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Vom Serverraum bis zur Cloud: So flexibel kann Enterprise-KI heute sein

  • Autorenbild: herbertwagger
    herbertwagger
  • vor 5 Tagen
  • 3 Min. Lesezeit

Aktualisiert: vor 4 Tagen

Ihre KI, Ihre Regeln – Wie Unternehmen heute zwischen Kontrolle, Kosten und Cloud wählen können


BubbleGPT lässt sich flexibel in Ihre IT-Landschaft integrieren – vom hochsicheren On-Prem-Setup bis zur skalierbaren Azure-Lösung. Wir zeigen 4 erprobte Szenarien für maximale Wirkung bei vollem Überblick.

Hier sind mehrere flexible Deployment‑Szenarien für BubbleGPT/BubbleChat bei der INTRANET GmbH – je nach Sicherheitsanforderung und Budget:

1. Höchste Sicherheit – On‑Prem (kein Cloud-Einsatz)

Beschreibung

  • Laufen auf eigener Hardware beim Kunden (z. B. Docker + Ubuntu).

  • Kein Cloud‑Abhängigkeit, keine API‑Calls außer im Notfall.

  • Modelle: Llama 3, Mistral o. Ä. lokal, idealerweise auf dedizierten GPUs.

Vorteile

  • 100 % Datensouveränität, keine Datenverarbeitung durch Dritte.

  • Keine laufenden Token‑Kosten (abgesehen von Strom & HW‑Depr.)

Nachteile

  • Hohe Initialkosten für GPU‑Hardware (z. B. ≥ €3 500 für 3090/A‑Serie) (Wikipedia, Reddit, clearpeople.com, Hacker News).

  • Erfordert Wartung, Betrieb, Updates, Support.

  • Performance/Latenz kann geringer sein als Cloud‑LLM.

Kosten

  • HW einmalig ≈ €3 500, plus monatlich ≈ €50–100 Strom/Betrieb .

  • Break‑Even nach ~5,5 Jahren (bei GPT‑Token-Vergleich) (lytix Blog).

2. Hybrid – On‑Prem Hosting + Azure OpenAI Endpoint

Beschreibung

  • Hosting von BubbleGPT lokal beim Kunden (keine Zusatz-HW).

  • Sensible Verarbeitungen lokal, LLM‑Inferenz über Azure OpenAI (EU-Region).

  • Wahlweise über öffentlichen EU‑Endpoint oder Private Endpoint + VPN.

Vorteile

  • Kein Hardware‑Aufwand.

  • LLM‑Leistung wie GPT‑4o ohne GPU-Vorhaltung.

  • EU-Datenverarbeitung garantiert (mit Private Link sogar ohne US-Hops).

Nachteile

  • Laufende Token‑Kosten.

  • Netzwerkbetrieb: VPN einrichten, Endpoint managen.

Kosten

  • GPT‑4o mini: $0,15 Input + $0,60 Output per Mio Token ≈ €0,70 / 1M Tokens (Reddit, Wikipedia, Reuters).

  • GPT‑4 8k: $0.03 Input + $0.06 Output per 1 000 Tokens ≈ €0.18 / 1 k Tokens (Medium).

  • Private Endpoint: ~€7/Monat.

  • VPN Gateway: optional ~€125/Monat (für absolute No‑US‑Hop) (Wikipedia).

3. Cloud‑SaaS – INTRANET GmbH in Exoscale/Alfahosting + Azure Endpoint

Beschreibung

  • BubbleGPT läuft zentral in Exoscale (A1) oder Alfahosting (DE).

  • LLM-Inferenz via Azure OpenAI (EU Region).

  • Kein On‑Prem Kunde, SaaS‑Betrieb mit mandantenfähiger Architektur.

Vorteile

  • Zentralisierte Administration & Updates.

  • Skalierbar nach Bedarf.

  • Datensicherheit liegt im VNet; EU‑Verarbeitung.

Nachteile

  • Erfordert Multi‑Tenant‑Architektur.

  • Wie oben: Token-/Endpoint‑Kosten.

Kosten

  • BM-Hosting ~€20–50/Monat für kleine VM.

  • Azure OpenAI: wie Szenario 2.

  • Private Endpoint + VPN optional.

4. Komplett-Cloud – BubbleGPT in Azure

Beschreibung

  • Vollständiger Betrieb in Azure Container Apps, AKS oder Container Instances.

  • Azure OpenAI direkt integriert mit Private Endpoint.

Vorteile

  • Integriert, skalierbar, einfache CI/CD (z. B. über ACR + GitHub Actions).

  • Alles in Azure gehostet, konsistent & sicher.

Nachteile

  • Cloud‑Abhängigkeit komplett.

  • Laufende Cloud-Kosten (Compute, Storage, OpenAI).

Kosten (Beispiel)

  • Container Apps: 2 vCPU/4 GiB, 5 % Auslastung → ≈ €3/Monat Compute (clearpeople.com).

  • Requests bis 2 M gratis, danach minimal.

  • ACR Basic ~€5/Monat.

  • Private Endpoint ~€7/Monat.

  • GPT‑4o mini Tokens: ≈ €0,70/1M Tokens.

  • Gesamt ≈ €15–20/Monat, ohne Tokenkosten (Reuters).

Vergleich & Entscheidungshilfe

Szenario

Sicherheit

Einstiegskosten

Laufende Kosten

Vorteile

Nachteile

Lokal LLM

100 %

sehr hoch

€50–100 Strom

volle Kontrolle, Tokenfrei

Hohe initiale Investitionen, IT Aufwand

Lokal + Azure

sehr hoch

gering

Token + ~€7–130

keine GPU, EU-Sicherheit

Tokenkosten, Netzwerkmanagement

SaaS beim Provider

hoch

mittel

VM + Token + ~€7

zentral, mandantenfähig

Schützt nicht vor Betaweight/Tokenkosten

Voll‑Azure Cloud

hoch

sehr gering

~€15–20 Fix + Token

skalierbar, minimaler Wartungsaufwand

API-Kosten je Nutzung, Cloud-Abhängigkeit

Schlussfolgerung


  • Maximale Datensouveränität & langfristige Tokenfreiheit: On-Prem LLM.

  • Sofortiger Einstieg ohne Hardware, mit hoher Sicherheit: Hybrid mit Azure Endpoint.

  • Effiziente SaaS‑Betriebsform: Hosting bei Exoscale/Alfahosting + Azure.

  • Low-Tech, voll integriert: Cloud für Entwickler-Agilität.


Je wichtiger die On-Prem Security, desto eher Hybrid oder lokal. Wenn Nutzer nicht selbst Hardware bereitstellen wollen, bietet sich das Hybrid-Setup mit Azure für höchste Sicherheit und Flexibilität bei moderatem Kostenprofil an.


Nächste Schritte


  1. Use‑Case Klärung beim Kunden (Tokenvolumen, Latenz, Security).

  2. Prototyp Hybrid-Szenario lokal + Azure Endpoint.

  3. Budget und ROI ermitteln (Tokenbedarf vs. GPU‑Invest).

  4. Roadmap definieren: Evolution von Hybrid → SaaS/Cloud oder lokal.


 
 
 
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