AWS Channel Guide 2024/2025

b Megatrend Generative KI

b Nachhaltigkeit neu gedacht

b KI-Assistenten in Unternehmen

b Industrial Data Platforms

GenAI stürmt die Bildfläche

2011 besiegte der Supercomputer „Watson“ von IBM seine menschlichen Gegenspieler Ken Jennings und Brad Rutter im US-amerikanischen Spielshow-Klassiker Jeopardy! – eines der inzwischen zahlreichen Duelle zwischen Mensch und Künstlicher Intelligenz. Zu Beginn waren die Kandidaten noch gleichauf, doch am Ende siegte die Maschine. Wären wir heute Kandidaten bei Jeopardy! und stünde auf der Tafel: „Ich bin der Gamechanger der Geschäftswelt“, gäbe es nur eine passende Antwort: „Was ist Generative KI?“ In diesem Jahr widmet der AWS Channel Guide dem GenAI-Portfolio von Amazon Web Services besondere Aufmerksamkeit. Ebenso spannend wird es sein, zu beobachten, wie der Megatrend Generative Künstliche Intelligenz die Geschäftsmodelle der Zukunft prägen wird.

Nicht nur das AWS-Portfolio entwickelt sich rasant, auch der AWS-Channel passt sich an und wächst mit den Cloud-Angeboten mit. Klar ist: Generative KI hat die Bühne im Sturm erobert und wird nicht so schnell weichen. Cloud-Giganten wie AWS und ihr breites Partnernetzwerk tragen besondere Verantwortung für die Entwicklung und Verbreitung dieser Technologie. Zudem stellen sich neue Herausforderungen in Bereichen wie Cybersecurity, Datenmanagement und Nachhaltigkeit. Wie diese gemeinsam mit dem Hyperscaler gemeistert werden sollen, erfahren Sie auf den folgenden Seiten.

Ich wünsche Ihnen

alexander.siegert@vogel.de

Alexander Siegert, Redakteur IT-BUSINESS

Mit KI auf Wolke 7

Die Produktpalette von Amazon Web Services befindet sich in einem dynamischen Wandel. Da KI-Anwendungen zu großen Teilen in Zukunft über die Cloud bereitgestellt werden, verändert sich auch die Partnerlandschaft mit dem Megatrend, und wächst dabei. 6

Was ist eigentlich „Digitale Souveränität“?

Mit dem Digital Sovereignty Pledge verpflichtet sich

AWS zu Souveränitätskontrollen und -funktionen. 16

KI-Kompetenzen für den Arbeitsmarkt

AWS unterstützt mit Initiativen den Aufbau von KI-Kompetenzen. 38

Umsetzung einer Industrial Data Platform

Daten sind der Schlüsselfaktor für die Digitale Transformation und Industrie 4.0. 54

Die Zukunft mit Cloud und KI

Die Produktpalette von Amazon Web Services befindet sich in einem dynamischen Wandel.

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Zum Business Case mit der Cloud 10

Niclas Otte von AWS berichtet über die KI-Strategie und die Möglichkeiten, mit der AWS-Cloud zu wachsen.

KI braucht leistungsfähige Infrastrukturen

Eine Studie zeigt, dass der Erfolg KI-basierter Geschäftsmodelle von leistungsfähigen Rechenzentren abhängt.

Was ist eigentlich „Digitale Souveränität“?

Mit dem AWS Digital Sovereignty Pledge verpflichtet sich AWS zu Souveränitätskontrollen und -funktionen.

Amazon Q: Der KI-Assistent für Unternehmen

Daten sind einer der Schlüsselfaktoren für die Digitale Transformation.

Generative KI als Werkzeug für Nachhaltigkeit

Der Ruf nach Lösungen für mehr Nachhaltigkeit wird immer lauter. KI und die Cloud können hier helfen.

Ethik trifft Innovation

Mit „Responsible AI“ integriert AWS verantwortungsvolle

KI-Praktiken in den Lebenszyklus von KI-Anwendungen.

Eine neue Ära der Datenintegration

In Zeiten ständig wachsender Datenmengen werden herkömmliche ETL-Pipelines zunehmend zum Bremsklotz.

Eigene Prozessoren für KI und Infrastruktur

AWS ist nicht nur Kunde von Nvidia, AMD und Intel, die Cloud-Company entwickelt auch selbst Prozessoren.

KI-Kompetenzen für den Arbeitsmarkt

KI-Expertise gewinnt für die Karriereentwicklung und das Gehaltsniveau rasant an Bedeutung.

Neue Features für den AWS Marketplace

Mit dem Marketplace hat AWS einen effizienten Marktplatz geschaffen.

VDI in der Cloud mit Thin Client

Die Amazon WorkSpaces sind verwaltete virtuelle Desktops, für ein leichteres Leben von IT-Admins.

Mit dem richtigen LLM zum KI-Erfolg

Large Language Models und eine Datenstrategie sind entscheidende Faktoren, um KI erfolgreich einzusetzen.

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Umsetzung einer Industrial Data Platform 54

Daten sind der Schlüsselfaktor für die Digitale Transformation und Industrie 4.0

Amazon Web Services

umsetzen mit der Power of Three Retrieval Augmented Generation: NetApp bildet die Brücke

zwischen Daten und

AI

Dennis Vogel, Director Partner Sales Cloud & GSI bei NetApp, erläutert im Interview mit dem AWS Channel Guide, wie NetApp gemeinsam mit AWS und dem Channel GenAI-Innovationen vorantreibt und wie sich Datenherausforderungen in AI-Projekten erfolgreich meistern lassen.

Bei der Beratung und dem Vertrieb von Cloud-Lösungen setzt NetApp auf die Power of Three. Wie sieht dieser gemeinschaftliche Ansatz von NetApp, AWS und dem Channel in der Praxis aus?

Dennis Vogel: Partner stehen bei NetApp in Deutschland seit über 25 Jahren im Mittelpunkt der Vertriebsstrategie. Dieser Strategie bleiben wir auch im Cloud-Geschäft treu. Mit AWS arbeiten wir nicht nur bei der Technologieintegration eng zusammen, sondern auch bei der Betreuung unserer gemeinsamen Partner. Dadurch ist mittlerweile ein PartnerEcosystem entstanden, in dem Partner ihre jeweiligen Stärken einbringen können. Die „Power of Three“ als gemeinschaftlicher Vertriebsansatz von AWS, NetApp und dem Channel entsteht durch die Kombination aus den AWS Cloud Services, den Public Cloud Services von NetApp und den individuellen Kompetenzen der einzelnen Partner. Dadurch können wir unseren Kunden gemeinsam optimierte maßgeschneiderte Cloud-Lösungen anbieten. Es gibt viele wertbringende Use Cases für Kunden, die wir in dieser bewährten Dreierkonstellation am besten adressieren können. Das können etwa Datenbank-, VMware- oder SAP HANA-Lösungen, Kubernetes- oder KI-Plattformen, Multi-/Hybrid-CloudLösungen oder Migrationen sein.

Das Thema Generative AI gewinnt rasant an Bedeutung. Um welche Mehrwerte kann NetApp die AWS-Angebote für GenAI ergänzen?

D. Vogel: Daten sind die Grundlage von AI – und Daten liegen seit über 32 Jahren erfolgreich im Fokus von NetApp: Wie kann man Daten effizient und sicher speichern, managen, schützen, optimieren und transportieren? Kunden können AI nur dann gewinnbringend einsetzen und einen signifikanten Wettbewerbsvorteil generieren, wenn sie ihre eigenen, spezifischen Unternehmensdaten integrieren. Diese Daten liegen aber noch immer nahezu vollständig On-Premises und sind damit nicht zugänglich für AI-Anwendungen in der Cloud. Gleichzeitig starten

über 90% der GenAI-Projekte in der Cloud. An dieser Stelle kann NetApp seine klassischen Mehrwerte wie effizientes Datenmanagement und Datentransport einbringen und mit Hilfe einer intelligenten Dateninfrastruktur die notwendige Brücke zwischen On-Premises und der Cloud bauen. Wenn es darum geht, On-Premises-Daten für AI-Anwendungen nutzbar zu machen, ist der auf NetApp-Technologie basierende AWS-Service „Amazon FSx for NetApp ONTAP“ (kurz FSx for ONTAP) der Service der Wahl. FSx for ONTAP gewährleistet genau diesen schnellen und sicheren Datentransfer zwischen On-Premises Data Sets und der Cloud. Auch das Thema Sicherheit, das in diesem Umfeld für viele Kunden besonders relevant ist, können wir mit vielfältigen Mehrwerten adressieren. Zudem liegt ein großer Anteil der weltweiten unstrukturierten Daten auf NetApp-Speichersystemen – und diese Daten können wir mit FSx for ONTAP einfach und sicher für AWS GenAI-Services wie Amazon Bedrock zugänglich machen. Wenn die Daten bereits bei AWS liegen, ist FSx for ONTAP ebenfalls der passende Service für die AI-Journey unserer Kunden. Durch klassische NetApp-Mehrwerte wie Snapshots und Storage Efficiencies helfen wir den Kunden dabei, ihre Data Sets zu versionieren und die Datenmenge signifikant zu reduzieren.

GenAI bietet auch für den Channel enorme Umsatzchancen. Wie kann ein NetApp-/ AWS-Partner seine Kunden dabei unterstützen, die Datenherausforderungen in einem AI-Projekt zu meistern?

D. Vogel: Die Integration der spezifischen Daten ist der Schlüssel zu einem erfolgreichen GenAI-Projekt. Auch für einen Partner ist es eine Herausforderung, wenn in einem AIProjekt diese wichtigen Daten nur On-Premises verfügbar sind. Deswegen haben wir in enger Zusammenarbeit mit AWS die „NetApp BlueXP Workload Factory“ entwickelt. Dieser Service nutzt FSx for ONTAP als zugrunde liegenden Datenspeicher und ermöglicht es, die unterschiedlichsten Application Stacks optimal und kosteneffizient zu deployen

und stellt damit eine komplette Umgebung schlüsselfertig zur Verfügung. Durch die nahtlose Integration von On-Premises-Daten in die Cloud-basierten Workloads lassen sich alle Unternehmensdaten effektiv in AI-Projekte einbinden. Partner können ihre Kunden auf diese Weise dabei unterstützen, das volle Potenzial ihrer Daten für AI-Anwendungen zu nutzen und sofort mit GenAI-Projekten zu starten. Somit können die Partner mit der kostenfreien NetApp BlueXP Workload Factory konkrete GenAI POCs bei den Kunden in kürzester Zeit realisieren und die Mehrwerte von GenAI unter Beweis stellen. Wir haben bereits viele Partner mit dem Tool vertraut gemacht und deren Reaktionen sind durchweg positiv.

Welche Mehrwerte können Partner als Mitglied der Power of Three in gemeinsame GenAI-Projekte mit AWS und NetApp einbringen?

D. Vogel: GenAI-Projekte sind sehr beratungsintensiv und das KnowHow der Partner ist essentiell für die erfolgreiche Realisierung dieser Projekte. Partner haben viele Möglichkeiten, durch kundenindividuelle Services und Consulting AI-Lösungen für die spezifischen Kundenanforderungen zu entwickeln. Mit der neuen AWS-Spezialisierung „Generative AI Services Competency” können sich Partner mit hoher AI-Expertise und nachgewiesener Kundenerfahrung als AI-Spezialisten im Markt positionieren. Indem Partner die Cloud Services von AWS und die Speicher- und Datenmanagement-Lösungen von NetApp um eigene Leistungen wie Beratung, Integration und Support ergänzen, entstehen maßgeschneiderte Partner-Offerings, die konkrete Kundenprobleme adressieren. Im Rahmen der Power of Three haben wir dies bereits erfolgreich mit Partnern umgesetzt. Weitere Informationen unter:

Mit KI auf Wolke 7

Die Produktpalette von Amazon Web Services befindet sich in einem dynamischen Wandel. Da KI-Anwendungen zu großen Teilen in Zukunft über die Cloud bereitgestellt werden, wächst und verändert sich auch die Partnerlandschaft mit dem Megatrend.

Während sich GenAI nach und nach in den Unternehmen etabliert, wächst das Ökosystem von Amazon Web Services beständig weiter. Der Hyperscaler hilft Unternehmen dabei, sich komplett neu für die Cloud aufzustellen oder aus langjährigen Geschäftsbeziehungen zwischen Partnern die nächsten Schritte bei der Digitalisierung zu gehen. Unverzichtbar für AWS bleibt das AWS Partner Network. Mit seiner Hilfe sollen sowohl die Innovationen in der Cloud geboren, als auch bestehende Prozesse optimiert werden. Das AWSPortfolio wurde durch den Megatrend KI kräftig

aufgewirbelt und gerade im Umfeld der Generativen KI ist eine spannende Dynamik zu beobachten. Mit der Ausweitung des Portfolios ging auch eine Expansion der Geschäftsfelder und eine Internationalisierung des AWS-Channels einher. Die Partnerlandschaft wird breiter und spezialisierter.

Doch Künstliche Intelligenz verändert nicht nur die Technologiebranche, sondern auch zahlreiche Geschäftsmodelle. Die Nachfrage nach KI-Lösungen wächst beständig und „der Erfolg KI-basierter

Geschäftsmodelle hängt von der Verfügbarkeit und Leistungsfähigkeit der Rechenzentrums- und insbesondere der CloudInfrastruktur ab“, wie Carsten Kestermann, Director Public Policy DACH bei AWS, weiß. Unternehmen haben mit AWS Zugang zu einem umfassenden Set an Werkzeugen, das von der Entwicklung eigener KI-Modelle über die Nutzung anpassbarer Sprachmodelle bis hin zur schnellen und sicheren Datenverarbeitung reicht. Cloudbasierte KI ist Realität und bringt Unternehmen weltweit Innovationsvorsprung. Der AWS-Channel hat hierbei auch ein besonderes Auge auf den Mittelstand geworfen, der hierzulande als Rückgrat der deutschen Wirtschaft gilt und nach Digitalisierungspartnern ruft. Eine tolle Gelegenheit für Systemhäuser und etablierte Partner, die sich nun verstärkt KMU zuwenden.

Die Wahl eines geeigneten LLM (Large Language Model) ist entscheidend für den Erfolg von KI-Anwendungen. Unternehmen setzen LLMs für Anwendungsbereiche wie Textgenerierung, Codeerstellung oder personalisierte Kundeninteraktionen ein. AWS bietet mit Amazon Bedrock und Amazon SageMaker Plattformen, auf der Unternehmen das für ihre Zwecke passende LLM auswählen und anpassen können. Gleichzeitig betont AWS, dass eine fundierte Datenstrategie essenziell ist, um präzise Ergebnisse aus den Modellen zu erhalten. Die Auswahl an LLMs wird kontinuierlich erweitert und spezialisierte Modelle sind zunehmend gefragt: Gartner prognostiziert, dass bis 2027 mehr als 50 Prozent der eingesetzten Modelle branchenspezifisch sein werden. Und doch „stehen wir erst am Anfang, diese Technologie voll auszuschöpfen, und sie entwickelt sich kontinuierlich weiter. Wir unterstützen unsere Partner sowohl mit Self-Service-Möglichkeiten als auch durch Dialog, enge Zusammenarbeit und gemeinsame Projekte, um Use Cases in erfolgreiche Business Cases zu verwandeln“, gibt Deutschland-Channelchef Niclas Otte die Maßgabe von AWS vor (S. 10).

Mit wachsender Verbreitung und Leistungsfähigkeit von KI-Technologien steigen auch die Anforderungen an deren

ethische Nutzung und die Frage: Was ist eigentlich Digitale Souveränität? Mit einer geplanten Investition von 7,8 Milliarden Euro in die neue AWS European Sovereign Cloud in Brandenburg zeigt AWS, dass man es mit dem Thema ernst meint. Die Investition soll das europäische Bedürfnis nach digitaler Souveränität adressieren (S. 16). Vertrauen gleichermaßen zu fördern und Risiken wie Fehlinformationen oder Datenschutzverletzungen zu minimieren, wird eine Aufgabe sein, an der sich der Hyperscaler zukünftig messen lassen muss. Gleiches gilt für das Thema Nachhaltigkeit (S. 24).

Auch wenn zukünftig viele Prozesse durch KI vereinfacht werden, bleibt aufgrund des anhaltenden Fachkräftemangels weiterhin Personal gefragt. Dieses sollte idealerweise über umfangreiche Kompetenzen in Cloud und KI verfügen. AWS hatte sich das Ziel gesetzt, bis 2025 insgesamt 29 Millionen Lernende mit entsprechenden Angeboten zu erreichen – ein Ziel, das nun vorzeitig erreicht wurde. Lernende aus über 200 Ländern haben bereits an AWS-Trainings teilgenommen, die weiter ausgebaut werden sollen. Zusätzlich wurde der AWS Skill Builder, der mittlerweile über 600 Kurse umfasst, entwickelt. AWS kombiniert digitale Selbstlernangebote mit interaktiven, Spiel-basierten Methoden. Ziel sei es, die Ausbildung in Cloud und KI zu fördern und so die Chancen auf höhere Gehälter und bessere Beschäftigungsmöglichkeiten zu erhöhen (S. 38).

AWS und das Partnernetzwerk stehen also vor einem Kraftakt: Die Cloud soll nicht nur mehr leisten, sondern auch verantwortungsbewusster werden. Gemeinsam mit seiner gut verdrahteten Partner-Community will man die Stellung als Business-Enabler behaupten und gleichzeitig als Motor für Innovation agieren. Während die temporeiche KI-Revolution mit ihrer Fülle an Use Cases voranschreitet, kann die Devise nur lauten: The sky's the limit.

Autor: Alexander Siegert

Cloud-Security aus dem Silo holen

Cloud-Security findet häufig noch immer von der restlichen Cybersecurity isoliert statt. Das stellt jedoch ein Risiko dar, da Cyberangriffe nicht auf die Cloud beschränkt sind. Unternehmen setzen daher zunehmend auf ganzheitliche Cybersecurity-Plattformen, die auch die Cloud umfassen, um die gesamte Angriffsoberfläche abzudecken. Dies bietet neue Geschäftspotentiale für Partner, die neben Sicherheitstechnologie auch ergänzende Services anbieten. Auch auf Cloud-Services spezialisierte Partner sollten ihre Angebote um Security erweitern und auf den richtigen Technologieanbieter setzen. Trend Micro konsolidiert sein Cloud-Security-Angebot in der KI-gestützten Cybersecurity-Plattform Trend Vision OneTM, die zentrale Sichtbarkeit, proaktives Risikomanagement sowie schnelle Erkennung und Reaktion auf Angriffe ermöglicht –in der Cloud und darüber hinaus.

Umfassende Sicherheit für die Cloud

Trend Vision OneTM - Cloud Security bietet alle Funktionen, die Partner benötigen, um die Cloud-Infrastrukturen und -Workloads ihrer Kunden umfassend abzusichern. Dazu zählen unter anderem:

• Attack Surface Risk Management for Cloud (ASRM for Cloud) ermöglicht eine kontinuierliche Erkennung der Angriffsflächen von Workloads, Containern, APIs und Cloud-Ressourcen. Deren Risiken werden in Echtzeit bewertet und priorisiert.

Cloud Security Posture Management (CSPM) überprüft mehr als 900 AWS-Regeln, um Cloud-Fehlkonfigurationen zu erkennen und die Ergebnisse mit Dutzenden von Best-Practice- und Compliance-Frameworks abzugleichen.

Cloud Infrastructure Entitlement Management (CIEM) überwacht Anwender, Identitäten und Zugriffsberechtigungen in Hybrid- und Multi-Cloud-Umgebungen, um unbefugte Zugriffe und Datenlecks zu verhindern.

• Mit Internet Facing Attack Surface Management sehen Sicherheitsverantwortliche über den Tellerrand der internen Umgebung hinaus und behalten auch den Sicherheitsstatus von externen Assets im Blick.

• Die Cloud-Native Application Protection Platform (CNAPP) bietet vollständige Transparenz und Kontrolle über die Sicherheit von Cloud-Anwendungen. Indem sie Informationen aus Artefakt-Scans, Laufzeitüberwachung, Cloud-Konfigurationsprüfungen und mehr korreliert, bildet sie ein Gesamtbild der Sicherheitslage ab.

• Das Schwachstellen-Management ermöglicht es, nötige Sicherheitsmaßnahmen zu priorisieren. Es bietet eine Übersicht über ausnutzbare CVEs, die Mean Time to Patch und weitere Parameter. Virtual Patching schützt Kunden zudem durchschnittlich bereits 96 Tage vor der Ausnutzung von Schwachstellen, bevor ein Anbieter einen Patch veröffentlicht.

