AWS AI-Plattform SageMaker: Features für skalierbare KI & MLOps in Deutschland
Implementieren Sie mit Pexon die AWS AI-Plattform SageMaker und nutzen Sie Unified Studio, Lakehouse und Governance-Tools für sichere und skalierbare KI-Projekte.
Amazon SageMaker: Skalierbare KI-Infrastruktur für IT-Leiter
Wollen Sie KI-Projekte sicher und effizient skalieren? Die AWS AI-Plattform SageMaker bietet eine zentrale Lösung. Mit SageMaker Unified Studio, Lakehouse-Architektur und robusten Governance-Tools automatisieren Sie den gesamten MLOps-Lebenszyklus. Reduzieren Sie Infrastrukturaufwand, beschleunigen Sie die Time-to-Market und stellen Sie Compliance sicher. Pexon implementiert Ihre maßgeschneiderte SageMaker-Umgebung für maximale Effizienz und Innovation.
Technische Vorteile der AWS AI-Plattform SageMaker für IT-Leiter
Drei Kernvorteile der SageMaker-Plattform, die Ihre IT- und KI-Strategie voranbringen.
Einheitliche Plattform & Governance
SageMaker Unified Studio zentralisiert Entwicklung, während der SageMaker-Katalog Daten- und KI-Governance nach DSGVO-Standards sicherstellt.
Automatisierte MLOps & schnelle Entwicklung
Nutzen Sie SageMaker Pipelines für reproduzierbare Workflows und AutoML zur Beschleunigung der Modellentwicklung und -bereitstellung.
Verwaltete Infrastruktur & Sicherheit
Profitieren Sie von voll-verwalteter, skalierbarer Infrastruktur und umfassenden Sicherheitsfeatures für den Schutz sensibler Unternehmensdaten.
Ab wann macht AWS AI-Plattform SageMaker Sinn?
Die Implementierung der AWS AI-Plattform SageMaker ist ideal für mittelständische Unternehmen ab 500 Mitarbeitern, die eine skalierbare und sichere MLOps-Infrastruktur mit zentraler Data Governance aufbauen wollen, um KI-Projekte effizient zu industrialisieren.
Unternehmen, die MLOps-Prozesse standardisieren und automatisieren möchten.
IT-Leiter, die eine sichere, skalierbare und DSGVO-konforme KI-Plattform benötigen.
KI-Teams, die eine zentrale Entwicklungsumgebung mit integrierter Governance suchen.
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Ausgewählte Lösungsbereiche aus unserem Portfolio
Technische Anwendungsbeispiele für die AWS AI-Plattform SageMaker
Lösen Sie komplexe Geschäftsprobleme mit den technischen Features von Amazon SageMaker.
Kundenabwanderungsprognose mit SageMaker Lakehouse
Vereinheitlichen Sie Kundendaten aus S3 Data Lakes und Redshift in SageMaker Lakehouse für eine 360-Grad-Sicht und präzise Prognosen.
Ganzheitliche Datenanalyse durch Beseitigung von Datensilos
Automatisiertes Training mit SageMaker Autopilot
Integration der Ergebnisse in CRM über SageMaker Pipelines
Compliance-konforme Risikobewertung mit Data Governance
Nutzen Sie den SageMaker-Katalog (basierend auf Amazon DataZone), um den Zugriff auf sensible Daten für das Modelltraining sicher zu steuern und zu protokollieren.
Kontrollierte Freigabe von Daten und KI-Artefakten
Erfüllung von DSGVO- und internen Compliance-Anforderungen
Nachvollziehbarkeit durch integrierte Audit-Logs
Generative KI für Textanalyse mit Amazon Bedrock
Entwickeln und skalieren Sie generative KI-Anwendungen, indem Sie über SageMaker auf leistungsstarke Foundation Models von Amazon Bedrock zugreifen.
Analyse von Kundenfeedback, Support-Tickets oder Dokumenten
Kein Aufbau eigener, teurer Foundation Models notwendig
Sichere und skalierbare Bereitstellung der GenAI-Anwendung
Kernfunktionen: Was steckt im Paket?
