LEISTUNGEN
Was wir tun
Agenten · Infrastruktur als Code · Auswertungen · SaaS-Nutzungsmessung
LEISTUNGEN
Von der Architektur zum Betrieb
Wir entwerfen Architekturen für Hyperscaler-Umgebungen, integrieren bestehende SaaS-Dienste und betreiben AI Foundry, wenn mittelständische Unternehmen Wissensabruf und Modelleinsatz im Rahmen von Beschaffung und Governance verlässlich steuern müssen.
- Cloud-Beratung
- Cloud-Migration
- Kubernetes and OpenShift Advisory
- Plattformtechnik
- Betreiberentwicklung
- FinOps and Analytics
- KI-Plattformen
- KI-Entwicklung
- DataOps und MLOps
- Datenmigration
- Echtzeit-Datenplattformen
- Metriktechnik und semantische Ebene
FAQ
Antworten in verständlicher Sprache.
Klare Antworten zu Engagements, Piloten und was AI Foundry technisch abdeckt.
- Sollten wir intern bauen, Azure OpenAI oder AI Foundry verwenden?
- Der Aufbau eines internen Plattformteams dauert Monate, um es einzustellen, und Jahre, um es zu reifen – im Hyperscaler-Maßstab in Ordnung, für mittelgroße Unternehmen selten optimal. Azure OpenAI und Databricks zeichnen sich durch den Modellzugriff aus, überlassen jedoch die Zusammenstellung von Mandanten, Abruforchestrierung, Genehmigungen und Ausgabentransparenz Ihnen. AI Foundry ist der verwaltete Mittelweg: Produktionslaufzeit, Governance und Messung ab der ersten Woche – wobei Cloudstrata die Plattformebene betreibt, während Ihre Teams für Anwendungsfälle zuständig sind.
- Was kostet ein typisches Projekt?
- Projektkosten hängen von Umfang, Komplexität und Zeitrahmen ab. Wir bieten Festpreise für klar abgegrenzte Leistungen sowie Abrechnung nach Zeit und Aufwand für explorative Arbeit. Nach einem Kennenlerngespräch erhalten Sie ein Angebot mit transparenten Kosten.
- Wie lange dauert ein MVP?
- Die meisten MVPs dauern 8–16 Wochen von Kickoff bis zum ersten Release, je nach Komplexität. Wir arbeiten in agilen Sprints mit regelmäßigen Demos, sodass Sie früh Fortschritte sehen.
- Brauchen wir eigene ML-Ingenieurinnen oder ein Plattformteam?
- Für Pilotprojekte ist das in der Regel keine Voraussetzung: Sie erzielen Ergebnisse mit Produktverantwortlichen, die die Datenbasis für den Wissensabruf steuern; wir binden Architektinnen und Architekten ein, die Mandantenfähigkeit, Leitplanken und Überwachung in AI Foundry ausgestalten. Wenn intern neue Kräfte dazukommen, vermitteln wir bewusst bewährte Betriebsmuster für LLMOps – mit dokumentierter Übergabe statt undokumentierter Experimente. Wir arbeiten überwiegend remote in Europa; Hauptsitzbesuche und Workshops vor Ort sind möglich, wenn es der Ablauf erfordert.
- Wie sieht eine typische Zusammenarbeit aus?
- Das Kennenlernen klärt Kennzahlen und Annahmen, das Architekturkonzept verbindet Datenhaltung, Orchestrierung und Auswertungen, iterative Demos zeigen Fortschritt beim Wissensabruf – Ausweitung erst nach gemeinsam vereinbarten Schwellen und definierten KPIs.
- Wie kann ich starten?
- Vereinbaren Sie ein kostenloses 30-minütiges Kennenlerngespräch. Wir besprechen Ihre Ziele, Herausforderungen und technische Ausgangslage – unverbindlich. Danach schlagen wir nächste Schritte und einen passenden Ansatz vor.
KONTAKT
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In der Regel antworten wir innerhalb eines Werktags.