Die marktführende Cloud Workload Protection Platform (CWPP) wurde speziell für Server- und Cloud-Workloads entwickelt. Dank der integrierten Advanced Threat Protection, Detection and Response sowie Threat Intelligence lassen sich IT- und Sicherheitsabläufe rationalisieren. So wird die Komplexität reduziert und optimale Sicherheitsergebnisse für Cloud-, On-Premises- und hybride Umgebungen erzielt.

• Mit File Security können Dateien jeder Art und Größe in allen File-Storage-Services auf Malware gescannt werden.

• Container Security verbindet Image-Scanning, Zugangskontrolle und Laufzeit-Schutz, um den gesamten Container-Lebenszyklus abzudecken.

Cloud Detection & Response (CDR) / Extended Detection & Response (XDR) nutzt über 700 Erkennungsmodelle und globale Bedrohungsinformationen, um Bedrohungssignale zu korrelieren, zu priorisieren und die Reaktion in der gesamten Umgebung zu automatisieren. Die Integration in AWS CloudTrail-Logs sorgt für ausführliche Erkenntnisse zu allen Anwender-, Service- und Ressourcenaktivitäten.

• Threat Intelligence: Dank der tiefen Verankerung in der Plattform können SOC-Analysten beobachtete TTPs von Angreifern dem MITRE ATT&CK-Framework zuordnen.

Der Companion KI-Assistent basiert auf GenAI. So können sich auch weniger erfahrene SOC-Analysten schnell in der Plattform zurechtfinden.

Der

Plattformvorteil

Alle Telemetriedaten aus der Cloud werden in der Trend Vision One-Plattform mit Informationen aus Netzwerken, Servern, Endpunkten, E-Mails und Identitäten korreliert. Diese Integration ermöglicht umfassende Sichtbarkeit, auch in komplexen IT-Architekturen. Davon profitieren Security-Dienstleister, die ihre Kunden so noch effektiver schützen können.

Trend Vision One nutzt die XDR-Technologie, um die Korrelation von Daten automatisch zu automatisieren. Dadurch können SOC-Teams Bedrohungen schneller erkennen und darauf reagieren, ohne wertvolle Zeit mit manuellem Zusammenführen von Daten aus verschiedenen Produkten zu verschwenden. Darüber hinaus ermöglicht die Plattform mit ASRM kontinuierliche und kontextbezogene Risikobewertungen. Anhand von Faktoren wie der Wahrscheinlichkeit eines Angriffs, der möglichen Auswirkungen eines Ausfalls und der Kritikalität von Assets können Risiken priorisiert und proaktiv mitigiert werden.

Trend Vision One vereint verschiedene Tools in einer zentralen Plattform, um Silos abzubauen und die Zusammenarbeit von Teams zu verbessern. Die intuitive Oberfläche bietet anpassbare Dashboards und konsistente Richtlinien und Sicherheitsmaßnahmen, unabhängig davon, wo die Workloads ausgeführt werden.

Cloud-Security vom Marktführer

Dabei profitieren Partner und Kunden von jahrelanger, tiefgehender Expertise: Trend Micro wird von IDC schon das sechste Jahr in Folge als weltweit marktführender Anbieter* von Cloud-Native Application Protection Platforms geführt. Die Lösungen sind für AWS-Umgebungen optimiert und Trend zählt mit zahlreichen Auszeichnungen und Kompetenzen zu den führenden Sicherheitsanbietern für die AWS-Cloud.

Weitere Informationen:

Eure Ansprechpartner:

Nicholas Pook

Head of Parter Management & Alliances, Trend Micro, DACH nicholas_pook@trendmicro.com +49 151 40455044

Thino Ullmann Senior Partner Development Manager, Trend Micro, DACH thino_ullmann@trendmicro.com +49 151 5 12 81 691

Der Weg zum Business Case führt über die Cloud und Generative KI

Das Portfolio von AWS befindet sich in einem dynamischen Wandel. Da KIAnwendungen zu großen Teilen in Zukunft über die Cloud bereitgestellt werden, wächst und verändert sich auch die Partnerlandschaft mit dem Megatrend.

Amazon Bedrock und die Titan-Sprachmodelle bilden einen wesentlichen Bestandteil des AWSGenAI-Portfolios und sind seit Herbst 2023 verfügbar. Wie wurden die Neuheiten im IT-Channel aufgenommen und welche Rolle spielen sie inzwischen im Tagesgeschäft der Partner?

Niclas Otte: Zunächst ist es wichtig zu erläutern, wie sich unsere GenAI-Strategie entwickelt hat. Im Kern geht es darum, sicheren Zugang zu führenden Large Language Models zu bieten, die orchestriert und skalierbar eingesetzt werden können. Dabei stellen wir sowohl Open-Source- als auch Closed-Modelle zur Verfügung, wie etwa Claude von Anthropic, einem strategischen Partner, dessen Sprachmodelle in vielen Tests als führend abschneiden, oder unsere Amazoneigenen Titan Modelle. Partner und Kunden können je nach Use Case die für sie passenden Modelle wählen. Unsere 3-Layer-Strategie (siehe Kasten S. 11) geht über Amazon Bedrock und das Titan-Sprachmodell hinaus und orientiert sich am Prinzip „the right tool for the right job“. So haben wir mit Amazon Q einen spannenden generativen KI-Assistenten, der bereits bei Partnern und Kunden im Einsatz ist. Die dynamische Entwicklung unseres Portfolios ist eng mit Enablement verknüpft, das unsere Partner intensiv nutzen – das Feedback dazu ist äußerst positiv. Ein Beispiel ist die AWS Generative AI Competency, die im März eingeführt wurde: 127 Partner, darunter beispielsweise Adastra, Slalom, Bytesource und Rackspace,

wurden für ihre robuste Projekterfahrung im Bereich generative KI belohnt.

Vom Foundation Model bis zur konkreten KIAnwendung, die einen bestimmten Zweck erfüllt, ist Entwicklungsarbeit erforderlich. Wie unterstützt AWS die Partner dabei in technologischer und finanzieller Hinsicht?

Niclas Otte: Wir bieten dedizierte Programme für generative KI, die von technischer Ausbildung über Co-Selling bis hin zu Go-to-Market-Strategien und Funding-Möglichkeiten reichen. Sie sind, wie alle unsere APN-Programme, systematisch aufgebaut. Als Partnerorganisation freuen wir uns natürlich, wenn Partner diese Programme gezielt nutzen. Dafür bieten wir ein strukturiertes Curriculum und spezifische Trainings, die Partner bei ihrer Ausbildung in Generativer KI umfassend unterstützen. Unsere Trainingsumgebung ist der AWS Skill Builder, und wir stellen zudem unseren GenAI Use Case Explorer zur Verfügung, der Erfahrungswerte aus Kundenprojekten zusammenfasst.

Wir setzen auch selbst Generative-KI-Komponenten ein: So konnte Amazon Q Upgrades von einigen Java-Applikationen, die normalerweise 100 Tage dauern, auf nur zwei Tage verkürzen. Wir stehen erst am Anfang, diese Technologie voll auszuschöpfen, und sie entwickelt sich kontinuierlich weiter. Wir unterstützen unsere Partner sowohl mit Self-Service-Möglichkeiten als auch

durch Dialog, enge Zusammenarbeit und gemeinsame Projekte dabei, Use Cases in erfolgreiche Business Cases zu verwandeln.“

Wesentliche Benefits von KI sind mehr Effizienz und Produktivität. Dazu müssen Anwendungen die spezifischen Prozesse von Unternehmen unterstützen. Inwiefern wird KI die Vertikalisierung des AWS-Geschäfts, die bereits seit einigen Jahren zu beobachten ist, weiter vorantreiben?

Niclas Otte: Wir erleben eine starke Dynamik im Bereich Generativer KI, die sich sowohl in horizontalen als auch in vertikalen Use Cases widerspiegelt. Ein Beispiel für einen horizontalen Use Case ist das Intelligent Document Processing, das durch Anwendung und im Dialog branchenspezifische Nuancen annehmen kann. Unser Goto ­Market­Ansatz ist branchenspezifisch ausgerichtet, und viele Partner bringen ihre Industrieexpertise ein, um echten Mehrwert zu schaffen. Immer mehr Kunden überlegen, wie sie Generative KI einsetzen können, um ihre branchenspezifischen Geschäftsprozesse zu verbessern. Schon jetzt ist absehbar, dass es nicht nur einen einzigen Weg zu einer Architektur geben wird. Generative KI ist dabei ein echter Beschleuniger und Mehrwert, den wir gemeinsam mit unserer Community realisieren.

2023 hast du die kontinuierliche Cloud-Transformation bei Kunden und Partnern, die Internationalisierung des AWS-Channels und die engere Zusammenarbeit von Partnern unterschiedlichen Typs als wesentliche Trends genannt. Welche neuen Entwicklungen beobachtest du in diesem Jahr? Niclas Otte: Uns freut, dass diese Dynamik weiterbesteht. Sie ist nicht mit dem Interview 2023 zu Ende gegangen. Die Devise lautet „neue Geschäftsfelder mit AWS erschließen“. Damit ist auch das geografische Erklimmen gemeint. Durch die Portfolioerweiterung besteht eine Expansion der Geschäftsfelder in den Offerings. Partner wie zum Beispiel Slalom expandieren international hierher. Wir beobachten aber auch aus Deutschland heraus eine starke Entwicklung. Das betrifft nicht nur Born­in­the ­ Cloud­ Partner wie zum Beispiel die Ankercloud aus Berlin, sondern auch Systemhäuser wie Bechtle, die international agieren.

Wie bereits erwähnt, sind GenAI und Data Analytics sicherlich große Treiber in unserer Partnercommunity. Besonders hervorheben möchte ich die Dynamik im Mittelstand. Hier in Deutschland gibt es zahlreiche kleinere Unternehmen, soge ­

GENAI: DIE 3-LAYER-STRATEGIE

Niclas Otte, Head of Partner Management SI & Distribution; DE & ALPS bei AWS

Der GenAI-Stack von AWS ist in drei Schichten aufgebaut. Der untere Layer richtet sich an Entwickler und Unternehmen, die Foundation Models (FM) entwickeln wollen. Diese Modelle werden auf Chips von GPUs führender Hersteller oder AWS-eigenen Chips trainiert und gehostet. Kunden, die ihr bestehendes FM nutzen und modifizieren wollen, landen im mittleren Layer. Diese Schicht fällt Amazon Bedrock zu. Hier sollen mithilfe der gängigsten Modelle von Providern wie zum Beispiel Anthropic, Meta, Mistral AI, AI21 Labs, Cohere oder Amazon GenAI-Applikationen unter dem Schutz der Security Features des Cloud Providers genutzt werden. Auf dem obersten Layer werden Dienste für Kunden bereitgestellt, die sich nicht mit KI oder den Modellen auseinandersetzen wollen. Hierzu gehören die Assistenten Amazon Q Business und Amazon Q Developer, mit denen KI sicher mit Unternehmensdaten und in der Softwareentwicklung genutzt werden können.

nannte Hidden Champions, die international tätige Großkunden bedienen. Die Fertigungsbranche steht vor einer umfassenden Transformation, bei der auch Generative KI eine entscheidende Rolle spielt. Ebenso zeigt sich im Gesundheitswesen großes Potenzial für diese Technologien. Viele unserer Partner pflegen seit Jahren erfolgreiche Geschäftsbeziehungen mit uns oder streben danach, sich mithilfe von AWS neu aufzustellen. Die Customer Obsession ist fest in unserer DNA verankert, und diesen Anspruch teilen auch unsere Partner.

Amazon Web Services entwickelt die Möglichkeiten, den AWS Marketplace zu nutzen, beständig weiter. Was sind aus deiner Sicht die wesentlichen neuen Features und wie können sowohl ISVs als auch Beratungs- und Integrationspartner davon profitieren?

Niclas Otte: Der AWS Marketplace gehört zu den am schnellsten wachsenden Bereichen im Part­

INVESTITIONSSTANDORT DEUTSCHLAND

Amazon Web Services kündigte 2024 milliardenschwere Investitionen an. So plant das Unternehmen zwischen 2024 und 2040 insgesamt 7,8 Milliarden Euro in seine AWS European Sovereign Cloud zu investieren, deren erste Region bis Ende 2025 in Brandenburg verfügbar sein soll. Außerdem ließ der Anbieter verlauten, zwischen 2024 und 2026 weitere 8,8 Milliarden Euro in seine bestehende Cloud-Infrastruktur in der AWS Europe (Frankfurt) Region zu investieren, um die wachsende Kundennachfrage nach Cloud-Diensten in Deutschland zu erfüllen.

nergeschäft. Die Power of Three aus AWS, Systemintegratoren und Partnern, die sich darauf fokussieren, marktführende oder branchenspezifische ISV­Lösungen zu vertreiben, entfaltet weiter ihre Wirkung. Dabei geht es mittlerweile nicht nur um den reinen Wiederverkauf von Software, sondern auch um die zielgerichtete Umsetzung. Über die Power of Three hinaus gibt es jedoch eine interessante Nuance: Partner können über den Marketplace auch eigene paketierte Ansätze in Form von Managed Services anbieten. Das ist besonders spannend, wenn eigene Intellectual Property dazu beiträgt, die Sichtbarkeit zu erhöhen und im Co ­Sale mit AWS aufzutreten. Im Marketplace ermöglichen wir auch über APIs die Integration der Angebote unserer Partner. Zudem haben wir unsere Listing­Preise gesenkt. Das Marketplace ­ Geschäft hat strategisch stark an Bedeutung für unsere Consulting­Partner gewonnen.

Um Unternehmen vor Cyber-Angriffen zu schützen, reichen präventive Maßnahmen allein nicht aus. Erforderlich sind eine kontinuierliche Überwachung des Netzwerkverkehrs und die Fähigkeit, schnell auf Vorkommnisse zu reagieren. AWS hat daher die Partnerkompetenz für Managed Security eingeführt. Wie ist die bisherige Resonanz im APN auf dieses Qualifizierungsangebot?

Niclas Otte: Security ist und bleibt unsere oberste Priorität. Dabei setzen wir auf verschiedene Bausteine. Neben der Partnerkompetenz im Bereich Managed Security Services, die Partner wie Ankercloud, Kreuzwerker (inzwischen Teil von PCG) oder NTT Data erhalten haben, adressieren wir mit der European Sovereign Cloud (siehe Kasten S. 12) eine weitere wichtige Komponente. T­Systems hat zudem einen eigenen Managed Service für External Key Management aufgebaut, um ihre Security­Expertise gezielt einzubringen. Wir

verfolgen einen breit angelegten Ansatz, der mit unseren AWS ­Kompetenzen untermauert wird. Unsere Partner arbeiten auf vielfältige Weise mit uns zusammen, um das umfassende SecurityKonzept von AWS für Kunden je nach Branche und Schwerpunkt weiter anzureichern. Unser Shared­Responsibility­Modell wird dabei klar von AWS, Partnern und Kunden gelebt.

Vor einem Jahr haben wir über die Bedeutung der Distribution für das APN gesprochen. Gibt es in dieser Hinsicht neue Programme von AWS oder nennenswerte neue Leistungsangebote der Distributoren für Partner?

Niclas Otte: Die Distribution ist ein strategischer Eckpfeiler unserer Partnerstrategie. Wir sehen eine hohe Dynamik in unserer Partner­ Community, wie sie die Distribution nutzt und mit ihr zusammenarbeitet. TD Synnex und Ingram Micro haben beispielsweise in DACH und Osteuropa ihr Angebot an AWS ­Kampagnen massiv ausgebaut, wobei sie stark auf Workload­ und Branchenebene agieren. Dies bietet unserer Partner­ Community hervorragende Möglichkeiten zur Skalierung und unterstützt sie beim Aufbau von Neukundengeschäft. Es handelt sich dabei nicht nur um Marketing­Kampagnen, sondern auch um eigene Managed­Services ­Angebote. Wir freuen uns sehr, dass diese Dynamik nicht nur durch AWS und eigene Weiterentwicklungen unterstützt wird, sondern dass die Distributoren selbst das Heft in die Hand nehmen. Ingram Micro und TD Synnex sind heute wesentlich mehr als reine Reseller. Die Distribution erfindet sich gerade neu.

Mehr unter: https://voge.ly/vglDloC/

Autor: Alexander Siegert

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Hans Wagner | Tech Lead

Die KI-Revolution braucht leistungsfähige Infrastrukturen

KI birgt großes Potenzial, die Produktivität der deutschen Wirtschaft zu steigern. Eine Studie von IW Consult zeigt, dass der Erfolg KI-basierter Geschäftsmodelle von leistungsfähigen Rechenzentren abhängt. Ein zügiger Ausbau der digitalen Infrastruktur in Deutschland ist daher erforderlich.

Künstliche Intelligenz könnte der Wirtschaft in Deutschland einen spürbaren Schub verleihen. Die Technologie besitzt das Potenzial, das Produktivitätswachstum „in der Spitze um rund 1,3 Prozent pro Jahr zu erhöhen“, wie IW Consult, eine Tochtergesellschaft des Kölner Instituts der Deutschen Wirtschaft, ermittelt hat. Nach dieser Berechnung würde sich in Deutschland durch KI eine zusätzliche Bruttowertschöpfung von 330 Milliarden Euro ergeben. Die Zahl geht aus der aktuellen Studie „Spillover-Effekte von Rechenzentren: Rückgrat der KI-Revolution in Deutschland“ hervor, die durch AWS unterstützt wurde. IW Consult hat den Bericht im Auftrag der „Allianz zur Stärkung digitaler Infrastrukturen“ erstellt, einer Initiative, in der sich der Cloud Provider und weitere Unternehmen der Digitalwirtschaft unter dem Dach des Eco – Verband der Internetwirtschaft zusammengeschlossen haben (siehe Kasten).

Die positiven Auswirkungen auf die Produktivität resultieren aus effizienteren Prozessen und einer gesteigerten Innovationskraft, die Unternehmen durch KI-Tools erzielen. Der Einsatz der Technologie setzt allerdings enorm viel Rechenleistung voraus. Sie wird nicht nur benötigt, um KI-Modelle zu trainieren. Noch weit mehr Ressourcen sind erforderlich, damit Millionen von Nutzenden ihre Daten mithilfe von KI-Anwendungen verarbeiten können.

Viele Unternehmen stellen diese Ressourcen nicht in eigenen IT-Umgebungen bereit, sondern beziehen sie aus externen Rechenzentren, meist aus einer Public oder einer Private Cloud. Dabei verzeichnen Anwender, die eine Public Cloud nutzen, laut der IW-Consult-Studie höhere Produktivitätssteigerungen. „Der Erfolg KI-basierter Geschäftsmodelle hängt von der Verfügbarkeit und Leistungsfähigkeit der Rechenzentrums- und insbesondere der Cloud-Infrastruktur ab“, betont Carsten Kestermann, Director Public Policy DACH bei AWS.

Eine wesentliche Erkenntnis der Studie lautet daher, dass „Rechenzentren das Rückgrat der KITransformation in Deutschland bilden und somit elementar für die Digitale Transformation der deutschen Wirtschaft sind“. Für die zu erwartende Nachfrage reichen die vorhandenen Ressourcen aber bei Weitem nicht aus. Der Bedarf an Rechenleistung durch Generative KI wird sich McKinsey zufolge von 2024 bis 2030 weltweit um den Faktor 125 erhöhen.

Auf diesen Bedarf reagiert AWS und investiert Milliardenbeträge in den Bau von Rechenzentren – auch hierzulande. Im Zeitraum von 2024 bis 2026 sollen 8,8 Milliarden Euro in die Infrastruktur der AWS-Region Frankfurt fließen. Zwischen 2014 und 2023 wurden dort bereits 9,6 Milliarden Euro investiert. Weitere 7,8 Milliarden Euro will

der Cloud Provider bis 2040 für den Auf- und Ausbau der European Sovereign Cloud in Brandenburg aufwenden. Wie die Studie zeigt, ist 45 Prozent der deutschen Unternehmen wichtig, dass die Rechenzentren, deren Ressourcen sie nutzen, hierzulande betrieben werden. „Bei AWS sind wir customer-obsessed: Wir hören auf die Wünsche unserer Kunden und bauen unsere Infrastruktur deshalb auch in Deutschland aus“, so Kestermann.

Über die Bedeutung von Rechenzentren für die KI-Transformation hinaus hat IW Consult untersucht, wie sich die externe IT-Bereitstellung in Cloud und Colocation generell auf Resilienz, Datensicherheit, Kosten- und Energieeffizienz auswirkt. Vor allem die Cloud spielt dabei laut Kestermann ihre Vorzüge in puncto Agilität, Flexibilität und Skalierbarkeit aus. Die Studie bestätigt, dass diese Eigenschaften die Innovationsfähigkeit von Unternehmen fördern: 55 Prozent der Befragten geben an, dass die Cloud-Nutzung positiv zur Entwicklung neuer Produkte und Dienstleistungen beiträgt. Zudem berichten 72 Prozent dieser Unternehmen, dass sie dank verbesserter Prozesse zusätzliche Umsätze erzielen.

