Planen Sie Ihre private KI-Bereitstellung
Erstellen Sie vor dem Anlegen von Cloud-Ressourcen eine vollständige Topologie für Client-KI-Apps, AI Gateway und AI-Server-Worker. Jeder „Worker“ in diesem Planer ist ein AI-Server-Knoten, auf dem Modelle ausgeführt werden.
Bereitstellungsparameter
Gateway mit verwaltetem Worker-Pool
Planungswert, kein Angebot. Die Preise sind eine Momentaufnahme öffentlicher Preise vom 21. August 2026. Nicht enthalten sind Datentransfer, öffentliche IPv4-Adressen, Load Balancer, Monitoring-Aufnahme, Backups, Supportpläne, Rabatte, reservierte oder Spot-Kapazität, Steuern und modellspezifische Leistungsanforderungen.
Validieren Sie den Entwurf mit Sicherheits- und Plattformteams, messen Sie Ihre Modelle, prüfen Sie GPU-Kontingent und regionale SKU-Verfügbarkeit und kalkulieren Sie die endgültige Architektur beim Anbieter.
Nutzen Sie vor der Genehmigung die Checkliste für die private KI-Beschaffung, um Datenwege, menschliche Aufsicht, Abläufe, Gesamtkosten und Ausstiegsbedingungen zu überprüfen.
Ein praktischer Ausgangspunkt
Pilot
Prüfen Sie Netzwerk, Schlüssel, Client-Kompatibilität und Betrieb mit einem CPU-Worker. Dies bestätigt die Bereitstellung, nicht die Produktionsgeschwindigkeit.
Team
Starten Sie mit zwei GPU-Workern hinter AI Gateway. Ein Worker kann gewartet werden, während der andere Anfragen bedient; Kapazität lässt sich ohne Clientänderung ergänzen.
Produktion
Nutzen Sie mindestens drei Worker über Fehlerdomänen hinweg, Produktions-SLA, Autoscaling-Leitplanken, dauerhaften Modellspeicher, TLS-Ingress und Ihre übliche Observability-Plattform.