Die technischen Kernfunktionen der AWS AI-Plattform SageMaker für IT-Leiter.
SageMaker Unified Studio & Lakehouse
Eine zentrale Entwicklungs- und Analyseumgebung, die Datensilos zwischen Data Lakes und Warehouses beseitigt.
Daten- & KI-Governance
Kontrollieren Sie den Zugriff und die Freigabe von Daten und Modellen mit dem SageMaker-Katalog, um Compliance sicherzustellen.
Vollständig verwaltete MLOps-Infrastruktur
Automatisieren Sie Workflows mit SageMaker Pipelines und skalieren Sie Trainings- und Hosting-Ressourcen ohne manuellen Aufwand.
Automatisiertes Machine Learning (AutoML)
Beschleunigen Sie die Prototypenentwicklung und entlasten Sie Data Scientists durch automatisiertes Training und Tuning mit SageMaker Autopilot.
Generative KI mit Amazon Bedrock
Nutzen Sie vortrainierte Foundation Models für innovative Anwendungsfälle wie Chatbots oder Textgenerierung direkt in SageMaker.
Sicherheit & Open-Source-Flexibilität
Profitieren Sie von umfassender Sicherheit und der Unterstützung für Frameworks wie TensorFlow und PyTorch, um Vendor Lock-in zu vermeiden.
Unser Ansatz: In 3 Phasen zum Erfolg
Unser bewährter Ansatz liefert schnelle Ergebnisse und schafft eine nachhaltige Lösung, die mit Ihnen wächst.
Phase 1: Architektur & Governance (Woche 1-2)
Phase 1
Wir definieren Ihre Ziele und entwerfen eine sichere und skalierbare Zielarchitektur inklusive eines Konzepts für Ihr SageMaker Lakehouse.
- Analyse Ihrer IT- und Datenlandschaft
- Definition der MLOps- und Governance-Prozesse
- Architektur-Design und Sicherheitskonzept
Phase 2: MVP-Implementierung & Pipeline-Aufbau (Woche 3-8)
Phase 2
Wir implementieren die SageMaker-Umgebung, integrieren Daten und bauen eine erste automatisierte SageMaker Pipeline für Ihren Top-Use-Case.
- Setup von SageMaker Unified Studio in Ihrem AWS-Account
- Aufbau einer ersten automatisierten MLOps-Pipeline
- Entwicklung und Training des MVP-Modells
Phase 3: Skalierung & Optimierung (ab Woche 9)
Phase 3
Wir überführen die Lösung in den produktiven Betrieb, richten das Modell-Monitoring ein und optimieren die Performance.
- Produktives Deployment des Modells auf skalierbaren Endpunkten
- Implementierung von automatisiertem Modell-Monitoring
- Performance-Tuning und Übergabe-Workshop
Sichern Sie sich Ihre kostenfreie Erstberatung
Analyse Ihres individuellen Bedarfs
Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
Ihr Nutzen auf einen Blick: Von „Vorher“ zu „Nachher“
Der Unterschied nach der Implementierung einer professionellen MLOps-Plattform mit Amazon SageMaker.
Vorher
Manuelle und fehleranfällige Prozesse
Hoher Aufwand für die Verwaltung von Infrastruktur
Datensilos und fehlende Reproduzierbarkeit
Lange Time-to-Market für neue KI-Anwendungen
Nachher
Automatisierte und reproduzierbare MLOps-Pipelines
Vollständig verwaltete, skalierbare Infrastruktur
Zentraler Datenzugriff und gesicherte Governance
Schnelle Umsetzung von der Idee zum produktiven Modell
Doppelter Mehrwert für Ihr Unternehmen
Für die Unternehmensführung & CIOs
Beschleunigte KI-Innovation: Verkürzen Sie die Time-to-Market für KI-Anwendungen und stärken Sie die Innovationskraft Ihres Unternehmens nachhaltig.
Optimierte Kosten & ROI: Reduzieren Sie die Betriebskosten durch eine verwaltete Plattform und stellen Sie durch klare Use Cases den ROI sicher.