Tatsächlich würde das Geschäftsmodell bei 27 Prozent der Unternehmen ohne Cloud nicht mehr funktionieren. Dieser Wert betrug vor zwei Jahren noch 17 Prozent. Insgesamt sind 2024 etwa 5,9 Millionen Erwerbstätige in solchen Unternehmen tätig. 2022 lag dieser Wert bei gut 2,8 Millionen Erwerbstätigen. Das bedeutet einen monatlichen Zuwachs von 126.000 Erwerbstätigen in Unternehmen, deren Geschäftsmodell von der Cloud abhängt. 2023 lag die zusätzliche Bruttowertschöpfung durch Cloud hierzulande bei 250 Milliarden Euro.

BILD: AWS

Carsten Kestermann, Director Public Policy DACH bei AWS

Alexander Rabe, Geschäftsführer des Eco – Verbands der Internetwirtschaft e. V.

„Ohne Cloud und Rechenzentren geht nicht mehr viel in Sachen wirtschaftlichem Erfolg“, resümiert Alexander Rabe, Geschäftsführer bei Eco. Der Bedarf an zusätzlichen Rechenzentren werde in Deutschland zwar erkannt. Dass vom Plan bis zur Inbetriebnahme bis zu sechs Jahre vergehen, sei aber deutlich zu lang.

„Wir brauchen mehr Tempo bei Planungs- und Genehmigungsverfahren, um die Produktivitätseinbußen der Anwenderindustrie zu minimieren“, sieht Rabe die Politik in der Pflicht. Auch in puncto Energieversorgung und Regulierung müsse gehandelt werden. „Wir brauchen wettbewerbsfähige Strompreise und ausreichend erneuerbare Energie. Nicht zuletzt fordern wir einen europäischen digitalen Binnenmarkt mit einheitlichen Standards und Regeln für die Datacenter-Branche.“

Mehr unter: https://voge.ly/eco-Studie/

Autor: Michael Hase

INITIATIVE WILL DEN RECHENZENTRUMSSTANDORT DEUTSCHLAND STÄRKEN

Die Allianz zur Stärkung digitaler Infrastrukturen wurde 2018 unter dem Dach des Eco – Verband der Internetwirtschaft ins Leben gerufen. An der Initiative beteiligen sich führende Unternehmen der Digitalwirtschaft, zu denen Rechenzentrumsbetreiber, Colocation-Anbieter, Carrier sowie Internet und Cloud Service Provider zählen. Aktuelle Mitglieder sind AWS, DE-CIX, Digital Realty, NTT, Plusserver, Telehouse, Gasline, Green Mountain, NetCologne, Noris Network und Telemaxx.

Zweck der Allianz ist es, das Bewusstsein für die Bedeutung digitaler Infrastrukturen in der deutschen Öffentlichkeit zu schärfen und einen konstruktiven Dialog mit der Politik zu führen. Damit verbunden ist das Ziel, Deutschland als Rechenzentrumsstandort im internationalen Wettbewerb zu stärken. Ein weiteres Kernziel der Initiative besteht darin, die Energieversorgung digitaler Infrastrukturen sicherzustellen – unter Gesichtspunkten der Wirtschaftlichkeit ebenso wie der Nachhaltigkeit.

Was ist eigentlich

„Digitale

Souveränität“?

Mit dem 2022 angekündigten AWS Digital Sovereignty Pledge verpflichtet sich AWS, die fortschrittlichsten Souveränitätskontrollen und -funktionen zu bieten, die in der Cloud verfügbar sind. Aber was genau bedeutet das, und wie lassen sich auch hochsensible Systeme in der AWS Cloud sicher und performant betreiben?

Aktuell gibt es keine einheitliche Definition, was „Digitale Souveränität“ eigentlich genau beinhaltet. Jedes Land, jede Region und teilweise sogar jedes Unternehmen hat seine eigenen Anforderungen an Digitale Souveränität, und es gibt keine einheitlichen Leitlinien für die Arten von ITSystemen, Branchen und Sektoren gibt, die solche Anforderungen erfüllen müssen.

Nach der Beratung mit Kunden, Partnern und Regulierungsbehörden hat AWS die Themenfelder Datenresidenz, Ausschluss von Betreiberzugriffen, Ausfallsicherheit und Transparenz als die wichtigsten gemeinsamen Schlüsselthemen identifiziert.

Wie im letzten Jahr angekündigt, plant AWS bis Ende 2025 die AWS European Sovereign Cloud zu errichten, zusätzlich zu den schon bestehenden acht europäischen AWS-Regionen in Frankfurt, Irland, London, Mailand, Paris, Stockholm, Spanien und Zürich. Technisch bietet die European Sovereign Cloud den Kunden die vertraute AWS-

Benutzererfahrung, nutzt dafür aber eine neue, separierte Infrastruktur und ein anderes Betriebsund Support-Modell. Darüber hinaus wird das operative Design der AWS European Sovereign Cloud helfen, zusätzliche Kundenanforderungen an Datenspeicherung, operative Autonomie und Ausfallsicherheit zu erfüllen.

Der Unterschied: Diese Cloud wird ausschließlich von AWS-Mitarbeitern betrieben, die in der EU ansässig sind. Dies gilt auch für den technischen Support und Kundendienst für die AWS European Sovereign Cloud, der rund um die Uhr, 7 Tage die Woche, 365 Tage im Jahr verfügbar sein wird. Die AWS European Sovereign Cloud wird betrieblich unabhängig von den anderen Regionen sein, mit separatem Abrechnungssystem und eigenem Identity- und Access-Management (IAM) innerhalb der Region.

Die AWS European Sovereign Cloud ist so gestaltet, dass nicht nur alle Kundendaten, sondern auch alle Metadaten, die durch Kunden angelegt

CONFIDENTIAL COMPUTING MIT

AWS NITRO ENCLAVES

AWS definiert Confidential Computing als den Einsatz spezieller Hardware und zugehöriger Firmware, um Kundencode und -daten während der Verarbeitung vor Zugriffen von außen zu schützen. Hierzu bietet AWS mit Nitro Enclaves isolierte, gehärtete und stark eingeschränkte Umgebungen zum Hosten sicherheitskritischer Anwendungen. Dabei verwenden AWS Nitro Enclaves dieselbe Nitro-Hypervisor-Technologie, die auch für Standard- EC2-Instanzen genutzt wird.

1. Schutz vor Cloud-Betreibern: Das AWS Nitro-System ist so konzipiert, dass es keinen Operator-Zugriff hat. Wenn ein AWSOperator, auch mit höchsten Berechtigungen, Wartungsarbeiten an einem EC2-Server durchführen muss, kann er dies nur mithilfe eines streng begrenzten Satzes authentifizierter, autorisierter und geprüfter Management-APIs tun. Keine dieser APIs hat die Möglichkeit, auf Kundendaten auf dem EC2-Server zuzugreifen, kein AWS-Operator kann diese Kontrollen und Schutzmaßnahmen umgehen.

2. Schutz vor AWS-Systemsoftware: Das Design des Nitro-Systems nutzt eine Hardware-basierte Speicherisolierung auf unterster Ebene, um generell den direkten Zugriff auf den Kundenspeicher durch AWS-Systeme und AWS-Personal zu verhindern. Netzwerk-, Speicher- und GPU-Beschleunigerzugriff nutzen SR-IOV, eine Technologie, die es Instanzen ermöglicht, über eine vom Hypervisor sicher erstellte Pass-Through-Verbindung direkt mit Hardware-Geräten zu interagieren.

3. Schutz sensibler Computer- und Datenelemente vor den Betreibern und der Software des Kunden: AWS Nitro Enclaves bieten ein Mittel zum Schutz besonders sensibler Elemente von Kunden-Code und Daten nicht nur vor AWS-Operatoren, sondern auch vor denen des Kunden und anderer Software. Mithilfe von kryptografischen Zertifizierungsfunktionen wird zusätzlich die Integrität der bereitgestellten Software validiert. Darüber hinaus teilt eine Nitro Enclave keinen Arbeitsspeicher oder CPU-Kerne mit der zugehörigen EC2-Instanz und verfügt über keine IP-Konnektivität oder dauerhaften Speicher, so dass externe Manipulationen ausgeschlossen werden können. AWS

Kundencodes und -daten müssen während der Verarbeitung vor Zugriffen von außen geschützt werden.

Die erste AWS European Sovereign Cloud wird in Brandenburg angesiedelt sein.

werden (zum Beispiel Rollen, Zugriffsrechte, Labels für Ressourcen und Konfigurationsinformationen), innerhalb der EU verbleiben. Die AWS European Sovereign Cloud verfügt über unabhängige Systeme für das Rechnungswesen und zur Nutzungsmessung.

Die erste Region ist für Deutschland – genauer: in der Region Brandenburg – angekündigt. Sie wird mit mehreren Verfügbarkeitszonen (Availability Zones – AZ) starten, die sich an separaten geografischen Standorten befinden. Zwischen den Verfügbarkeitszonen wird ausreichender Abstand gewährleistet, um das Risiko zu minimieren, dass ein einzelnes Ereignis sich auf mehr als eine Verfügbarkeitszone auswirken kann.

Wie schon bei den bestehenden AWS ­Regionen wird die AWS European Sovereign Cloud für Hochverfügbarkeit und Ausfallsicherheit ausgelegt sein und auf dem AWS Nitro System basieren, um die Vertraulichkeit und Integrität von Kundendaten sicherzustellen. Das Nitro ­System wurde im Rahmen einer unabhängigen Untersuchung in einem öffentlichen Bericht validiert, und stellt Sicherheit und Leistung in den Mittelpunkt. Seine spezielle Hardware und die zugehörige Firmware sind darauf ausgelegt, dass niemand, auch kein AWS ­Mitarbeitender, auf Kunden­Workloads oder Daten zugreifen kann, die auf Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) Nitro-basierten Instanzen ausgeführt werden. Das Design des Nitro ­Systems wurde von der NCC Group, einem unabhängigen Cybersicherheitsunternehmen, validiert. Die Kontrollen, die den Bedienerzugriff verhindern, sind für das Nitro ­System so grundlegend, dass AWS sie in die Servicebedingungen aufgenommen hat, um allen

Responsible AI: Warum ein verantwortungsvoller Umgang unverzichtbar ist

Mit dem Inkrafttreten des EU AI Act im August 2024 hat eine neue Ära der KI-Regulierung begonnen. Umfassende Transparenzpflichten betreffen insbesondere Unternehmen, die KI-Systeme in sensiblen Bereichen einsetzen. Sie müssen beispielsweise detaillierte Informationen über die Funktionsweise ihrer KI bereitstellen und damit deren Nachvollziehbarkeit gewährleisten. Schon jetzt sollten sich Unternehmen an Methoden der „Explainable AI“ orientieren, um den regulatorischen Anforderungen gerecht zu werden und das Vertrauen in ihre KI-Lösungen zu sichern.

Viele moderne KI-Systeme, insbesondere Deep-LearningModelle, gelten als „Black Boxes“, da ihre komplexen Entscheidungsprozesse schwer nachvollziehbar sind. Dies birgt Risiken: Mangelnde Transparenz kann in kritischen Anwendungen zu Vertrauensverlust oder gar rechtlichen Problemen führen. Um diese Intransparenz zu überwinden, werden Methoden der Explainable AI (XAI) eingesetzt. Mit Techniken wie LIME (Local Interpretable Model-agnostic Explanations) und SHAP (SHapley Additive exPlanations) ist es möglich, die oft verborgenen Mechanismen von KI-Systemen offenzulegen. Diese Werkzeuge schaffen Transparenz und Vertrauen durch nachvollziehbare Erklärungen – eine unverzichtbare Grundlage für den ethischen und verantwortungsvollen Einsatz von KI.

Verlässlichkeit von KI: Vorsicht vor halluzinierten Erklärungen

Ein weiteres Problem in der KI sind sogenannte „Halluzinationen“. Systeme, insbesondere im Bereich der Sprachverarbeitung, liefern Erklärungen, die zwar plausibel erscheinen, jedoch nicht auf Tatsachen basieren. Erhebliche Fehlinter-

pretationen sind möglich. Eine vielversprechende Lösung bietet hier RetrievalAugmented Generation (RAG) – eine Technik, bei der KI-Modelle nicht nur ihr gelerntes Wissen aus Trainingsdaten nutzen, sondern auch auf definierte Quellen zugreifen, z. B. Datenbanken oder Datei-

„Die Zusammenarbeit mit Skaylink ist entscheidend für unseren Unternehmenserfolg. Die Expert*innen von Skaylink verstehen unser Geschäftsmodell. “

Carola Klaus, Geschäftsführerin der IMWF GmbH

ablagen, bevor sie Antworten generieren. Die Zuverlässigkeit der Erklärungen wird erhöht und irreführende Inhalte können vermieden werden.

Kontext zählt: Erklärungen für alle verständlich gestalten Erklärungen von KI-Systemen müssen nicht nur korrekt, sondern auch an den jeweiligen Kontext und die Zielgruppe angepasst sein. Während technische Expert*innen detaillierte und tiefgehende

Analysen erwarten, reichen nicht-technischen Anwender*innen oft einfache und intuitive Erklärungen. Barrierefreie Erklärungen ermöglichen allen Nutzer*innen, von den Vorteilen der KI zu profitieren, ohne durch die Komplexität der Systeme ausgeschlossen zu werden.

Der Weg zur vertrauenswürdigen KI Unternehmen sollten den AI Act nicht als notwendiges Übel, sondern vielmehr als Chance betrachten, um verantwortungsbewusste und transparente KI-Lösungen zu entwickeln und einzusetzen. Mit dem AI Acceleration Program unterstützt Skaylink Sie, KI zu entmystifizieren und sinnvolle Anwendungskontexte zu identifizieren, die kurzfristig als PoC umsetzbar sind. Diese orientieren sich sowohl an den gesetzlichen Compliance-Vorgaben als auch an praxisnahen Erfolgskonzepten. So können Sie das Potenzial der KI voll ausschöpfen und gleichzeitig das Vertrauen Ihrer Kunden und Partner stärken.

Bereiten Sie sich jetzt auf den EU AI Act vor! Kontaktieren Sie uns für eine unverbindliche Beratung zum effizienten und verantwortungsvollen Einsatz von KI. awspartner@skaylink.com

EXTERNAL KEY STORAGE MIT AWS

In hochregulierten Umgebungen kann es in Einzelfällen gesetzliche Anforderungen geben, die Keys zur Verschlüsselung von Kundendaten zwingend außerhalb der AWS Cloud zu speichern. Exakt für diesen Anwendungsfall wurde der External Key Store des AWS Key Management Service (AWS KMS) entwickelt. Wenn ein AWS-Service Daten verschlüsseln will, fordert der Service einen eindeutigen Data Encryption Key von AWS KMS an. Dieser Data-Key wird ebenfalls mit einem bestimmten vom KMSKunden verwalteten Schlüssel verschlüsselt, der als Root-Key bezeichnet wird. Das Schlüsselmaterial wird sicher generiert und in einem NIST 140-2-zertifizierten Hardware-Sicherheitsmodul (HSM) gespeichert, das so konzipiert ist, dass das Schlüsselmaterial das HSM niemals im Klartext verlässt. Beim Abrufen der verschlüsselten Daten werden dann zunächst der Data-Key mithilfe des Root-Keys entschlüsselt, und anschließend dann die Daten selbst decodiert.

Bei Verwendung eines AWS KMS External Key Stores (XKS) ersetzt man diesen AWS-gehosteten Root-Key durch einen neuen, externen Root-Key. Wenn AWS KMS einen Data-Key verschlüsseln oder entschlüsseln muss, leitet es die Anfrage an das extern gehostete HSM weiter. Ein XKS-Proxy übersetzt die generische AWS-KMSAnfrage in das passende Format für die externen HSMs und entschlüsselt den Data-Key, sodass der anfordernde AWS-Dienst die Daten schließlich final entschlüsseln und weiterverarbeiten kann.

AWS empfiehlt allerdings, den AWS KMS External Key Stores (XKS) nur zu verwenden, wenn es aufgrund gesetzlicher Vorschriften oder Compliance-Anforderungen zwingend erforderlich ist. Für den Großteil der AWS-Kunden sind die AWS-gehosteten KMSOptionen absolut ausreichend für ein sicheres und datenschutzkonformes Key-Management, ohne die höheren Betriebskosten eines On-Premises-HSM-Clusters.

Wenn ein AWS-Service Daten verschlüsseln will, fordert der Service einen eindeutigen Data Encryption Key von AWS KMS an.

Kunden eine zusätzliche vertragliche Sicherheit zu bieten.

Sollten Kunden darüber hinaus weitere Optionen wünschen, um selbst die physische Sicherheit ihrer AWS-Infrastruktur zu verwalten oder weitergehende Anforderungen an den Ort der Datenverarbeitung in einem bestimmten Land zu erfüllen,

können sie alternativ auf AWS Dedicated Local Zones oder AWS Outposts zurückgreifen. AWS arbeitet mit Kunden und Partnern kontinuierlich daran, die AWS European Sovereign Cloud so zu gestalten, dass sie den sich wandelnden Anforderungen entspricht. Dabei nutzt AWS auch Feedback aus den direkten Gesprächen mit europäischen Aufsichtsbehörden und nationalen Cybersicherheitsbehörden.

Bereits jetzt ergibt es Sinn, direkt in die ersten Kundengespräche zu starten. Die AWS European Sovereign Cloud wird vor allem für Unternehmen, Behörden und Institutionen mit hohem Regulierungsgrad und erweiterten Datenschutzanforderungen interessant sein, die typischerweise einen längeren Vorlauf für konzeptionelle und rechtliche Prüfungen benötigen. Viele dieser Unternehmen und Institutionen suchen dabei Unterstützung durch kompetente Consulting- und Software-Partner: sei es beim Design der BasisInfrastruktur, in der Umsetzung der ComplianceAnforderungen oder beim finalen Aufbauen oder Migrieren von IT-Systemen auf AWS.

Parallel dazu können Kunden bereits Proof-ofConcepts durchführen und praktische Erfahrungen sammeln, die ihnen beim Start der AWS ­European Sovereign Cloud Ende 2025 helfen. So lassen sich mit AWS CloudFormation fertige Templates als Infrastructure-as-Code erstellen, welche dank der identischen Services und API-Schnittstellen schon heute in den bestehenden AWSRegionen wie beispielsweise in Frankfurt getestet werden können. Sobald die AWS European Sovereign Cloud verfügbar ist, können diese als readyto-deploy Blueprints genutzt werden. Eine Liste der initial verfügbaren Services der AWS European Sovereign Cloud ist online verfügbar, so dass AWSPartner ihre Lösungen und Templates schon heute darauf ausrichten können. Den Link dazu finden Sie unten im Kasten.

Mit der Einführung der European Sovereign Cloud bietet AWS Kunden und Partnern die notwendigen Werkzeuge, um operative Autonomie innerhalb der EU zu erreichen, besonders sensible Daten zu schützen und gleichzeitig die Vorteile der Cloud voll auszuschöpfen.

Hier geht´s zur ESC-Liste von AWS: https://voge.ly/AWS-ESC-Liste/ Autor: Rainer Möller

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Amazon Q:

Der KI-Assistent für Unternehmen

Die rapide technologische Entwicklung und die zunehmende Verbreitung Generativer Künstlicher Intelligenz haben in den letzten Jahren einen tiefgreifenden Wandel eingeleitet. Dabei sind Daten einer der Schlüsselfaktoren für die Digitale Transformation.

Unternehmen nutzen Daten-Insights, um ihre Produktionsqualität zu verbessern, Echtzeitprognosen zu erstellen oder auf Sicherheitsvorfälle zu reagieren. Gleichzeitig arbeiten Unternehmen daran, ihre Daten und Generative-KI-Technologie möglichst effizient und gewinnbringend in bestehende Prozesse zu integrieren, miteinander zu verknüpfen und damit neue Geschäftsfelder zu erschließen.

Mit der Markteinführung von Amazon Q im April 2024 stellte AWS einen leistungsfähigen, Generativen-KI-Assistenten vor. Dabei dient Q als Schnittstelle, die Mitarbeitende dabei unterstützt, auf unternehmensweite Informationen zuzugreifen, diese einzuordnen, zu kontextualisieren und daraus Erkenntnisse abzuleiten beziehungsweise anderweitig Mehrwerte zu generieren. Anwender formulieren ihre Fragen in natürlicher Sprache und erhalten relevante Informationen, Analysen und Handlungsempfehlungen.

