anbindung: OPC UA, MQTT, Modbus

Einsatz:

  • Predictive Maintenance, Quality Inspection
  • Echtzeit-Regelung, Safety Monitoring

Vorteil: < 10ms Latenz, offline-fähig, Daten bleiben lokal

Investition: 500€ (Raspberry Pi) bis 10.000€ (High-End)

4. Hybrid-Setups

Kombinieren Sie lokale Kontrolle mit deutschem Rechenzentrum (Hetzner, IONOS):

  • Core On-Premise + DR in RZ: Ausfallsicherheit
  • Development lokal + Production in RZ: Production-Grade Verfügbarkeit
  • Sensitive On-Premise + Non-Sensitive in RZ: Kostenoptimierung

Wichtig: Wir empfehlen deutsche RZ statt AWS/Azure/GCP

So setzen wir das um

Phase 1: Planung (2-4 Wochen)

  • Workload-Analyse, Hardware-Sizing
  • Netzwerk-Design, Security-Konzept
  • Budget & Timeline

Phase 2: Setup (4-8 Wochen)

  • Hardware-Beschaffung & Installation
  • Rack-Setup, Verkabelung
  • Netzwerk-Konfiguration

Phase 3: Platform (4-8 Wochen)

  • Virtualisierung / Kubernetes
  • Monitoring, CI/CD, Backups

Phase 4: Go-Live (4-8 Wochen)

  • LLM Deployment, RAG Setup
  • Integration, Load-Testing
  • Security Hardening

Phase 5: Übergabe (2 Wochen)

  • Admin-Training
  • Dokumentation & Runbooks
  • 4 Wochen Hypercare-Support

Was kostet das?

Entry-Level (Small Business)

Setup: RAG-System, < 50 Nutzer
Hardware: 1x Server (EPYC, 128GB RAM, RTX 4090), Switch, Firewall, USV
Software: Proxmox, Docker, PostgreSQL, ChromaDB, Llama
Preis: ~25.000€
Stromkosten: ~200€/Monat
Break-Even: 12 Monate

Mid-Range (Medium Business)

Setup: Multiple KI-Anwendungen, 100-500 Nutzer
Hardware: 2x GPU-Server (2x A40), 2x CPU-Server, Ceph Storage (100TB), Switches, Firewalls
Software: Kubernetes, Ceph, Prometheus/Grafana, GitLab CI/CD
Preis: ~150.000€
Stromkosten: ~800€/Monat
Break-Even: 18 Monate

Enterprise (Large Organization)

Setup: KI-Platform für ganzes Unternehmen, 1.000+ Nutzer
Hardware: 4x GPU-Server (4x H100 pro Server), 8x CPU-Server, Ceph 500TB+, 100GbE Network
Preis: 800.000€+
Stromkosten: ~5.000€/Monat
Break-Even: 24-36 Monate

Cloud vs. On-Premise (5 Jahre)

Beispiel: RAG-System, 100.000 LLM-Requests/Monat, 10TB Dokumente

Public Cloud: 198.000€
(API 180k + Storage 12k + Networking 6k)

On-Premise: 148.000€
(Hardware 80k einmalig + Strom 18k + Wartung 50k)

→ Einsparung: 50.000€ (25%)

Compliance & Security

DSGVO: Verschlüsselung, Access Control, Audit Logs, Recht auf Löschung
TISAX: Für Automotive-Zulieferer (ISO 27001-basiert)
NIS2: Für kritische Infrastrukturen (Risk Management, Incident Response)
ISO 27001: Optional als Zertifizierung

Security-Maßnahmen:

  • Netzwerk-Segmentierung (DMZ, Production, Management)
  • Firewalls (pfSense, Fortinet), IDS/IPS
  • VPN (WireGuard, OpenVPN)
  • Monitoring (Prometheus, Grafana, ELK)
  • Backup & DR (3-2-1 Regel, Air-Gapped gegen Ransomware)

Häufige Fragen

Ist On-Premise nicht veraltet?
Nein! Gerade bei KI und sensiblen Daten kehren viele von der Cloud zurück (Cloud Repatriation).

Was ist mit Skalierbarkeit?
Moderne Setups (Kubernetes, Ceph) skalieren wie Cloud. Bei Bedarf einfach Hardware nachkaufen.

Wer betreibt die Infrastruktur?
Ihr IT-Team (wir schulen) oder Managed Services durch uns.

Was bei Hardware-Ausfällen?
Redundanz-Design + 4h-Austausch-Service für kritische Komponenten.

Ist das nicht viel teurer als Cloud?
Initial ja, aber langfristig (> 18 Monate) meist günstiger bei hoher Nutzung.

Kann ich später noch in die Cloud?
Ja, mit Container/K8s bleibt Portabilität. Hybrid-Modelle auch möglich.

Wie lange dauert die Implementierung?
Entry-Level: 6-10 Wochen, Mid-Range: 3-5 Monate, Enterprise: 6-12 Monate.

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