Compliance und Risikominimierung: Minimieren Sie Risiken durch eine zentrale Governance und die Einhaltung von Datenschutz- und Compliance-Vorgaben.
Für IT- & KI-Leiter
Zentralisierte Entwicklung & Governance: Nutzen Sie SageMaker Unified Studio für die teamübergreifende Zusammenarbeit und den SageMaker-Katalog für zentrale Data Governance.
Effiziente & standardisierte MLOps: Etablieren Sie wiederverwendbare, automatisierte Workflows mit SageMaker Pipelines für den gesamten Lebenszyklus Ihrer Modelle.
Sicherheit nach deutschen Standards: Implementieren Sie eine sichere Architektur mit Netzwerkisolierung, Verschlüsselung und Audit-Logs zur Erfüllung der DSGVO.
Das „SageMaker Foundation“-Paket
Unser Paket ist darauf ausgelegt, Ihnen einen schnellen, transparenten und kosteneffizienten Start mit der AWS AI-Plattform SageMaker zu ermöglichen.
Ihre Investition
ab 45.000€
Architektur- & Governance-Workshop
Aufbau der SageMaker-Umgebung
Implementierung einer MLOps-Pipeline
Entwicklung eines ersten ML-Modells (MVP)
Einrichtung von Modell-Monitoring
Übergabe-Workshop für Ihr Team
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Unsere Erfolgsgarantie
Wir sind von unserem Ansatz überzeugt. Sollten wir die im Strategie-Workshop gemeinsam definierten Ziele für das erste ML-Modell nicht erreichen, arbeiten wir kostenfrei weiter, bis Sie zufrieden sind. Ihre Investition ist auf den Erfolg des Projekts ausgerichtet.
Erfahren Sie mehr über unsere Kubernetes-Beratung und Devops-Engineering Leistungen.
Ihre Experten
Wir verbinden strategisches Know-how mit technologischer Exzellenz.
Phillip Pham
Geschäftsführer
Fabian Lehnen
Cluster Lead AWS
100% unverbindlich mit echtem Mehrwert
Häufige Fragen
Zusammenfassung einiger Fragen unserer Kunden
Was ist SageMaker Unified Studio?
SageMaker Unified Studio ist eine zentrale, webbasierte IDE für den gesamten ML- und Datenanalyse-Workflow. Es erhöht die Produktivität, indem es den Wechsel zwischen verschiedenen Tools für Datenvorbereitung, Training und Analyse reduziert.
Wie unterstützt SageMaker die DSGVO-Compliance?
SageMaker hilft bei der Einhaltung der DSGVO durch Features wie Datenverschlüsselung, Netzwerkisolierung, feingranulare Zugriffskontrollen (IAM) und den SageMaker-Katalog für eine transparente Daten- und KI-Governance.
Was ist SageMaker Lakehouse und welchen Vorteil bietet es?
SageMaker Lakehouse vereinheitlicht Daten aus verschiedenen Quellen wie S3 Data Lakes und Redshift Data Warehouses. Dies beseitigt Datensilos und ermöglicht IT-Teams, ganzheitliche Analysen und datengetriebene Entscheidungen zu beschleunigen.
Kann ich bestehende TensorFlow- oder PyTorch-Modelle in SageMaker nutzen?
Ja, Amazon SageMaker bietet native Unterstützung für führende Open-Source-Frameworks wie TensorFlow, PyTorch und MXNet. Sie können bestehende Modelle und Skripte einfach übernehmen und von der verwalteten Infrastruktur profitieren.
Wie hilft SageMaker Pipelines bei der Automatisierung von MLOps?
SageMaker Pipelines ermöglicht die Orchestrierung und Automatisierung des gesamten ML-Workflows als CI/CD-Pipeline. Dies schafft reproduzierbare, versionierte und nachvollziehbare Prozesse, was die Effizienz und Modellqualität erheblich steigert.
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Erste Empfehlungen zu passenden Produkten und Umsetzungsstrategien
Transparente Einblicke in unsere Methoden, Technologien & Referenzen
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