Die Produktfamilie Amazon Q vereint mehrere Dienste: neben Amazon Q Developer, das Entwickler und auch andere IT-Professionals bei ihrer Arbeit unterstützt, hilft Amazon Q Business Unternehmen dabei, ihre Daten und Ressourcen mithilfe von Generativer KI für alle Mitarbeitenden im Unternehmen nutzbar zu machen. Ob es um Vertriebsberichte, Produktinformationen oder Kundendaten geht – Amazon Q Business stellt sicher, dass relevante Informationen einfach und sicher abgerufen werden können. „Durch die Implementierung von Amazon Q Business innerhalb unserer Organisation erwarten wir eine 70 Prozent schnellere Einarbeitungszeit neuer Mitarbeitender und eine 30 Prozent höhere Produktivität unserer Entwicklerinnen und Entwickler“, erklärt Will McQueen, Head of Global Data Assets bei Bayer AG.

Mit Hilfe von Amazon Q Apps, einer Funktion von Amazon Q Business, können Unternehmen und

deren Mitarbeitende Generative-KI-gestützte Mini-Anwendungen, so genannte Apps, umsetzen. Q-Apps werden einfach per Mausklick von Endnutzern erstellt und mit dem Team geteilt und können für eine Vielzahl von verschiedenen Aufgaben eingesetzt werden. So reicht das Spektrum von einfachen Experimenten über Prototypen bis zur komplexen Automatisierung von Arbeitsabläufen

Amazon Q bietet durch sein Plugin-System und bereits vorgefertigte Module Integrationsmöglichkeiten in bestehende Lösungen von zum Beispiel Salesforce, ServiceNow oder Microsoft und integriert sich nahtlos in bestehende Abläufe. Darüber hinaus erlaubt das System die Möglichkeit der Eigenentwicklung und ermöglicht dadurch eine Integration in eine Vielzahl von bestehenden Prozessen und Arbeitsabläufen. Amazon Q ist Teil des AWS-Ökosystems und integriert sich beispielsweise mit Amazon QuickSight Q oder Amazon Connect Q in bestehende Services, was Analysen und Kundenservice-Funktionen vereinfacht So kann Amazon Connect Q als Plattform für einen KI-gesteuerten Kundenservice dienen, bei dem Amazon Q als intelligenter Assistent fungiert, um Kunden schnell und effizient bei ihren Anliegen zu unterstützen.

Auch anderweitig integriert sich Q nahtlos in die AWS-Plattform – so profitieren Unternehmen von einer einheitlichen Benutzeroberfläche und Verwaltung. Bestehende Sicherheits- und Compliance-Konzepte können erhalten bleiben. Q versteht Governance-Identitäten, Rollen und Berechtigungen und stellt mit Hilfevon unternehmensweiten Zugriffskontrollen und Richtlinien

sicher, dass Mitarbeitende nur auf die Daten zugreifen können, fürdie sie berechtigt sind. Zudem wird gewährleistet, dass sensible Daten nur für autorisierte Zwecke verwendet werden, und so Compliance-Richtlinien eingehalten werden.

Die rapide Entwicklung und die zunehmende Verbreitung Generativer-KI-Technologie haben einen tiefgreifenden Wandel der digitalen Landschaft eingeläutet Daten sind dabei ein Schlüsselfaktor, da Erkenntnisse aus DatenInsights für Unternehmen immer wichtiger werden, um am Markt wettbewerbsfähig zu bleiben

Mit Amazon Q präsentiert AWS einen leistungsfähigen Generativen-KI-Assistenten, der Mitarbeitende dabei unterstützt, auf verteilte, unternehmensweite Daten und Informationen zuzugreifen, diese einzuordnen und daraus Mehrwerte zu generieren.

Durch die nahtlose Integration in bestehende Anwendungen und Services sowie das Plugin-System können Unternehmen Q flexibel in bestehende Prozesse einbinden

Amazon Q ist ein Beispiel dafür, wie GenerativeKI-Technologie dabei helfen kann, die Digitale Transformation zu beschleunigen und datengetriebene Entscheidungsfindungen zu vereinfachen, indem es Unternehmen dabei unterstützt, ihre eigenen Daten und Wissensressourcen zu integrieren und effektiver zu nutzen

Autor: Timo Runge

Eine Detail-Ansicht einer Amazon Q Business-Anwendung

Hier ein Beispiel, wie die Amazon Q App Library aussieht.

Generative KI als Werkzeug für Nachhaltigkeit

Die Erderwärmung schreitet voran, Wetterextreme häufen sich, die Artenvielfalt schwindet. Angesichts dieser Entwicklungen wird der Ruf nach innovativen Lösungen für mehr Nachhaltigkeit immer lauter. Künstliche Intelligenz (KI) und Cloud Computing werden dabei regelmäßig als Schlüsseltechnologien einer grünen Transformation gehandelt. Doch wie realistisch sind die Erwartungen an diese beiden Zukunftsfelder und wie sieht es in der Praxis aus?

Wie werden KI und Generative KI im Bereich Nachhaltigkeit erfolgreich angewendet? Eine Antwort darauf geben erste Praxisbeispiele. So nutzt das kanadische Startup BrainBox AI generative KI, um die Energieeffizienz von Gewerbe-Immobilien zu steigern. Die selbstlernenden Algorithmen analysieren große Datenmengen zu Wetter, Belegung sowie Gebäudestruktur und optimieren auf Basis dieser Informationen den Betrieb von Heizungs-, Lüftungs- und Klimaanlagen. Durch die intelligente Steuerung konnten die Energiekosten der Anlagen so um bis zu 25 Prozent gesenkt werden. Die CO2-Emissionen sanken um bis zu 40 Prozent. Werden neue Gebäude zu dem System hinzugefügt, werden mit Hilfe generativer KI aus unstrukturierten technischen Dokumenten automatisch Konfigurationsdateien erstellt. Diese Automatisierung verkürzt die Einrichtung neuer Gebäude um über 90 Prozent.

Im Energiesektor wird KI eingesetzt, um den Energieverbrauch in Echtzeit vorherzusagen und zu optimieren. Dafür prognostiziert die KI den Leistungsverlauf von Windkraft und Solaranlagen sowie den erwarteten Energiebedarf.

Ein Beispiel dafür ist REO, ein von Amazon entwickeltes System, das zur Optimierung der eige -

nen Erneuerbare-Energie-Anlagen eingesetzt wird. Das REO-Team überwacht die Betriebsleistung von hunderten weltweit verteilten Windkraft- und Solar-Anlagen in nahezu Echtzeit mit Amazon Managed Grafana Dashboards und den von AWS-IoT-Diensten gelieferten Daten. Durch den Einsatz von Amazon SageMaker für prädiktive Zustandsanalysen werden Warnungen für Anlagen generiert, die unterdurchschnittliche Ergebnisse liefern, und Anomalien erkannt, um Ausfälle durch präventive Wartungen zu vermeiden.

Die zunehmende Anwendung von KI führt jedoch auch zu einem rasant wachsenden Bedarf an Ressourcen, etwa um die erforderliche IT-Infrastruktur zu errichten und zu betreiben. Die Nutzung von Cloud-Infrastrukturen kann hier entgegenwirken. So zeigt eine von AWS in Auftrag gegebene Studie von Accenture aus 2024, dass die Infrastruktur von AWS bis zu 3,3-mal effizienter ist als eigene Rechenzentren in Europa. Wenn KI-Anwendungen auf AWS optimiert werden, kann der damit verbundene CO2-Fußabdruck um bis zu 99 Prozent reduziert werden.

Amazon hat sich zum Ziel gesetzt, bis 2040 – und damit 10 Jahre vor dem Pariser Abkommen – in all

seinen Betriebsabläufen, die Rechenzentren, Firmengebäude, Lebensmittelgeschäfte und Logistikzentren umfassen, CO2-neutral zu arbeiten. Weltweit ist Amazon laut Bloomberg New Energy Finance (2023) mit einer Gesamtkapazität von 33,6 GW der größte private Abnehmer erneuerbarer Energien. Amazon hat in über 500 Solarund Windprojekte weltweit investiert, die zusammen genug Energie erzeugen können, um mehr als 21,9 Millionen europäische Haushalte mit Strom zu versorgen.

Zudem hat AWS weitere Maßnahmen ergriffen, um die Nachhaltigkeit seiner Rechenzentren zu steigern. Dazu gehören beispielsweise ein effizientes Energie- und Wassermanagement und der Einsatz eigener effizienter Prozessoren. Um dieses Engagement weiter zu unterstreichen, hat sich AWS zum Ziel gesetzt, bis 2030 wasserpositiv zu werden und mehr Wasser an Kommunen zurückgeben, als es für den direkten Betrieb seiner Rechenzentren verbraucht.

Nicht nur Anbieter wie AWS, auch Kunden können bei der Nutzung von Systemen mit Künstlicher Intelligenz erhebliche Effizienzreserven heben. Ein zentraler Hebel liegt in der Wahl des am besten geeigneten Modells für die jeweilige Anwendung. Denn je größer und komplexer die Rechenmodelle, desto mehr Ressourcen werden benötigt. Wer generative KI nachhaltig nutzen möchte, sollte daher stets die kleinste mögliche Modell-Variante wählen und nur bei Bedarf ein größeres Modell einsetzen. Mit Amazon Bedrock können Kunden auf eine Vielzahl von Sprachmodellen zugreifen, um diese flexibel und regelmäßig an ihre Anforderungen anzupassen. Einige Modelle können in Bedrock direkt mit eigenen Daten nachtrainiert werden.

FAZIT

Mit KI und Cloud Computing kann die Nachhaltigkeit gesteigert werden.

In vielen Fällen lassen sich die Anforderungen mit spezialisierten Modellen effizienter erfüllen als mit generischen Universalmodellen. Der Dienst Amazon SageMaker unterstützt Unternehmen dabei, eigene maßgeschneiderte Lösungen zu trainieren und bereitzustellen – etwa für Chatbots, Zeitreihenvorhersagen oder die prädiktive Wartung.

In Anwendungsbereichen wie Betrugserkennung, Risikobewertung oder vorausschauender Wartung haben sich Dienste für Maschinelles Lernen (ML) bewährt, die weniger ressourcenintensiv als LLMs sind. Beispiele sind Amazon Rekognition für die Bilderkennung oder Amazon Transcribe für die Audiotranskription.

Außerdem können Kunden Richtlinien und Frameworks von AWS nutzen, um ihre Nachhaltigkeitsziele zu erreichen, wie das „AWS Cloud Adoption Framework for Artificial Intelligence, Machine Learning, and Generative AI“ zum Optimieren von KI-Anwendungen oder das „AWS generative AI best practices framework v2“ mit dem Fokus auf Sicherheit und verantwortungsvolle KI.

Mehr unter: https://voge.ly/AWS-Nachhaltigkeit/

Autor: Heidi Schuster

Künstliche Intelligenz und Cloud Computing eröffnen zweifellos Möglichkeiten, die Nachhaltigkeit zu steigern. Praxisbeispiele aus verschiedenen Branchen zeigen, wie generative KI-Systeme den Ressourcenverbrauch senken und Emissionen reduzieren können. Doch die Technologien sind auch ressourcenintensiv. Unternehmen müssen daher abwägen, welche KI-Lösung den spezifischen Anforderungen am besten gerecht wird und am effizientesten arbeitet. Dabei ist generative KI nur eines von

vielen verfügbaren KI-Werkzeugen. Viele Anforderungen können mit herkömmlichen KI-Diensten effizienter umgesetzt werden. Der Einsatz von generativer KI empfiehlt sich für Anwendungen, die die Fähigkeit erfordern, riesige Datenmengen zu analysieren, Muster zu erkennen, Dokumente zusammenzufassen oder Fragen zu beantworten. Frameworks und Guidelines unterstützen Kunden, die richtigen Dienste für den jeweiligen Anwendungsfall zu wählen und Architekturen nachhaltig umzusetzen.

Ethik trifft Innovation

Mit seinem Konzept der „Responsible AI“ integriert AWS verantwortungsvolle KIPraktiken in den gesamten Lebenszyklus von KI-Anwendungen. Der klare Fokus auf Bildung, Wissenschaft und die Bedürfnisse der Kunden fördert nicht nur Innovationen, sondern stellt auch sicher, dass ethische Standards eingehalten werden.

Künstliche Intelligenz hat das Potenzial, unsere Arbeits- und Lebensweise grundlegend zu verändern. Mit der zunehmenden Verbreitung und Leistungsfähigkeit von KI-Technologien wächst jedoch auch das Bewusstsein für mögliche Risiken. Die Gefahr falscher, unangemessener oder voreingenommener Inhalte, eine potenzielle Preisgabe vertraulicher Informationen oder mangelnde Transparenz bei der Generierung von Informationen sorgen für Diskussionen. Bedenken hinsichtlich Datenschutz, Fehlinformationen und mangelnder Vertrauenswürdigkeit von Daten halten einige Unternehmen davon ab, ihre Geschäftsmodelle mit KI weiterzuentwickeln.

Mit über 100.000 Kunden im KI-Bereich zählt AWS zu einem der führenden Anbieter von KI-Lösungen. Die Entwicklung ethisch vertretbarer KI-Modelle und der verantwortungsvolle Umgang mit KI-Lösungen gehört zu den Kernelementen der Strategie. AWS verfolgt einen „menschenzentrierten Ansatz“. Der Fokus liegt auf der Schaffung vertrauenswürdiger, sicherer und inklusiver KI-Lösungen, die technologische Innovation und ethische Prinzipien gleichberechtigt nebeneinanderstellen. Das Konzept der „Responsible AI“ von AWS umfasst acht Kerndimensionen (siehe ­Kasten S. 28).

AWS hat in den vergangenen Jahren eine Reihe von Tools und Ressourcen entwickelt, die beim Verständnis und der verantwortungsvollen Implementierung von KI in Unternehmen helfen:

• „Responsible AI Policy“: Das Dokument bietet einen Rahmen für die verantwortungsvolle Entwicklung von KI-Anwendungen. Es enthält Richtlinien zur Verhinderung von KI-Missbrauch wie die Verbreitung von Desinformation oder die Schädigung von Personen sowie zur Einhaltung ethischer Standards. Die Policy verbietet unter anderem die Nutzung von AI/MLDiensten für absichtliche Täuschung, Verletzung der Privatsphäre oder eine unautorisierte Darstellung von Personen.

• „Responsible Use of Machine Learning Guide“: Der Leitfaden gibt detaillierte Empfehlungen für die verantwortungsvolle Entwicklung und Nutzung von ML-Systemen. AWS betont, dass die Nutzung von ML-Systemen stets im Einklang mit Gesetzen, Menschenrechten und Werten wie Gleichberechtigung, Datenschutz und Fairness stehen muss. Darüber hinaus bietet der Leitfaden praktische Anleitungen für die Entwicklungs-, Bereitstellungs- und Nutzungsphase innerhalb des ML-Lebenszyklus.

AWS-Kompetenz und nachhaltiges IT-Remarketing von Bechtle.

Im digitalen Zeitalter ist eine leistungsstarke und moderne IT-Infrastruktur unerlässlich für den Erfolg von Unternehmen. Um wettbewerbsfähig zu bleiben und Prozesse kontinuierlich zu optimieren, investieren Unternehmen stetig in neue Technologien. Doch was geschieht mit der „alten“ Hardware, wenn sie durch neue Lösungen ersetzt wird? Hier setzt das IT-Remarketing von Bechtle an und bietet eine nachhaltige Lösung, die sowohl ökologisch als auch ökonomisch überzeugt.

Bechtle bereitet gebrauchte Server und IT-Komponenten professionell auf und vermarktet sie erneut. Dadurch wird der Lebenszyklus der Hardware verlängert und die Umwelt geschont. Diese nachhaltige Initiative reduziert den Bedarf an neuen Geräten, senkt den Verbrauch seltener Rohstoffe und verringert den Energieverbrauch bei Produktion und Entsorgung. Gleichzeitig garantiert Bechtle IT-Remarketing höchste Datensicherheit durch eine BSI-konforme Datenlöschung. Damit können Unternehmen sicher sein, dass ihre sensiblen Informationen geschützt und gesetzeskonform behandelt werden.

Nachhaltigkeit in der IT bedeutet jedoch nicht nur den verantwortungsvollen Umgang mit vorhandener Hardware, sondern auch die Modernisierung der digitalen InLösungen ins Spiel. Bechtle verbindet die Verlängerung des Hardware-Lebenszyklus mit der Einführung moderdabei, ihre IT-Landschaft zukunftsfähig zu gestalten –insbesondere mit Amazon Web Services (AWS)

Bechtle

Ihr Partner für IT-Remarketing und professionelle Unterstüt-

AWS bietet für jedes Szenario den optimalen Service, moderner Unternehmen. Ob klassische virtuelle Ma-

Anwendungen mit AWS Lambda: Jede dieser Lösungen ermöglicht eine , die gleich den Verwaltungsaufwand minimiert.

Moderne Applikationsbereitstellung erfordert heute mehr als nur eine robuste Infrastruktur. Mit DevOps-

. Bechtle setzt auf Automatisierung mit AWS-basierten Tools, um den Entwicklungszyklus zu beschleunigen und die Bereitstellung schnellere Markteinführung, reduzierte manuelle Fehler und optimierte Ressourcennutzung.

legt Bechtle Clouds volle Kostenkontrolle und intuitive Verwaltung sind zentrale Bestandteile des Angebots im Bechtle

das Bechtle Competence Center AWS Professional Services angeboten, die eine präzise Planung und zielgerichtete Implementierung der Infrastruktur ermöglichen und Kunden optimal auf zukünftige Herausforderungen vorbereiten. Abgerundet wird die ganzheitliche Kundenbetreuung vom Managed

Das AWS-Portfolio bietet zudem Services, die bei der verantwortungsvollen Entwicklung und Implementierung von KI-Modellen unterstützen.

• „Guardrails for Amazon Bedrock“: Der Service ermöglicht Unternehmen, maßgeschneiderte Regeln zur Vermeidung unerwünschter Themen zu definieren. Der Dienst erkennt und blockiert automatisch Abfragen und Antworten, die in eingeschränkte Kategorien fallen, hilft Halluzinationen zu erkennen und kann auch für Modelle außerhalb von AWS genutzt werden.

• „Model Evaluation for Amazon Bedrock“: Der Service bietet Unterstützung bei der Auswahl des für einen spezifischen Einsatzzweck am besten geeigneten KI-Modells.

• „Amazon Titan Image Generator“: Das KI-Bildgenerierungsmodell integriert mehrere Maßnahmen, die einen ethischen und sicheren Einsatz gewährleisten sollen. Um problematische oder einseitige Bildinhalte zu vermeiden, wurde der Generator mit hochwertigen und vielfältigen Datensätzen trainiert. Das System entfernt schädliche Inhalte in den Trainingsdaten und lehnt unangemessene Benutzereingaben automatisch ab. Alle von Amazon Titan generierten Bilder enthalten zudem standardmäßig ein unsichtbares Wasserzeichen, um die Verbreitung von Desinformationen einzudämmen.

• „Amazon SageMaker Clarify“: Indem der Service dabei hilft, Verzerrungen sowohl in den Trainingsdaten und als auch im Modell selbst zu erkennen, kann er ML-Modelle transparenter machen. Denn nur ML-Modelle, die als fair und unvoreingenommen wahrgenommen werden,

genießen das Vertrauen von Entwicklern und Endanwendern. Der Service liefert Erklärungen für die Entscheidungen und Vorhersagen von ML-Modellen.

Für viel Transparenz sorgt AWS mit elf verschiedenen „AI Service Cards“, die Kunden dabei unterstützen sollen, die AI-Services von AWS besser zu verstehen. Die Karten bieten Informationen über spezifische KI-Services und erklären geeignete Anwendungsfälle sowie mögliche Einschränkungen. Unternehmen erhalten detaillierte Informationen, in welchen Situationen der Service am besten funktioniert oder nicht geeignet ist. Zudem geben die Service Cards konkrete Hinweise, wie die Services verantwortungsvoll eingesetzt werden können und stellen Best Practices für die Implementierung und den Betrieb zur Verfügung.

AWS engagiert sich darüber hinaus in Organisationen wie den KI-Arbeitsgruppen der OECD, der Partnership on AI und dem Responsible AI Institute. Durch Forschungsstipendien und Programme fördert AWS aktiv die Forschung von verantwortungsvoller KI-Nutzung. Programme wie das „AI & ML Scholarship Program“ fördern die Ausbildung einer vielfältigen nächsten Generation von KI-Führungskräften. Die „AI Ready“Initiative, die das Ziel verfolgt, bis 2025 zwei Millionen Menschen weltweit kostenlose Schulungen für eine verantwortungsvolle und sichere Nutzung von KI anzubieten, wurde zudem um neue Trainingsangebote erweitert.

Autor: Ulrike Garlet

DIE AWS-KERNDIMENSIONEN FÜR RESPONSIBLE AI

• Fairness – Berücksichtigen der Auswirkungen auf verschiedene Stakeholder

• Erklärbarkeit – Verstehen und Bewerten von Systemausgaben

• Sicherheit – Verhindern von schädlichen Systemausgaben und Missbrauch

• Datenschutz – Daten und Modelle auf angemessene Weise beschaffen, nutzen und schützen

• Steuerbarkeit – Mechanismen zur Über wachung und Steuerung des KI-Verhaltens

• Richtigkeit und Robustheit – Erzielen korrekter Systemausgaben, auch bei unerwarteten oder widersprüchlichen Eingaben

• Governance – Prozesse zur Definition, Umsetzung und Durchsetzung verantwortungsvoller KI-Praktiken innerhalb einer Organisation

• Transparenz – Interessensvertretern ermöglichen, fundierte Entscheidungen über ihre Zusammenarbeit mit einem KI-System zu treffen

Nahezu 70 % der Unternehmen schöpfen das Potenzial ihrer Daten nicht au s Mit KI , AW S Bedrock und SageMaker s teigern Sie Ihre Produk tivit ät und las sen die Konkurrenz hinter sich. Unsere Lösungen helfen Ihnen, datenbasier te Ent scheidungen zu tref fen, Kos ten zu senken und neue Mark tchancen zu erschließen. Nut zen Sie die Kraf t von KI , GenAI und Cloud -Technologien, um Ihre Prozes se zu optimieren und innovative Geschäf t smodelle zu ent wickeln. So bleibt Ihr Unternehmen wet tbewerbs fähig und zukunf t s sicher Jet z t Kontak t aufnehmen und Ihre Datens trategie auf das nächs te Level bringen!

Zero-ETL auf AWS: Eine neue Ära der Datenintegration

In Zeiten ständig wachsender Datenmengen und datengetriebener Entscheidungsprozesse werden herkömmliche ETL-Pipelines zunehmend zum teuren Bremsklotz. Angekündigt zur re:Invent 2022, werden AWS-Dienste zunehmend mit „Zero-ETL“-Fähigkeiten erweitert. Was steckt hinter dem Konzept, in welchen Services ist es schon heute integriert und wem hilft es?

ETL – Extract, Transform, Load ist das traditionelle und nach wie vor weit verbreitete Konzept zur Überführung von Daten aus verschiedenen operativen Datastores, häufig relationalen Datenbanken, in ein Data Warehouse. Die Daten werden hierbei meist in nächtlichen Batch-Läufen aus den Quellsystemen gelesen, in ein einheitliches und analysefreundliches Schema transformiert und schließlich in das Data Warehouse geladen, wo sie in einem abfrageoptimierten Format abgelegt werden. Doch mit wachsenden Datenmengen und dem Wunsch nach Echtzeitanalysen stoßen diese Prozesse an ihre Grenzen. Unternehmen sind dabei mit drei Hauptproblemen konfrontiert: der Komplexität der Einrichtung und Pflege von ETLPipelines, der Latenz durch Batch-Verarbeitung und den hohen Kosten, die durch die notwendige Infrastruktur entstehen.

Bereits seit 2017 stellt AWS mit Amazon Athena verschiedene Konnektoren wie JDBC und dem AWS Glue Data Catalog einen ETL-freien Ansatz zur Datenanalyse mittels SQL über mehrere Datastores wie Amazon S3 und relationale Datenbanken hinweg bereit. Während diese „Federated Query“-Methode für weniger komplexe Analysen oder für Datenexploration gut geeignet ist, stößt sie hinsichtlich Performance und Kosten schnell an gewisse Grenzen, sobald die Datenquellen nicht für analytische Abfragen optimiert sind.

Und hier kommt Zero-ETL ins Spiel: Das Prinzip besteht in einer kontinuierlichen Replikation von Daten aus operativen Datastores in analytische Datastores mit minimalem Konfigurations- und Wartungsaufwand. Die Replikation erfolgt in der

Regel binnen weniger Sekunden, so dass die Daten Anwendern nahezu in Echtzeit für Analysezwecke zur Verfügung stehen. Dieses sogenannte Change-Data-Capture-Pattern ist für sich genommen nicht neu, benötigte in der Vergangenheit aber üblicherweise spezialisierte Tools oder Streaming-ETL-Plattformen. Die Batch-Charakteristik herkömmlicher ETL-Prozesse konnte so zwar eliminiert werden, Nachteile wie der hohe Konfigurations- und Betriebsaufwand sowie Infrastruktur- und Lizenzkosten blieben jedoch bestehen.

Die genannten Nachteile adressiert AWS mit der Idee von Zero-ETL zwischen verschiedenen AWSDatendiensten. Dieses Ziel wurde auf der AWS re:Invent 2022 öffentlich gemacht und mit der nahtlosen Integration zwischen zwei gemanagten Services vorgestellt: Daten aus Amazon Aurora, einem relationalen Datenbank-Service, werden direkt zu Amazon Redshift, dem gemanagten Data Warehouse Service, repliziert. Seitdem werden mehr und mehr Services um Zero-ETL-Integrationen erweitert – so waren es zuletzt die Integration von Amazon DocumentDB mit Amazon OpenSearch Service im Mai 2024 und Amazon RDS for MySQL mit Redshift im September 2024. Benötigt man mehr Kontrolle zur Sicherstellung der Datenqualität (Konsistenz, Vollständigkeit, Korrektheit) oder zur Transformation der Daten, kann es sinnvoll sein, Zero-ETL und klassische ETL-Pipelines etwa mit AWS Glue zu kombinieren, um alle Anforderungen zu erfüllen.

Amazon Redshift ist ein gemanagter Cloud Data Warehouse Service für Analysen großer Datenmengen und hat in Sachen Zero-ETL den Anfang

cloud-reise

KÄRCHER CASE

VOM MASCHINENBAUER ZUM CLOUD NATIVE

Kärcher, Weltmarktführer in der Reinigungstechnik, hat seine Cloud-Journey so konsequent umgesetzt wie kaum ein anderes Unternehmen. Mit 90% Cloud-Durchdringung zählt es heute zu den Leuchtturm-Unternehmen der Branche. Seit Jahrzehnten fest etabliert, steht Kärcher für Innovation und zeigt eindrucksvoll, wie ein Traditionsunternehmen die Zukunft der IT-Infrastruktur gestaltet. An seiner Seite: Zoi, AWS Premier Partner. Was als Kostenoptimierung begann, wurde schnell zum Katalysator für Innovation und Wachstum.

VON EINEM AWS-ACCOUNT ZUR GLOBALEN CLOUD

Bereits 2012 legte Kärcher mit einem ersten AWS-Account den Grundstein für seine strategische Cloud-Transformation. Von Anfang an war klar, dass die Cloud mehr als nur eine technische Veränderung sein sollte – sie wurde zur Basis für eine modernere, agilere IT-Infrastruktur. Zoi unterstützte Kärcher bei der Umsetzung der langfristigen Cloud-Strategie –von der IT-Neustrukturierung über die Migration bis zur Cloud-Optimierung.

Die Kompetenz von Zoi, uns bei der Bewältigung unserer Transformation in die Cloud zu unterstützen, verschafft uns den nötigen Freiraum, um uns auf eines der wichtigsten Unternehmensprinzipien von Kärcher zu konzentrieren: die Innovation.

Leonhard Kerscher, Vice President IT & Digital Transformation

Im Juli 2024 migrierte Zoi als Technologiepartner erfolgreich alle SAP-ERP-Systeme zu AWS, womit über 90 % der ITInfrastruktur cloudbasiert sind. Das Ziel: Ab 2025 100 % cloud-native zu operieren.

DIE ERGEBNISSE SPRECHEN FÜR SICH

20 % sofortige Kosteneinsparung i. Vgl. zu vorherigem Server- und Rechenzentrum

Bereitstellung globaler Workloads in Tagen statt Monaten

7 Monate für die Migration der ersten 100 Anwendungen

CLOUD COUNTS: INNOVATIONEN IM KERNGESCHÄFT BESCHLEUNIGEN

Mit Zoi als Partner war der Weg in die Cloud nicht nur eine technische Transformation, sondern ein Sprungbrett für Innovation und neue Arbeitsweisen.

Die Vorteile der Cloud enden nicht bei der IT-Infrastruktur. Auch im Kerngeschäft – wie beim vollautonomen Reinigungsroboter Kira – zeigt sich die Stärke der AWS-Cloud. Kira wird durch cloudbasierte IoT-Lösungen überwacht und gewartet. Echtzeitdaten strömen in die Cloud, Wartungen werden geplant, bevor etwas ausfällt. Das bedeutet weniger Ausfallzeiten, mehr Effizienz und – wie immer bei Kärcher – mehr Sauberkeit.

MIT ZOI UND AWS: IHRE CLOUD-STRATEGIE, PUNKTGENAU

UMGESETZT

Ob globale Skalierung oder effizientere interne Prozesse – mit Zoi haben Sie den richtigen Partner an Ihrer Seite, um Ihre Cloud-Strategie präzise und zukunftssicher umzusetzen. Kärcher hat es vorgemacht –jetzt sind Sie dran.

DER IDEALE ZEITPUNKT FÜR IHRE

CLOUD-STRATEGIE IST JETZT!

Mit klarer Planung und Best Practices sorgen wir für eine erfolgreiche Transformation. Zoi begleitet Sie bei jedem Schritt – von der ersten strategischen Beratung bis zur effizienten Umsetzung.

Kontaktieren Sie uns noch heute, um ein kostenloses Beratungsgespräch mit zertifizierten SAP- und Cloud-Experten zu vereinbaren.

ETL steht für Extract, Transform, Load. Null-ETL ist eine Reihe von Integrationen, die den Aufbau von ETL-Datenpipelines überflüssig machen oder minimieren.

gemacht. Zum Zeitpunkt des Erscheinens dieses Artikels wurden folgende Integrationen unterstützt:

• Aurora (MySQL-kompatibel)

• Aurora (PostgreSQL-kompatibel) – Preview

• RDS for MySQL

• DynamoDB – Preview

• S3 via Auto-Copy / Continuous File Ingestion

– Preview

Darüber hinaus existiert für Redshift eine Integration mit dem Big-Data-Processing-Framework Apache Spark, so dass in Redshift gespeicherte Daten schnell und einfach zum Beispiel mit Amazon EMR, AWS Glue und Amazon SageMaker verarbeitet werden können. Mittels Redshift Streaming Ingestion ist der Service außerdem in der Lage, Streaming-Daten direkt aus Kinesis Data Streams oder Amazon MSK, dem gemanagten Service für die weitverbreitete Streaming-Plattform Apache Kafka, aufzunehmen. Die Konfiguration und Nutzung der Integrationen sind vollständig mit den AWS-Sicherheitsmechanismen

ANWENDUNGSFÄLLE

abgesichert, so dass z.B. nur autorisierte Nutzer eine Zero-ETL-Integration erstellen können.

Amazon OpenSearch Service ist eine gemanagte, hochgradig skalierbare Such- und Analyseplattform. OpenSearch, als Open Source Projekt aus dem weit verbreiteten ElasticSearch Stack hervorgegangen, findet vorrangig Anwendung im Bereich der Logdatenanalyse, Anwendungsüberwachung und Websuche, ist aber auch darüber hinaus sehr vielseitig einsetzbar. Zero-ETLIntegrationen zur einfachen Überführung von Daten in Amazon OpenSearch oder die direkte Abfrage existieren derzeit für:

• DocumentDB

• DynamoDB

• S3 (direkte Abfrage von Daten in S3 aus OpenSearch heraus ohne Replikation)

Amazon Athena unterstützt Zero-ETL durch die direkte Abfrage von Daten in Amazon S3 und über 30 weiteren Datenquellen. Dieser serverlose Abfrageservice erfordert keinerlei ETL-Prozesse, was die Nutzung und Analyse von Daten vereinfacht. Unternehmen können ohne Verzögerungen und ohne zusätzliche Infrastruktur SQL-Abfragen auf große Datensätze und über mehrere Datenquellen hinweg ausführen.

Autor: Heidi Schuster

– WO ZERO-ETL SEINE STÄRKEN AUSSPIELT

Zero-ETL zeigt seine Vorteile insbesondere in Szenarien, in denen Agilität und Geschwindigkeit entscheidend sind. Unternehmen, die auf die schnelle Aufnahme neuer Datenquellen und Echtzeit-Analysen angewiesen sind, profitieren von der geringen Komplexität und den reduzierten Kosten. Dies trifft beispielsweise zu bei:

• Finanzdienstleistenr: Echtzeitbewertungen von Marktbewegungen oder Kreditrisiken ermöglichen schnellere Entscheidungen und minimieren potenzielle Verluste.

• Retail und eCommerce: Durch die Verarbeitung von Echtzeit-Kundendaten lassen sich personalisierte Empfehlungen generieren,

die zu einer besseren Conversion-Rate und höheren Umsätzen führen.

• IoT-Sensordatenanalysen: In der Analyse von Sensordaten aus IoT-Anwendungen sorgt Zero-ETL für schnelle Reaktionszeiten, etwa in der Überwachung und Steuerung von Industrieanlagen.

Mit Zero-ETL entfällt die Notwendigkeit von ETLInfrastrukturen, was Kosten senkt und die Skalierung vereinfacht. Die erhöhte Flexibilität ermöglicht es, Datenlandschaften dynamisch an neue Anforderungen anzupassen, ohne komplexe ETLPipelines zu implementieren oder bestehende Prozesse zu modifizieren.

SVA ist seit 10 Jahren AWS-Partner

Im Fokus: Digitale Souveränität

Seit 2014 migriert SVA ihre Kunden in die Cloud. Mit der European Sovereign Cloud (ESC) entsteht ein weiterer Baustein im AWS Ökosystem für hochregulierte Märkte.

SVA hat sich auf hochregulierte Märkte spezialisiert und verknüpft in den Bereichen Healthcare, Automotive, Financial Services und dem öffentlichen Dienst führende technische Expertise mit sehr tiefgreifendem Branchen-Know-how zu 100% aus Deutschland.

Der öffentliche Sektor und viele andere Branchen haben mittlerweile verstanden, dass die Modernisierung der öffentlichen Verwaltung in Zeiten zunehmenden Personalmangels nicht ohne die Public Cloud und spezialisierte Partner möglich ist. Unsere Kompetenzen in Kombination mit den technischen Möglichkeiten von AWS und AWS ESC unterstreichen unser Bestreben, Kunden bei ihrer Public Cloud Transformation zu unterstützen und dabei die digitale Souveränität, maximale IT-Sicherheit und die Kritikalität von Daten in den Vordergrund zu stellen.

TECHNOLOGISCH UNABHÄNGIG

Digitale Souveränität basiert nach unserem Verständnis auf drei Eckpfeilern: Datenlokalisierung, transparente Betriebs& Zugriffsprozesse sowie Resilienz. Der bewusste Einsatz von Public-CloudPlattformen in Multi- und Hybrid-Cloud Szenarien bedeutet für uns, strategische Abhängigkeiten in Einklang mit regulatorischen Anforderungen zu bringen und dabei keine Kompromisse in Bezug auf Datensicherheit sowie Datenschutz einzugehen.

MAXIMALE TRANSPARENZ

Mit der European Sovereign Cloud stellt AWS eine unabhängige, europäische Lösung bereit, die den aktuellen Herausforderungen von deutschen Unternehmen und Institutionen der öffentlichen Hand gerecht werden soll.

SVA bietet einen maßgeschneiderten Ansatz, der nationale Regulatorik mit Public-Cloud-Infrastrukturen in Einklang bringt. Unsere AWS-zertifizierten Experten bieten End-to-End-Beratung und -Implementierung von souveränen Cloud-Lösungen. Angefangen mit einer sicheren und konformen Landing Zone für Data Governance und Compliance bis hin zu Datenlokalisierungsstrategien, Cybersicherheit und Risikomanagement.

SVA: Ihr Partner mit mehr als 10 Jahren AWS Expertise.

Weitere Infos finden Sie hier: https://www.sva.de/de/partner/ aws/digitalsovereignty

Eigene Prozessoren für KI, Compute und Infrastruktur

AWS ist nicht nur einer der wichtigsten Kunden von Nvidia, AMD und Intel, die Cloud-Company entwickelt auch selbst maßgeschneiderte Prozessoren für die eigene Infrastruktur und für KI-Anwendungen.

Projekt Ceiba: So nennt sich der gigantische KISupercomputer, den AWS für Nvidia aufbaut und der mit seinen 20.736 GB200 Grace-BlackwellSuperchips von Nvidia und 414 ExaFLOPS Leistung ganz vorne in der Top-500-Liste der Supercomputer mitspielen soll. Daneben nutzt AWS auch in anderen Teilen der eigenen Cloud Massen von Nvidia-GPUs sowie Prozessoren von AMD und Intel für KI-Anwendungen aller Art. So stehen seit April die EC2-G6-Instanzen mit L4Tensor-Core-GPUs von Nvidia zur Verfügung, die sich für Deep-Learning-Inferenz- und GrafikWorkloads anbieten. Allerdings verlässt sich der Cloud-Anbieter nicht komplett auf die etablierten CPU- und GPU-Hersteller, sondern entwickelt parallel eigene Prozessoren für Server, KI-Workloads und ein Netzwerk mit möglichst geringer Latenz.

Zuständig für deren Entwicklung ist primär das israelische Unternehmen Annapurna Labs, das AWS 2015 übernommen hat. Dessen erste Produkte waren Chips für das Nitro-System, das Sicherheits- und I/O-Funktionen übernimmt, danach folgten Graviton-CPUs für Server und Storage-Systeme und mit Inferentia und Trainium Beschleuniger für Inferencing, Deep Learning und

Training. Das Annapurna-Labs-Team ist derzeit über Standorte in Tel Aviv in Israel, Toronto in Kanada und Austin, Texas in den USA verteilt. „Unsere Leitlinie ist, den Kunden mehr Auswahl, niedrigere Kosten und eine höhere Performance zu bieten“, sagt Rami Sinno, Director of Silicon Engineering bei Annapurna Labs. „Durch die Integration der kompletten Chip-Entwicklung InHouse ohne Abhängigkeit von externen Partner können wir Chips sehr schnell liefern.“ In einem Gespräch mit Reuters im Juli dieses Jahres hat Sinno betont, dass die Kunden zunehmend günstige Alternativen zu Nvidia-GPUs suchen – und AWS könne diese liefern.

Machine Learning und KI liegen bei Amazon in den Genen, wie das Unternehmen betont. Schon seit 25 Jahren nutze man diese Technologien für Aufgaben wie die Empfehlungen auf dem Shopping-Portal oder die Optimierung der Logistik. Bei AWS nutzen inzwischen schon mehr als 100.000 Kunden die KI- und ML-Dienste, so der Hyperscaler. Daher auch die Entscheidung, in die eigene Entwicklung maßgeschneiderter Hardware zu investieren und diese für die Nutzer auch attraktiv zu machen. So hat AWS gerade ein Pro -

BILD: GIUSEPPE CAMMINO - STOCK.ADOBE.COM / KI-GENERIERT

Das Beste aus Cloud und Hybrid: NetApp Deutschland

GmbH und Slalom Deutschland gehen starke Partnerschaft ein.

NetApp und Slalom vereinen ihre Kompetenzen in einer neuen Partnerschaft. Gemeinsam bieten NetApp, der Experte für intelligente Dateninfrastruktur und der Business- und Technologieberater Slalom ihren Kunden modernste Lösungen – etwa für Cloud- und GenAI-Projekte in Verbindung mit AWS.

Enge Partnerschaften als Erfolgsfaktor

Partnerschaften mit führenden Technologieanbietern sind ein zentraler Bestandteil der Strategie von Slalom. Mit NetApp hat das Unternehmen nun einen weiteren starken Partner hinzugewonnen. „NetApp war von Anfang an unser Wunschpartner,“ betont Matei Leventer, Alliances Lead bei Slalom Deutschland. Als menschenzentriertes Tech-ConsultingUnternehmen verfolgt Slalom einen kollaborativen Ansatz, der von der strategischen Beratung über die Umsetzung und Implementierung bis hin zur Befähigung der Mitarbeitenden reicht. Im Zentrum stehen digitale Transformation und die Einführung innovativer Technologien, die Slalom-Experten gemeinsam mit Kunden und Partnern umsetzen. „Technologie zu implementieren ist nur der erste Schritt. Wichtig ist, dass sie langfristig genutzt wird. Unser Enablement-Ansatz sorgt dafür, dass unsere Kunden die Technologie eigenständig erfolgreich anwenden können“, erklärt Dominik Beierschoder, Managing Director Technology Enablement bei Slalom.

Ganzheitliche Transformation und Change-Management

Die Transformationsstrategie von Slalom geht über rein technologische Ansätze hinaus. Besonders bei Projekten rund um KI und generativer KI, die tiefgreifende Veränderungen an Prozessen, Strukturen und Arbeitsweisen erfordern, legt das Unternehmen großen Wert auf die Einbindung der Menschen in den Transformationsprozess. Mit gezieltem Change-Management und enger Zusammenarbeit mit Kundenteams stellt Slalom sicher, dass Veränderungen nachhaltig verankert werden.

Globale Präsenz mit lokalem Fokus

Slalom agiert weltweit, verfolgt jedoch einen lokalen Ansatz. Um nah an den Kunden zu sein wurden in den letzten zwei Jahren Büros in München, Düsseldorf und Frankfurt eröffnet. Damit adressiert Slalom insbesondere global agierende mittelständische Unternehmen vor Ort. Als einer der größten AWS-Partner weltweit bringt Slalom über 20 Spezialisierungen ein, darunter die „Generative AI Services Competency“. Slalom wurde jüngst als „AWS Global System Integration (SI) Partner of the Year“ sowie als „AWS SI Migration Partner of the Year“ ausgezeichnet. „Slalom vereint globale Reichweite mit lokaler Nähe und bedient ein breites Kundenspektrum. Der Fokus auf Menschen bei der digitalen Transformation passt hervorragend zu NetApp. Wir freuen uns über die enge Partnerschaft“, so Dennis Vogel, Director Partner Sales Cloud & GSI bei NetApp Deutschland.

Synergien mit der „Power of Three“

Die Partnerschaft mit NetApp und die umfassende AWS-Expertise schaffen optimale Voraussetzungen für das Konzept der „Power of Three“. „Slalom integriert unsere NetApp-CloudTechnologie durch tiefes Know-How mit AWS-Services“, erklärt Vogel. Diese Herangehensweise vereint AWS-CloudServices, NetApp Public Cloud Services und die Expertise von Slalom in maßgeschneiderten Lösungen. In Kundenprojekten agiert Slalom als Berater und Integrator und erweitert AWS-Infrastruktur und NetAppDateninfrastruktur mit spezifischem Kundenwissen. „Wir verbinden die Komponenten, um gezielt Kundenprobleme zu lösen“, erläutert Beierschoder. Dabei zielt Slalom darauf ab, Kunden in die Lage zu versetzen, neue Technologien eigenständig zu nutzen.

On-Premises-Daten für GenAI-Anwendungen

Gerade bei komplexen Projekten wie GenAI lassen sich durch Zusammenarbeit erhebliche Mehrwerte für Kunden realisieren. Unternehmen müssen ihre

eigenen Geschäftsdaten für solche Anwendungen nutzbar machen, die oft noch on-premises in eigenen Rechenzentren liegen. Mit Hilfe des AWS Service basierend auf NetApp Technologie„Amazon FSx for NetApp ONTAP“ unterstützt Slalom Unternehmen, diese Daten für Cloud-Services wie „Amazon Bedrock“ bereitzustellen. „Unser Mehrwert liegt darin, die Datenschätze unserer Kunden in hybriden Umgebungen zu erschließen, in die Cloud zu führen und somit z.B. wertvolle GenAI-Lösungen zu ermöglichen“, resümiert Denis Gassmann, President und Country Lead bei Slalom Deutschland.

Über Slalom

Slalom ist eine global tätige Unternehmensund Technologieberatung. Das Unternehmen bietet Dienstleistungen in den Bereichen Strategie, Technologie und Geschäftstransformation an. Slalom ist bekannt für seinen menschenzentrierten Ansatz und arbeitet eng zusammen mit Experten bei den Kunden zusammen, um agil und in Zusammenarbeit maßgeschneiderte Lösungen zu entwickeln.

Mit über 12.000 Mitarbeitern in 8 Ländern weltweit, legt Slalom großen Wert auf die Zusammenarbeit und Partnerschaften mit führenden Technologieanbietern. Ihr Ziel ist es, sowohl kunden- als auch mitarbeiterzentriert zu agieren und nachhaltige, wertstiftende Ergebnisse zu erzielen.

AWS Lead Slalom Germany patrick.domcke@slalom.com Slalom Ansprechpartner

Patrick Domcke

Mit Trainium 2 will AWS die Abhängigkeit von Nvidia vermindern. Der neue Beschleuniger soll beim KI-Training die vierfache Performance der ersten TrainiumGeneration liefern.

Graviton 4 ist die neueste ARM-CPU von AWS mit 96 Cores und schnellerer Speicheranbindung. Zudem unterstützt er den Betrieb in Dual-Socket-Systemen.

gramm mit dem Namen „Build on Trainium“ angekündigt, mit dem Forscher auf Antrag einen Cluster mit bis zu 40.000 Trainium-Chips kostenlos nutzen können. Aktuell steht zudem die allgemeine Verfügbar keit der Ende 2023 angekündigten Trainium2-Beschleuniger bevor.

Über die Architektur von Trainium 2 hat AWS bislang nicht viel verraten, außer dass er über 96 GB HBM verfügt, dreimal so viel wie der erste Trainium, und beim Training viermal schneller sein soll. Dabei soll die Energieeffizienz um den Faktor zwei steigen. Bilder zeigen, dass der Prozessor aus zwei Chips mit jeweils zwei HBMStacks aufgebaut ist. Man kann aber davon ausgehen, dass eine Weiterentwicklung der beiden NeuronCore-V2-Engines in der ersten TrainiumGeneration verwendet wird, die neben einer Tensor-, einer Vektor- und einer Skalar-Engine sowie On-Chip-SRAM auch eine GPSIMD-Engine enthalten, mit der Anwender über das Neuron SDK eigene Operatoren implementieren und auf den NeuronCores ausführen können. Durch die beiden Chips auf dem Prozessor steigt vermutlich die Zahl der NeuronLinks auf acht, zudem kommt PCI Express 5.0 für die Verbindung zur Host-CPU zum Einsatz. Hergestellt wird die CPU vermutlich bei TSMC in einem fortschrittlicheren Prozess als Trainium 1. Mit dem neuen Beschleuniger hat AWS große Pläne und spricht von

Workloads liefern sollen. Einer der Nutzer wird Anthropic, mit den Claude-Modellen einer der schärftsten Konkurrenten für OpenAI. Das KIStartup, in das Amazon bisher etwa vier Milliarden US-Dollar investiert hat, nutzt für das Training die AWS-Infrastruktur und teilweise bereits die erste Generation der Trainium-Beschleuniger. Mit der neuen Generation soll das Training schneller und effizienter erfolgen. Die Claude-Modelle sind über Amazon Bedrock als Managed Service für Kunden verfügbar. Für das Inferencing hat AWS den Inferentia-2-Chip in petto, der ähnlich wie der Trainium der ersten Generation aufgebaut ist und lediglich über zwei statt vier NeuronLinks für die Chip-zu-Chip-Kommunikation verfügt.

Der ARM-Prozessor Graviton 4 wurde gleichzeitig mit Trainium 2 im November 2023 angekündigt und ist seit Juli 2024 generell verfügbar. Laut AWS verfügt die neue CPU nun über 96 ARM-v9-Cores und 12 Speicherkanäle für DDR5-5600-Module. Damit soll er eine um 30 Prozent höhere Rechenleistung liefern als Graviton 3 mit seinen 64 ARMCores und eine um 75 Prozent höhere Speicherbandbreite. Das spielt auch bei KI-Workloads eine Rolle, da so die Bereitstellung von Daten für das Training oder Feintuning von Modellen sowie für Vektordatenbanken als Grundlage für Retrieval Augmented Generation (RAG) schneller erfolgen kann. Herkömmliche Compute-intensive Workloads sollen auf den mit bis zu 192 vCPUs verfügbaren r8g-Instanzen ebenfalls schneller und effizienter laufen, verspricht AWS.

Mehr unter: https://voge.ly/AWS-KI-Studie/

Autor: Klaus Länger

BILD:AWS

nd-to -E nd

Cloud Tra nsfor mat ion

Geht es um die Zukunf tsfähigkeit von Unternehmen, spielen Cloud-Ser vices eine entscheidende Rolle Doch noch immer zögern Unternehmen mit der parenz über Kosten und Nutzen oder das Know-how, um die Implikationen der Cloud-Einführung für alle Unternehmensbereiche zu bewältigen.

U ns er e ve r sc h i e de n e n G esc h ä f t sb er e ic h e, e i n e globa l e Re ic hwe i te u n d e i n hoh es M a ß a n U

Kunden zuzuschneide rn

Von de r S t r a tegi e bi s hi n zu r I mp l e m e nt i er u ng ve r fügt P wC gemeinsam mit Strate gy& übe r umfassende Fähigkeiten, um Kunden auf C - Level zu be raten und die angestrebten Geschäf tse rgebnisse in allen Be reichen (Menschen, Prozesse, Te chnologie) umzuset zen

Current state Infrastructure & Cloud readiness assessment Cloud Financial Management & FinOps

Native Development

Strategy

Cloud Architecture & Migration Roadmap

Tools & Platforms assessment (PaaS, SaaS, IaaS)

Migration Execution

Application Migration

Application Moder nization & Containerization

DevSecOps/SRE/ Infrastructure as Code

ERP on Cloud (SAP) API Management

Morten Wetjen Director | AWS Cloud Practice, PwC Deutschland

+49 160 91925239

morten .wetjen@pwc.com

Data Migration

Cloud DB/DWH, Data Lakes & Data Mesh Cloud environment / services management AI / ML on Cloud, Responsible AI

Cloud Security (Infrastructure, Data, Cyber)

Cloud Compliance with Risk & Regulatory requirements

Mark Spitzer

AWS Alliance Driver, PwC Deutschland

+49 171 5560923

mark .spitzer@pwc.com

Reporting Analytics, ESG & Sustainability reporting

Mehr über PwC & Amazon Web Services

KI-Kompetenzen für den Arbeitsmarkt der Zukunft

KI-Expertise gewinnt für die Karriereentwicklung und das Gehaltsniveau rasant an Bedeutung. Um der wachsenden Nachfrage nach qualifizierten Fachkräften gerecht zu werden, unterstützt AWS mit verschiedenen Initiativen den Aufbau von KI-Kompetenzen weltweit.

Künstliche Intelligenz (KI) verändert nicht nur unseren Alltag, sondern auch die Arbeitswelt tiefgreifend. Eine Studie von März 2024, die AWS gemeinsam mit Access Partnership unter 6.500 Mitarbeitenden und 2.000 Arbeitgebern durchgeführt hat, zeigt: 86 Prozent der Arbeitgeber erwarten, dass ihre Organisation bis 2028 von KI angetrieben wird. Diese Entwicklung führt auf dem Arbeitsmarkt zu einer steigenden Nachfrage nach KI-Experten. Unternehmen sind der Studie zufolge bereit, Mitarbeitern mit entsprechenden Fachkenntnissen bis zu 30 Prozent höhere Gehälter zu zahlen.

Zwischen Bedarf und vorhandenen Kompetenzen klafft allerdings eine signifikante Lücke. Zwar sehen 60 Prozent der Arbeitgeber die Gewinnung von KI-Talenten als Priorität. Die Mehrheit unter ihnen (81 %) hat jedoch Schwierigkeiten, geeignete Kandidaten zu finden. Auch Arbeitnehmer schätzen ihre KI-Kenntnisse zurückhaltend ein: Nur 14 Prozent bezeichnen sich als „fortgeschritten“, während die Hälfte angibt, lediglich über Grundkenntnisse zu verfügen oder mit dem Aufbau von Kenntnissen gerade erst zu beginnen.

Um diese Kompetenzlücke zu schließen, gibt es mehrere AWS-Initiativen. Im Zentrum der Schulungs- und Bildungsoffensive steht das Programm „AI Ready“, das darauf abzielt, bis 2025 zwei Millionen Menschen weltweit durch kostenlose Schulungen KI-Kenntnisse zu vermitteln. Das Programm umfasst drei Hauptkomponenten.

• Kostenlose Online-Kurse: AWS bietet eine Vielzahl von kostenlosen Online-Kursen zu KI und generativer KI – von Einführungskursen bis zu spezialisierten Angeboten für Fortgeschrittene. Die Kurse richten sich an eine breite Zielgruppe sowohl in technischen als auch in nichttechnischen Rollen.

• AWS Generative AI Scholarship: Um 50.000 Studierenden, vorwiegend aus unterrepräsentierten Regionen und Gruppen, Zugang zu einem Kurs der Online-Akademie Udacity über generative KI zu ermöglichen, stellt AWS mehr als zwölf Millionen US-Dollar bereit.

• Kooperation mit Code.org: Die Zusammenarbeit mit der Non-Profit-Organisation zielt dar-

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auf ab, KI-Kenntnisse bereits frühzeitig in der Bildung zu verankern, indem Schülerinnen und Schüler spielerisch an Künstliche Intelligenz herangeführt werden.

Zusätzlich zu den Angeboten des AI Ready Programms bietet die AWS Skill Builder Plattform zahlreiche KI-bezogene Kurse und Lernpfade, die von AWS-Experten entwickelt wurden. Partnerschaften mit Drittanbietern wie Coursera erweitern das Angebot und machen es einer breiteren Zielgruppe zugänglich.

Auch Vertriebspartner von AWS stehen vor der Herausforderung, ihre eigenen Teams in Sachen KI fit zu machen. AWS hat daher maßgeschneiderte Ausbildungsprogramme entwickelt, die speziell darauf abzielen, die KI-Expertise im AWSChannel zu fördern. Durch neue Zertifizierungsoptionen können sich Partner zudem gegenüber ihren Kunden als KI-Spezialisten positionieren.

Das AI Center of Excellence for AWS Partners dient als zentrale Anlaufstelle für Fragen rund um das Thema Generative KI für alle Partner im AWSPartnernetzwerk (APN). Es stellt eine breite Auswahl an Bildungs- und Schulungsressourcen sowie Best Practices zur Verfügung. In Foren können Partner zudem Erfahrungen austauschen und mit anderen Mitgliedern des Netzwerks zusammenarbeiten.

AWS-Partner, die weitreichende Expertise in der Einführung und Implementierung Generativer KI-Technologien nachweisen können und mindestens vier Kundenprojekte erfolgreich abge -

schlossen haben, können im Rahmen des AWSCompetency-Programms die Spezialisierung „Generative AI Services Competency” erwerben.

Seit August 2024 gibt es zudem zwei neue Zertifizierungen:

• „AWS Certified AI Practitioner“: Die Zertifizierung deckt Grundlagen von Künstlicher Intelligenz und Maschinellem Lernen ab. Sie richtet sich vor allem an Interessierte in nicht-technischen Rollen wie Vertriebsmitarbeiter, Marketing-Experten oder Produktmanager.

• „AWS Certified Machine Learning Engineer –Associate“: Die weiterführende Zertifizierung richtet sich an Fachleute, die bereits Erfahrung im ML-Engineering oder verwandten Bereichen haben und ihre Fähigkeiten in der Implementierung und Optimierung von ML-Modellen auf AWS vertiefen möchten.

Durch seine breit angelegte Bildungsoffensive leistet AWS einen entscheidenden Beitrag, um die steigende Nachfrage nach Talenten mit KI-Expertise zu decken und KI-Kenntnisse möglichst breit in der Gesellschaft zu verankern. AWS-Partner haben die Möglichkeit, sich als kompetente KIBerater bei ihren Kunden zu positionieren und diese bei der erfolgreichen Implementierung von KI-Lösungen zu unterstützen.

Autor: Ulrike Garlet

Neue Features für den AWS Marketplace

Mit dem Marketplace hat AWS einen effizienten Marktplatz für Software, Daten, ML-Algorithmen, Container-Lösungen und Services aus der Cloud geschaffen. Seit dem Start vor zwölf Jahren investiert AWS kontinuierlich in den Ausbau der digitalen Plattform. Auch in den vergangenen Monaten sind einige Neuerungen dazugekommen, die den Mehrwert für AWS-Partner steigern.

Auf seinem Marketplace bringt AWS Angebot und Nachfrage nach Cloud-Produkten und -Dienstleistungen auf einer Plattform zusammen. Über 300.000 aktive AWS-Kunden treffen auf mehr als 4.000 Software-Anbieter (ISVs) und über 2.000 Systemintegratoren und VARs. Der digitale kuratierte Katalog umfasst mittlerweile über 15.000 Produkte aus mehr als 70 verschiedenen SoftwareKategorien. Unternehmen profitieren von einer großen Auswahl, schneller Bereitstellung der vorkonfigurierten Software und flexiblen Preismodellen.

Für AWS-Partner ist der Marketplace ein effizienter Vertriebskanal, um ihre Lösungen einer breiten Kundenbasis anzubieten und ihre globale Reichweite zu steigern. Die Nutzung der zentralen AWS-Infrastruktur vereinfacht die Einführung neuer Produkte. Marketplace-Partner können ihre Software-Lösungen als Amazon Machine Images (AMIs) oder Software-as-a-Service (SaaS) anbieten. Die „One-Klick-Bereitstellung“ beschleunigt

den Vertriebsprozess erheblich, da Kunden die Software nahtlos in ihre bestehende IT-Infrastruktur integrieren können.

Da AWS die Abrechnung und Zahlungsabwicklung übernimmt, werden Marketplace-Verkäufer von administrativen Aufgaben entlastet. Verschiedene Preismodelle, wie Abonnements oder Payas-you-go, ermöglichen es Partnern, flexibel auf die Bedürfnisse ihrer Kunden einzugehen. Über das Management-Portal haben sie zudem Zugang zu Analysewerkzeugen zur Überwachung und Optimierung ihrer Verkaufsleistung.

Seit der Einführung im Jahr 2012 hat AWS den Marketplace stetig weiterentwickelt. Auch in den vergangenen Monaten wurde eine Reihe von neuen Funktionen eingeführt, um den Mehrwert der Plattform für Kunden und Partner zu steigern.

Seit Oktober 2024 ist es etwa möglich, Angebote für SaaS-Lösungen und Professional Services in

Storm Reply Road.MAP

Der maßgeschneiderte Weg in die Cloud

Jede Branche hat ihre eigenen Bedürfnisse, für viele Geschäftsfelder gelten besondere Regularien und Vorschriften. Einen höheren Mehrwert für Unternehmen bietet die Cloud vor allem dann, wenn die Migration die individuellen Ziele berücksichtigt: zum Beispiel maximale Datensicherheit, geringere Kosten, hohe Flexibilität und Zukunftssicherheit, minimierter ökologischer Fußabdruck. Wer das nicht schon in der Planung seiner Cloud-Migration berücksichtigt, muss später mehr Aufwand in die Fehlerkorrektur und Anpassung stecken.

Andy Jassy

Storm Reply holt daher schon im ersten Schritt, Know-how und Fachexpertise aus seinem Netzwerk mit an Bord. Dieses Fachwissen, zugeschnitten auf die jeweilige Branche oder Anforderung, zu diesem frühen Zeitpunkt einzubinden, hat viele Vorteile: Prozesse können so geplant und angepasst werden, dass die Migration in die Cloud auch wirklich die erwarteten Kosteneinsparungen bringt. Der Umzug in die Cloud verläuft später schneller und e ektiver, Fehler und Ausfälle werden vermieden. Erst durch den starken Fokus auf die speziellen Kundenbedürfnisse entstehen Lösungen, die alle gewinnbringenden Möglichkeiten des Cloud Computing ausschöpfen.

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- for Independent Software Vendors (ISVs)

- for Regulated Industries

- for Data

- for Open Source

- for Internet of Things

Sie ihre Cloud Reise

Euro zu erstellen. Partner können die SaaSLösungen ihren Kunden über Channel Partner Private Offers (CPPO) nun in Euro anbieten, sofern der ISV dies erlaubt.

Zudem hat AWS den Registrierungsprozess für neue Marketplace-Verkäufer deutlich vereinfacht. Mit einer Schritt-für-Schritt-Anleitung können sich ISVs und Reseller mit wenigen Klicks als Verkäufer im AWS Marketplace anmelden. Die neue Funktion erleichtert den Onboarding-Prozess und senkt damit die Einstiegshürden für MarketplaceVerkäufer. Seit Oktober 2024 können Partner einen lokalen Euro- und/oder US-Dollar-Account hinterlegen, so dass die Bezahlungen jetzt direkt auf diese Konten erfolgen.

Im Rahmen des Distribution Seller of Record (DSOR) Programms können ausgewählte Distributoren Transaktionen im AWS-Marketplace für ihre Reseller-Partner optimieren. Das Anfang des Jahres gestartete Programm vereinfacht den Zugang zum Marketplace vor allem für ISVs, die mit AWS ausschließlich über die Distribution zusammenarbeiten.

Mit mehreren neuen Features unterstützt AWS seine Partner bei der Vorbereitung und Durchführung von Vertragsverlängerungen. Ein neues QuickSight-Dashboard bietet automatisierte Benachrichtigungen, erweiterte Berichtsfunktionen und Tools zur proaktiven Steuerung von Verlängerungen. Durch einen individuell einstellbaren Datumsfilter können sich Reseller etwa rechtzeitig über auslaufende Verträge informieren lassen, um genügend Zeit für die Aushandlung einer Verlängerung zu haben. Die Neuerungen unterstützen Vertriebspartner dabei, ihre Kundenbeziehungen zu stärken und kontinuierliche Umsätze zu generieren.

AWS hat zudem die Marketplace Catalog API überarbeitet, um die Integration für MarketplaceVerkäufer zu vereinfachen. Die neue Programmierschnittstelle erleichtert die Integration von Produktkatalogen und bietet erweiterte Möglich-

keiten zur Automatisierung und Verwaltung von Produktdaten. Verkäufer können auf diese Weise ihre Kataloge effizienter aktualisieren, neue Produkte schneller hinzufügen und ihre Angebotsstrategien besser steuern. Über eine Discovery und Catalog API können Partner zudem ihren eigenen Onlineshop mit dem AWS Marketplace verknüpfen.

AWS hat den Marketplace in gängige Beschaffungssysteme wie SAP Ariba, Coupa und Workday integriert, um einen reibungslosen Ablauf zu gewährleisten. Kunden können den Einkauf von Softwarelösungen über den AWS Marketplace jetzt nahtlos in ihre bestehenden Beschaffungsprozesse integrieren. Die Integration erleichtert für Marketplace-Partner vor allem die Zusammenarbeit mit großen Unternehmen, die auf standardisierte Beschaffungssysteme angewiesen sind.

Die Möglichkeiten für Marketplace-Partner, Umsatz mit Professional Services zu generieren, wurden erweitert. Seit Anfang des Jahres können Partner Professional Services von Drittanbietern – etwa Implementierungsleistungen, Managed Services, Schulungen oder Premium-Support –weiterverkaufen. Kunden haben so die Möglichkeit, neben der Software auch die von ihnen gewünschten Professional Services über einen Partner ihrer Wahl zu beziehen.

Die neuen Funktionen und Updates im AWS Marketplace erleichtern es Partnern nicht nur, ihre Software und Dienstleistungen zu verkaufen, sondern auch ihr Angebotsportfolio zu erweitern. Durch die kontinuierliche Optimierung der Beschaffungsprozesse für Cloud-Software und -Services bringt der AWS Marketplace eine stetig wachsende Zahl an Käufern und Verkäufern auf einer zentralen Plattform zusammen.

Autor: Ulrike Garlet

Wie schnell können Sie in die AWS Cloud migrieren?

Unser Anspruch - Ihre schnelle und sichere Migration zu AWS mit Rapid Migration!

Mit SoftwareOne wird Ihre Cloud-Migration effizient, unkompliziert und kostengünstig. Dank unserem Rapid Migration-Ansatz profitieren Sie von bewährten Migrationsmethoden und einem transparenten Festpreis pro Server. Unsere Expertise sorgt dafür, dass Sie Ihre Daten in kürzester Zeit sicher in die AWS Cloud bringen und direkt von den Vorteilen der Cloud profitieren.

Ihre Vorteile:

Operative Vorbereitung und detaillierte Planung für einen reibungslosen Start

Schnelle Bereitstellung einer sicheren und skalierbaren Multi-Account AWS Landing Zone inkl. Governance und Kostenmanagement

Nutzung nativer Migrationstools für minimalen Aufwand und schnelle Wertschöpfung

Unterstützung durch Cloud Managed Services für optimalen Betrieb

Funding der Migrationskosten durch das AWS Migration Acceleration Program

Starten Sie jetzt Ihre Reise in die Cloud. Mit SoftwareOne an Ihrer Seite!

Einfach und sicher: VDI in der Cloud mit Thin Client

Die Amazon Workspaces sind verwaltete virtuelle Desktops, die den IT-Admins in Unternehmen das Leben erleichtern sollen. AWS bietet sie in personalisierter Form an oder als günstige Pool-Variante. Einen Thin Client gibt es ebenfalls.

Im Oktober 2025 ist es soweit: Microsoft stellt den kostenlosen Support für Windows 10 ein. Bis dahin wird in vielen Unternehmen viel Arbeit auf deren IT-Mannschaft zukommen. Windows 11 muss installiert und die benötigte Software eingerichtet werden, teilweise sind neue Rechner aufzusetzen, wenn die alten Maschinen nicht mehr unterstützt werden. Mit verwalteten virtuellen Desktops in der AWS Cloud fallen diese Arbeiten weg und ebenfalls große Investitionen in neue PCs oder Notebooks. Ein günstiger Thin Client genügt für den Zugang und auch für anspruchsvolle Anwendungen. Abgerechnet wird entweder monatlich oder sogar stündlich, falls Arbeitsplätze nur für Stoßzeiten benötigt werden.

Amazon Workspaces ist ein vollständig verwalteter VDI-Service (Virtuelle Desktop Infrastruktur), den AWS in zwei Varianten anbietet: Als Workspaces Personal mit personalisiertem Desktop und persistentem Storage für die Arbeit wie mit dem eigenen Rechner und als kostengünstigeren Workspaces Pools für Benutzergruppen, die das nicht benötigen. Hier wird bei jedem Login ein frischer Desktop gestartet für Einsatzszenarien wie Callcenter, Schulungen oder kurzfristige Zeit-

arbeit. Einstellungen wie etwa Bookmarks und Daten können allerdings am Ende einer Session gespeichert und für die nächste Session wiederverwendet werden. Beide Varianten können gemeinsam über die AWS-Managementkonsole konfiguriert und verwaltet werden.

Ein Onboarding-Tool führt Schritt für Schritt zu der besten Workspaces-Konfiguration für den jeweiligen Anwendungsfall, also der Zahl der vCPUs sowie der Größe des Arbeitsspeichers und des Storage. Für Workstation-Anwendungen stehen zudem virtuelle GPUs zur Verfügung. Als Betriebssysteme stehen bei Workspaces Personal Windows, Amazon Linux, Ubuntu und Red Hat Enterprise Linux zur Wahl. Zudem können Kunden ihre eigenen Windows- und Microsoft-365Lizenzen verwenden oder Microsoft-OfficeAnwendungen über AWS buchen. Vordefinierte Bundles für unterschiedliche Aufgaben erleichtern den Start, Administratoren können zudem eigene Workspace-Images und Bundles definieren. Seit August dieses Jahres ermöglicht AWS zudem die Nutzung von Microsoft Intune für das Geräte- und von Microsoft Entra ID für das Identitäts-Management. Mit dem Cost Optimizer für

Erfolg in der Public und Hybrid Cloud: Mit Kyndryl zur intelligenten IT-Modernisierung

Kyndryl kombiniert jahrzehntelange Infrastruktur-Expertise mit den Vorteilen der AWS-Cloud

Wir bringen Ihre IT nahtlos in die Cloud und machen Ihre Systeme fit für die Zukunft – schnell, sicher und flexibel. Starten Sie mit uns in eine neue Ära der digitalen Transformation!

Transformation geschieht nicht um der Technologie willen, sondern zur Erfüllung konkreter Geschäftsziele. Die Motive hierfür können vielseitig sein – von organisatorischen Restrukturierungen über Cloud-Migration bis hin zur Implementierung innovativer Technologien wie Künstlicher Intelligenz. Mit jahrzehntelanger Expertise, als Platform Provider, im Betrieb der weltweit größten Infrastrukturen unterstützen wir Unternehmen auf ihrem Weg in die Cloud Durch die Partnerschaft mit AWS profitieren Kunden von unserem tiefen Verständnis ihrer IT-Umgebungen sowie von der umfassenden Cloud-Expertise unserer AWS-Spezialisten.

Unsere besondere Stärke liegt darin, das Beste aus beiden Welten zu vereinen: Bewährte Legacy-Systeme werden intelligent mit innovativen Cloud-Lösungen kombiniert. So bauen wir eine Brücke zwischen Alt und Neu und sind der ideale Partner für Unternehmen, die ihre bestehenden Systeme zukunftssicher gestalten und zugleich die Vorteile der Cloud nutzen möchten.

Modernize – Innovate – Secure Mit einem umfassenden „Modernize –Innovate – Secure“-Konzept unterstützt Kyndryl Unternehmen dabei, veraltete IT-Infrastrukturen zu modernisieren und On-Premises-Infrastrukturen nahtlos mit cloudbasierten Systemen zu verbinden. Die hybride Modernisierungsstrategie setzt auf bestehenden Investitionen auf und schafft eine einheitliche, skalierbare und sichere IT-Landschaft, die flexibel auf die dynamischen Anforderungen moderner Geschäftsmodelle reagiert Kyndryl Consult stellt erfahrene Berater bereit, die gezielt auf die Bedürfnisse der Unternehmen eingehen und digitale Transformationsprojekte effizient voran-

Gelebte„Power of Three“ am Beispiel Automobilsektor Diese Mehrwerte bilden die Basis des„Power of Three“-Modells, in dem wir die Technologien von NetApp und AWS mit Kyndryls Expertise in den Bereichen Integration, Consulting oder Managed Services vereinen.

treiben. Jahrzehntelange Erfahrung, ein starkes Partnernetzwerk und sechs spezialisierte Practices ermöglichen eine beschleunigte Wertschöpfung Die marktführende Integrationsplattform Kyndryl Bridge liefert wertvolle Einblicke in das gesamte hybride System und ermöglicht eine datenbasierte, flexible Steuerung der IT-Ressourcen. Über 4.000 Kunden profitieren von Kyndryls 5G-Know-how, bewährten Automatisierungsstrategien und KI-Tools Als weltweit größter Anbieter von IT-Infrastrukturdienstleistungen betreibt und verbessert Kyndryl täglich die Systeme, die das Herzstück der globalen Wirtschaft bilden.

Ein Beispiel für diesen gemeinschaftlichen Ansatz ist unser gemeinsames Projekt für einen globalen deutschen Automobilhersteller Zusammen haben wir eine hybride Cloud- und Datenspeicherinfrastruktur aufgebaut, die zahlreichen Funktionen als Innovationsmotor dient.

NetApp stellt die intelligente Dateninfrastruktur für hybride Cloud-Daten bereit, während Kyndryl eine nahtlose Integration sicherstellt und durch seine globale Reichweite die Verwaltung der Enterprise-Speicherinfrastruktur in insgesamt 17 Märkten auf fünf Kontinenten orchestriert. Unser Infrastructure-as-a-ServiceModell sorgt dabei für höhere Verfügbarkeit und niedrigere Kosten im Vergleich zu einer selbst verwalteten Infrastruktur Gemeinsam können wir Unternehmen so unterstützen, ihre globalen Produktionsprozesse nachhaltig zu optimieren.

Nutzen Sie die Expertise von Kyndryl, um Ihre digitale Transformation zu beschleunigen. Kontaktieren Sie uns und erfahren Sie, wie unsere maßgeschneiderten Lösungen Ihnen dabei helfen können, Ihre Geschäftsziele schneller und effizienter zu erreichen: kontakt@kyndryl.com

Auf den ersten Blick gleicht der Amazon Workspaces Thin Client dem Fire TV Cube. Er ist aber, mit anderer Firmware und Software versehen, ein günstiger Zugang zu virtuellen Desktops in der AWS Cloud.

Amazon Workspaces behalten die Kunden oder deren Dienstleister die Kosten für die Nutzung im Auge. Zudem kann der kostenpflichtige Service einen Workspace automatisch zwischen stündlicher und monatlicher Abrechnung konvertieren. Bei Workspaces Pools erfolgt die Abrechnung immer auf Stundenbasis. Zudem steht nur Windows als Betriebssystem zur Verfügung, eigene Lizenzen können ebenfalls genutzt werden. Weitere End­User­ Computing­ Optionen von AWS sind Workspaces Secure Browser sowie AppStream 2.0 für das Streaming einzelner SaaS ­Anwendungen.

Als Endgeräte für virtuelle Desktops können Windows ­, Linux­ oder Mac­Rechner, Chrome ­

books, iPads, Android­ oder Amazon­Fire ­Tablets dienen. Als weitere günstige und einfache Option bietet Amazon seit Dezember 2023 den Workspaces Thin Client an. Das Gerät ist ein kleiner, würfelförmiger Rechner, der auf dem Amazon Fire TV Cube basiert. Er arbeitet mit einem ARMProzessor und verfügt über einen Fast­EthernetPort sowie Wi-Fi 6E für die Netzwerkanbindung. An Schnittstellen stehen ein HDMI-2.1-Ausgang sowie eine USB ­Buchse zur Verfügung. Ein Lautsprecher und ein Mikrofon sind ebenfalls an Bord. Für den Anschluss von mehr als einem Monitor sowie weiterer Peripherie offeriert Amazon einen zusätzlichen USB ­Hub. An Peripheriegeräten werden neben Mäusen und Keyboards auch Webcams und Headsets unterstützt. Auf dem Workspaces Thin Client sind ein für den Business ­Einsatz angepasstes Fire OS sowie die Zugangssoftware für Workspaces, Workspaces Secure Browser oder AppStream 2.0 vorinstalliert. Administratoren können die Geräte über einen eigenen Service verwalten. Inklusive Hub kostet der Thin Client bei Amazon 321 Euro (Stand November 2024).

Mehr unter: https://voge.ly/ThinClient/

Autor: Klaus Länger

AMAZON WORKSPACES CORE: VDI MIT TECHNOLOGIEPARTNERN

Unternehmen, die zwar VDI aus der Cloud nutzen wollen, aber dabei ihre gewohnten Lösungen beibehalten wollen, können das mit Amazon Workspaces Core tun. Der Service ist eine verwaltete virtuelle Desktop-Infrastruktur im Kombination mit VDI-Lösungen von Drittanbietern. Derzeit kooperiert AWS hier mit Citrix, Leostream und Workspot. Omnissa, vormals VMware End-User Computing und nun eine eigenständige Firma, setzt die Zusammenarbeit mit AWS fort. Die Basis bilden bei Workspaces Core ebenfalls virtuelle Rechner unterschiedlicher Leistungsstufen, die auf Wunsch auch virtuelle GPUs bieten. Die Lösungen profitieren hier laut AWS von der hohen Ver-

fügbarkeit und Resilienz der Cloud-Architektur. Die Verwaltungsebene, die Übertragungstechnologien sowie die Client-Applikationen stellen die Technologiepartner. Zudem sind so auch HybridCloud-Konstrukte möglich, bei denen beispielsweise Lastspitzen mit der Cloud abgefangen oder eine Migration vorbereitet wird. Zusätzlich wird ein Unified-Endpoint-Management geboten und es werden Thin Clients unterstützt, die mit Workspaces funktionieren. Bei Citrix kann zudem die HDX-Technologie auch aus der Cloud genutzt werden, die eine flüssige Übertragung mit hoher Auflösung und Audioqualität auch bei niedriger Bandbreite liefern soll.

BILD:AMAZON

PCG Trusted AIHub: Deine Daten, deine Kontrolle.

Ein Chemikalienhändler meldet eine Produktionsunterbrechung – hektische Suche nach Rezepturen mit der fehlenden Ingredienz beginnt. Bisher brauchte das manuelle Recherche, jetzt erledigt das eine generative KI auf Basis eines Large Language Models (LLM). Einfach prompten, und in Sekunden listet die KI betroene Rezepturen auf. Sie kann auch Bewerbungen mit Stellenausschreibungen abgleichen oder Text auf Lieferscheinen erkennen. Die Möglichkeiten sind nahezu endlos. Doch viele Unternehmen zögern, ihre wertvollen Daten für das KI-Training freizugeben, besonders, wenn LLMs auf unsichere Internetquellen zugreifen.

Die Lösung: PCG Trusted AIHub.

Das Framework ermöglicht es Unternehmen, KI-Agenten zu verwalten – 100% DSGVO-konform. Anders als bei ChatGPT greift AIHub nur auf firmeneigene Daten zu, liefert verlässliche Informationen und bewahrt Daten sicher vor ungewollter Nutzung.

Vorteilen des AIHubs.

•Datensicherheit garantiert: Im AIHub werden nur bei expliziten Wunsch Informationen aus dem Internet bezogen – sensible Daten bleiben sicher und verlassen das System nicht.

•Private Instanz: Sie sind Herr über Ihren AIHub.

Darin gelten die strengen Regeln der DSGVO – garantiert. So schützen Sie Ihr geistiges Eigentum.

•Benutzer-Management: Komfortabel und sicher dank SSO-Authentifizierung.

•Corporate Branding: Das Web-Interface lässt

Innerhalb des abgeschoeten AIHub arbeiten KI-Agenten – LLMs von Meta, Claude, AI21Labs und weiteren Anbietern. Diese sind in Bedrock, dem AWS-Service für generative KI, eingebeet und werden über einen privaten Link sicher im AWS Elastic Container Service skaliert.

Der AIHub ist vor allem interessant für Organisationen, die mit sensiblen Daten arbeiten, etwa in der öentlichen Verwaltung oder im Gesundheitswesen, aber auch für Unternehmen, die ihr geistiges Eigentum schützen wollen. Die technischen Voraussetzungen sind gering: der AIHub kann über eingebaute Konnektoren auf beliebige Datenspeicher zugreifen – zum Beispiel auf NetApp. Durch die nativen NetApp Technologien (Amazon FSx for NetApp ONTAP), ermöglicht der AIHub Kunden deutlich leichter und kostengünstig mit ihren eigenen Daten zu sprechen.

Viele internationale Unternehmen nutzen die intelligente und ganzheitliche Dateninfrastruktur dieses Anbieters.

Julian Grumbach: „Damit ist der AIHub perfekt für alle Unternehmen, die mit KI mehr aus ihren Daten herausholen möchten.“

sich nach den Designvorgaben Ihres Unternehmens gestalten.

•Nahtlose Integration: Tools wie Jira, Confluence sowie ihre firmeninternen Wissensquellen sind nahtlos integrierbar.

•Verwaltete Infrastruktur: Sie konzentrieren sich nur auf die Nutzung, um die technischen Aspekte kümmern sich PCG und AWS. Das spart Ihnen wertvolle Ressourcen für P flege und Wartung - der AIHub bleibt dabei immer auf den neuesten Stand.

•Keine monatlichen Gebühren: Sie zahlen nur, was Sie tatsächlich nutzen. Funding von AWS für Setup und Anwender-Workshop möglich.

Mehr Informationen auf pcg.io

Mit dem richtigen Large-Language-Modell zum KI-Erfolg

Die Auswahl eines passenden Large Language Models und die Entwicklung einer geeigneten Datenstrategie sind entscheidende Faktoren, um Künstliche Intelligenz erfolgreich einzusetzen. Mit Services wie Amazon Bedrock und Amazon SageMaker bietet AWS Unternehmen leistungsstarke Tools, um geeignete Sprachmodelle auszuwählen, zu entwickeln und zu betreiben.

Künstliche Intelligenz (KI) wird zunehmend zum Innovationstreiber in der Wirtschaft. Sie hat das Potenzial, in nahezu allen Geschäftsbereichen Effizienz und Wertschöpfung auf ein neues Niveau zu heben – von der Codegenerierung über eine optimierte Kundeninteraktion durch Chatbots bis zur Unterstützung von Entscheidungen durch eine schnelle Analyse großer Datenmengen.

Immer mehr Unternehmen nutzen KI für eine Vielzahl von Anwendungsfällen. Einer Studie von Gartner zufolge setzten Anfang 2024 bereits 40 Prozent der befragten Unternehmen generative KI in mehr als drei Geschäftsbereichen ein. Gartner prognostiziert, dass sich in den kommenden Jahren nicht nur die Verbreitung von KI weiter erhöhen wird, sondern auch die Einsatzbereiche spezifischer werden:

• Spezialisierte Anwendungen im Fokus: Bis 2027 werden über 50 Prozent der von Unternehmen genutzten Large Language Models (LLMs) für spezifische Branchen oder Geschäftsfunktionen entwickelt werden – ein deutlicher Anstieg gegenüber etwa einem Prozent im Jahr 2023.

• Synthetische Kundendaten gewinnen an Bedeutung: Bis 2026 dürften 75 Prozent der Unternehmen generative KI zur Erstellung synthetischer Kundendaten nutzen. Diese mithilfe von Algorithmen generierten Datensätze bilden reale Kundendaten nach, ohne personenbezogene Informationen zu enthalten. Durch die Erstellung fiktiver aber realistischer Kundenprofile können in Branchen wie dem Bankwesen, in denen reale Kundendaten aufgrund regulatorischer Vorschriften nicht genutzt werden dürfen, KI-Anwendungen trainiert werden, ohne die Privatsphäre der tatsächlichen Kunden zu verletzen.

• KI wird nachhaltig: Bis 2028 sollen 30 Prozent der GenAI-Implementierungen durch energiesparende Rechenmethoden optimiert werden, um den wachsenden Anforderungen an nachhaltige Technologien gerecht zu werden.

All diese Anwendungen basieren auf der Leistungsfähigkeit von Large Language Models (LLMs), die das Fundament für moderne KIAnwendungen wie Chatbots, Textgenerierung und Sprachverarbeitung bilden. LLMs sind ma-

Entfalten Sie das volle Potenzial Ihrer Daten

In unserer datengetriebenen Welt sind Unternehmen gefordert, Entscheidungen auf fundierte Analysen zu stützen.

Woodmark ist Ihr erfahrener Partner für die erfolgreiche Entwicklung und plattformunabhängigen Umsetzung

Ihrer datengestützten KI- und Cloud-Strategie.

Dabei entwickeln wir maßgeschneiderte Lösungen und Innovationen für Ihr Unternehmen und binden alle Entscheidungsträger frühzeitig ein, um Business in IT zu übersetzen.

Treffen Sie fundierte Geschäftsentscheidungen: Dank Ad-hoc-Analysen und nutzerfreundlichen Visualisierungen Ihrer KPIs in Dashboards werden Ihre Kennzahlen aussagekräftig dargestellt.

Sparen Sie wertvolle Zeit und Ressourcen: Mit unserem QuickSight Starterangebot reduzieren Sie die Entwicklungszeit neuer Dashboards von fünf auf nur 0,5 Arbeitstage.

Profitieren Sie von vier Stunden Integrationsunterstützung durch unsere Experten und gestalten im Anschluss selbst schnell und einfach ansprechende, benutzerfreundliche Dashboards.

GenAI Knowledge Agent

Ihr interner ChatGPT zur Dateien-Analyse

Genießen Sie einen leichten Einstieg in AI: Wir implementieren den GenAI Knowledge Agent ganz unaufwändig auf der Plattform Ihrer Wahl.

Profitieren Sie von einer maßgeschneiderten Lösung: Unsere Experten konfigurieren die Infrastruktur nach Ihren spezifischen Anforderungen und testen die Effektivität anhand Ihrer Daten.

Schnelle und umfassende Analysen Ihrer Dateien: Sie erhalten eine umfassende Schulung und Anpassung des Systems für Ihre Anwendungsfälle. Damit sind Sie direkt startklar!

schinelle Sprachmodelle, die mit riesigen Textdatensätzen – in der Regel Milliarden von Wörtern – trainiert werden. Die riesige Datenbasis versetzt die Modelle in die Lage, natürliche Sprache zu verstehen, zu verarbeiten und selbst Textausgaben zu generieren. Dabei kommen komplexe Algorithmen und neuronale Netzwerke zum Einsatz.

Zu den bekanntesten LLMs zählen aktuell:

• Claude von Anthropic

• GPT-3 und GPT-4 von OpenAI

• BERT und PaLM von Google

• LLaMA und BLOOM von Meta

• Mistral von Mistral AI

Die Auswahl an verfügbaren LLMs wächst rasant. Ein universell einsetzbares Modell, das sich für jedes Unternehmen eignet, gibt es dabei nicht. Die Wahl eines geeigneten Modells hängt stattdessen vom jeweiligen Einsatzzweck ab. Das stellt Unternehmen vor die Herausforderung, für jeden Anwendungsfall das passende Modell zu finden und dabei Kosten und Nutzen sorgfältig abzuwägen.

Einige Modelle lassen sich stark an individuelle Anforderungen anpassen und bieten spezialisierte Fähigkeiten, was sie für bestimmte Branchen und Geschäftsmodelle besonders interessant macht. Für allgemeine Anwendungen können dagegen kostengünstigere Modelle die bessere Wahl sein. Neben den bekannten Modellen großer Tech-Unternehmen gibt es spezialisierte OpenSource-Modelle, die für bestimmte Sprachen oder für spezielle Anwendungen Vorteile bieten können.

Unabhängig von der Wahl des LLMs ist die Qualität der Daten entscheidend für präzise Ergebnisse. Nur wenn ein Unternehmen über qualitativ hochwertige, gut strukturierte, aktuelle und ethisch vertretbare Daten verfügt, lassen sich LLMs effektiv einsetzen. Eine durchdachte Datenstrategie ist für Unternehmen deswegen unerlässlich. Diese sollte die Datenbeschaffung und -speicherung ebenso umfassen wie den Zugriff, die Verarbeitung und die Analyse der Daten. Auch die Einhaltung von Datensicherheitsregeln, Compliance-Vorgaben und ethischen Standards muss eine Datenstrategie abdecken. AWS bietet bereits

eine Reihe von Tools und Services, die Unternehmen bei der Auswahl oder Entwicklung passender LLMs unterstützen:

Der Service „Amazon Bedrock“ ermöglicht es Unternehmen, über eine einzige API verschiedene LLMs führender KI-Unternehmen zu testen und zu nutzen ohne eigene Infrastruktur aufbauen zu müssen. Partner wie AI21 Labs, Anthropic, Cohere, Meta, Mistral AI und Stability AI stellen ihre Modelle zur Verfügung. Durch die einfache Integration in bestehende AWS-Dienste gewinnen Unternehmen die Flexibilität, je nach Anwendungsfall das für sie am besten passende Sprachmodell auszuwählen. Durch Techniken wie FineTuning und Retrieval Augmented Generation (RAG) können Standardmodelle an spezifische Aufgaben angepasst werden. Umfassende Funktionen für Datenschutz, Datensicherheit und den verantwortungsvollen Einsatz von KI gewährleisten die nötige Sicherheit, die bei KI-Anwendungen für viele Unternehmen eine besonders hohe Bedeutung hat.

Mit dem Service „Amazon SageMaker“ unterstützt AWS Unternehmen dabei, ihre eigenen MachineLearning-Modelle zu entwickeln, zu trainieren und zu betreiben. Die vollständig verwaltete Infrastruktur stellt Entwicklern eine breite Palette an Tools für jede Phase des ML-Workflows zur Verfügung – von der Datenvorbereitung über das Modelltraining bis hin zur Bereitstellung und Überwachung der Modelle. Mit SageMaker können Unternehmen eigene LLMs von Grund auf entwickeln oder bestehende Modelle an spezifische Anforderungen anpassen. Auf diese Weise entstehen individuelle KI-Lösungen, die exakt auf die Anforderungen eines Unternehmens zugeschnitten sind.

KI bietet Unternehmen weitreichende Möglichkeiten, ihre Prozesse zu optimieren, Innovationen voranzutreiben und neue Umsatzchancen zu erschließen. Mit Services wie Amazon Bedrock und Amazon SageMakergibt AWS ihnen leistungsstarke Werkzeuge an die Hand um auf Basis geeigneter LLMs das volle Potenzial von Künstlicher Intelligenz auszuschöpfen.

Autor: Ulrike Garlet

Das Solution Provider Program von AWS über Distributoren

Sie wollen AWS Services bei Ihren Endkunden einsetzen?

Dann können Sie AWS-Partner werden und vom Solution Provider Program (SPP) von AWS profitieren.

AWS-Kunden schätzen die zuverlässige Betreuung durch Ingram Micro und seine Partner. Auch deswegen werden Reseller, die neu als AWS-Partner im Solution Provider Program (SPP) ihren Endkunden AWS Services anbieten, seit dem 1. April 2024 ausschließlich durch Distributoren in das Program aufgenommen und entwickelt. Unabhängig von ihrem AWS-Partner-Status: Mehr als 1000 AWS-Partner weltweit und deren Kunden vertrauen bereits auf die Unterstützung von Ingram Micro, wenn es darum geht, ihr Cloud-Business auf die nächste Stufe zu heben.

Rechnung statt Kreditkarte

AWS-Partner erhalten bei Ingram Micro immer die identischen Konditionen wie bei einem direkten Bezug von AWS. Darüber hinaus bekommen AWS-Partner bei Ingram Micro Optionen auf Privat Pricing Agreements oder Enterprise Discount Plans.

Sie erhalten eine Rechnung in deutscher Sprache, ausgestellt von einer in Deutschland ansässigen GmbH. Sie bekommen 30 Tage Zahlungsziel, so dass Reselling von AWS Services auch für große Endkunden möglich ist, ohne finanziell in Vorleistung gehen zu müssen.

Kostenfreie Nutzung von CloudCheckr für Sie und Ihre Kunden

CloudCheckr ist die einzige Cloud Management Plattform, die über 500 Best Practice Checks zur Verfügung stellt, um Ihnen eine schnelle und sichere Optimierung Ihrer AWS-Kosten und eine Steigerung der Performance zu ermöglichen. Mit diesem Tool können AWS-Partner ihren operativen Aufwand reduzieren und ihr Portfolio ausbauen.

Kostenloses AWS Cloud Viability Assesssment

Unterstützen Sie Ihre Kunden bei der Optimierung ihrer Infrastrukturkosten vor und nach einer Migration in die Cloud.

Ingram Micro bietet für seine Partner kostenlos ein toolgestütztes Assessment für IT-Umgebungen von Endkunden, das die Total Cost of Ownership (TCO) einer Migration in die AWS-Cloud analysiert und darstellt. Dabei werden auf Basis einer umfassenden Analyse der IT-Infrastruktur konkrete Maßnahmen zur Kosten- und Lizenz-Optimierung ausgewiesen.

Als Output wird dann ein datenbasierter Business Case mit verschiedenen Szenarien und deren Sparpotenzial zur Verfügung gestellt. Das erleichtert im nächsten Schritt die Planung einer IT-Architektur und die Erstellung einer Roadmap für die Transformation von der Ist-Umgebung in die Soll-Umgebung in der AWS-Cloud. Der Tooleinsatz macht das Assessment schnell in der Durchführung und objektiv bei den Ergebnissen.

Sofort profitieren vom Migration Acceleration Program (MAP)

Partner mit Migration Competency können auf finanzielle Unterstützung im Rahmen des Migration Acceleration Programms für Kundenprojekte zugreifen. So erhalten Sie etwa für Assessments eines großen Projekts im Rahmen des Migration Acceleration Program (MAP) einen Zuschuss, der schnell fünfstellig werden kann.

Erhalten Sie die Tools, Services und den Support, die Sie für die Planung und Umsetzung von Migrationen im Migration Acceleration Program (MAP) benötigen. Mit über 300 Zertifizierungen ist Ingram Micro der perfekte Partner, um Ihr Migrationsprojekt erfolgreich umzusetzen.

Schneller zum nächsten AWS-Partner-Status

Erlangen Sie in nur sechs bis neun Monaten den nächsten AWSPartner-Status inklusive der Autorisierung für den Public Sektor. Wir von Ingram Micro begleiten Sie auf diesem Weg mit einem strukturierten Vorgehen in fünf Meilensteinen – dem Accelerated Development Program. Bei Ingram Micro unterstützen wir Sie von der Nominierung und Durchführung bis hin zum erfolgreichen Abschluss des Programms.

Implementierung einer Industrial Data Platform

Daten sind der Schlüsselfaktor für die Digitale Transformation und Industrie 4.0. Industriekunden möchten Daten-Insights nutzen, um die Produktionsqualität zu verbessern, Echtzeitprognosen zu erstellen und Kosteneinsparungen zu erzielen. Darüber hinaus können Big-Data-Analysetechniken neue Möglichkeiten im Zusammenhang mit der Messung von Leistung, Wartung und Prozessverbesserung bieten.

Heutzutage sammeln produzierende Unternehmen Daten aus vielen unterschiedlichen Quellen, wobei diese häufig in einer eigenen Datenbank („Silo“) gespeichert und über Ad-hoc-Berichtsoder Analysesysteme abgerufen werden. Im Laufe der Zeit werden diese Silos und Analysesysteme immer weiter isoliert und dadurch oft schwierig zu betreiben. Herkömmliche Data Warehouses können strukturierte Daten zwar effizient abfragen, transformieren oder analysieren – jedoch sind sie nicht die beste Wahl für unstrukturierte Daten. Außerdem können sie oft nicht effizient skaliert werden.

Eine Industrial Data Platform mit zentralem Datenzugriff bietet demgegenüber Vorteile. Die Daten sind direkt katalogisiert, damit die Nutzer leicht erkennen können, was verfügbar ist. Darüber hinaus lässt sich eine solche Datenplattform dynamisch erweitern oder anpassen, um auch zukünftige Arten von Rohdaten – strukturiert oder unstrukturiert – zu unterstützen.

Wie aber sehen die einzelnen Ebenen einer solchen Industrial Data Platform aus? Zunächst werden Daten aus verschiedenen Quellen – zum Beispiel Anwendungen für Fertigung und Produktionsprozesse, MES-Systeme, Unternehmensanwendungen – über verschiedene Konnektoren,

Edge-Anwendungen oder IT/OT-Konnektivitätspläne in die Plattform aufgenommen. Nach der Erfassung werden die Daten im einheitlichen Daten-Backbone gespeichert und verarbeitet. Hier werden die Daten für die nachgelagerte Nutzung direkt transformiert, modelliert und kontextualisiert. Die Business-Insights-Ebene besteht dann aus betrieblichen Dashboards, Anwendungen von Drittanbietern und erweiterten Analysediensten. Sicherheit und Automatisierung sind auf jeder Ebene integriert, von der Datenerzeugung bis zur Datennutzung durch Berichte oder Dashboards.

Auf AWS wird ein solcher Data Lake typischerweise mit dem Amazon Simple Storage Service ­(Amazon S3) implementiert – aufgrund dessen Haltbarkeit, Verfügbarkeit, Leistung und Skalierbarkeit. Amazon S3 lässt sich in verschiedene Arten von Datenerfassungsdiensten sowie AnalyseTools integrieren. Um die Sicherheit der Daten zu gewährleisten, ermöglicht Amazon S3 Daten-Verschlüsselung sowie eine umfassende Zugriffskontrolle. Aus dem Data Lake abgerufene Daten können bei Bedarf granular auf Spalten- oder Zeilenebene eingeschränkt werden.

Das technische Zentrum der Industrial Data Platform bildet der Data Lake. Ein Data Lake ist ein

AWS setzt Kurs in Richtung Souveränität

Eine der herausragenden Neuigkeiten der re:Invent 2024 in Las Vegas: AWS forciert das Topthema digitale Souveränität. Mit einer neuen Competency „Digital Sovereignty“ zeichnete der führende Cloud-Provider seine ersten Partner aus, die ihre Expertise für souveränen AWS-Einsatz bewiesen haben. T-Systems gehört zu dem exklusiven Zirkel von nur 18 Partnern weltweit.

Warum Souveränität?

Das Thema souveräne Cloud-Nutzung hat sich etabliert. ITVerantwortliche aus verschiedenen Branchen bestätigen, dass sie digitale Souveränität brauchen, um mit der Cloud Compliance- sowie Branchenvorschriften zu erfüllen und Vertrauen bei Kunden zu erzielen.

management, das ihm höhere Kontrolle über die kryptographischen Schlüssel bietet.

Die Kundenperspektive ist klar: Nutzer wollen einerseits volle Cloud-Fähigkeiten und andererseits Souveränität. Die Bedeutung von Souveränität kann jedoch sehr unterschiedlich sein. Manchmal geht es um Zuverlässigkeit und Transparenz, manchmal um organisatorische und technische Sicherheitsmerkmale zur Erfüllung von Compliance-Anforderungen oder einfach um Datenhoheit. Frischen Antrieb bekommt das Thema Souveränität auch durch Künstliche Intelligenzen. Diese müssen in der Regel mit unternehmensinternen Daten trainiert werden. Letztere repräsentieren häufig geistiges Eigentum, das geschützt werden muss.

Souveränität in Kundenszenarien

Für Unternehmen verschiedener Branchen konnte T-Systems auf Basis von AWS bereits passende Souveränitätslösungen entwickeln. Im Fall eines europäischen Automobilbauers, der AWS seit geraumer Zeit nutzt, war es ein externes Schlüssel-

MAN Energy Solutions als AWS-Einsteiger benötigte eine Landing Zone mit stärkeren Governance-Funktionen. Sie sollte beispielweise die Datenresidenz automatisch sicherstellen und Transaktionen in der gesamten AWS-Organisation protokollieren. Toll4Europe, einer der führenden Anbieter im europäischen elektronischen Mautdienst, wollte fast 100 geschäftskritische Anwendungen von eigenen Rechenzentren zu AWS migrieren. Dabei mussten sowohl allgemeine als auch länderspezifische IT-Sicherheitsanforderungen auf einer gemeinsamen Plattform reflektiert werden.

Cloud-Souveränität mit AWS und T-Systems

Mit der „Digital Sovereignty Competency“ bestätigt AWS die Expertise von T-Systems bei der Entwicklung und Bereitstellung von souveränen Lösungen. T-Systems bietet neben Beratungs- und Entwicklungskompetenz für unternehmensspezifische Lösungen auch etablierte Produkte „out of the box“ als passende Add-on Services für AWS. Dazu gehören das External Key Management aus Telekom-Rechenzentren oder Data Protection as a Managed Service, das viele Basissouveränitätsanforderungen abdeckt.

Sie wollen AWS souverän einsetzen?

Wir haben die passende Kompetenz und europäisches Mindset. Kommen Sie mit uns ins Gespräch.

Kontakt

Francisco Perez-Leon, T-Systems International GmbH, info@t-systems.com

Datensouveränität und Cloud Computing mit AWS:

Der Data Lake kombiniert strukturierte und unstrukturierte Daten aus verschiedensten Quellen zu einem zentralen Repository auf Amazon S3.

zentrales Repository, das es ermöglicht, alle strukturierten und unstrukturierten Daten in jedem Maßstab zu speichern. Es kann zum Speichern relationaler Daten aus Branchenanwendungen und nicht relationaler Daten aus mobilen Apps, IoT-Geräten, sozialen Medien und anderen verwendet werden Für einen Data Lake ist kein klar definiertes Schema erforderlich

Welche AWS Data Services können dabei zusätzlich unterstützen? Mit AWS Lake Formation lässt sich ein einheitlicher und sicherer Backbone für die Industrial Data Platform aufbauen. Für industrielle IoT-Daten aus AWS IoT Core kann Amazon Kinesis Analysen durchführen – beispielsweise zur Erkennung von Anomalien. Mit Amazon Elastic Map Reduce (EMR) werden Daten im Data Lake selbst verarbeitet, transformiert und analysiert. Mit Amazon SageMaker kann man Modelle für Maschinelles Lernen entwickeln, trainieren und bereitstellen. Amazon Redshift speichert strukturierte Datensätze und AnalyseErgebnisse in einem Data Warehouse und erlaubt effiziente Abfragen. Business-Intelligence-Berichte und Visualisierungen schließlich werden mit

Amazon QuickSight und Amazon Athena bereitgestellt

Die fortschreitende Digitalisierung im Zuge von Industrie 4.0 kann sich für produzierende Unternehmen also durchaus zu einer signifikanten Herausforderung entwickeln. Mit einer Industrial Data Platform auf AWS lässt sich eine universelle, skalierbare und sichere Basis schaffen, um Datenproduzenten und Datennutzer im Laufe der Zeit auf einer zentralen Plattform zusammenzuführen, sowie um neue Anforderungen und Anwendungen zu erweitern

HERAUSFORDERUNGEN

BEI DER ZENTRALISIERUNG VON PRODUKTIONSDATEN

Beim Sammeln und Analysieren von Industriedaten aus klassischen Datensilos und Data Warehouses ergeben sich verschiedene Herausforderungen:

Daten können nicht miteinander verknüpft werden – Daten stammen aus unterschiedlichen Quellen und erfordern oft eine Anreicherung und Katalogisierung, um aussagekräftige Erkenntnisse zu gewinnen.

Daten werden zu selten erfasst – Auch wenn Sensoren durchgängig Daten erzeugen, erfolgt die Konsolidierung im Zieldatenspeicher meist nur in spärlichen Abständen Dies macht es unmöglich, Analysen nahezu in Echtzeit durchzuführen oder Vorhersagen zu treffen.

Zugriff auf Daten ist zu schwierig – Anwendungen befinden sich in unterschiedlichen Netzwerken oder weisen unterschiedliche Datenstrukturen auf.

Darüber hinaus erfordern sie oft unterschiedliche Transformationen um sie zugänglich zu machen. Skalierung und Flexibilität – die Produktion von zusätzlichen Daten oder das Hinzufügen zusätzlicher Datenquellen erhöhen den Betriebsaufwand und die Kosten.

Mangelnde Flexibilität bei der Aufnahme unterschiedlicher Daten – Für ein umfassendes Bild ist die Aufnahme aller Arten von Daten erforderlich: historische Daten, Energieverbrauch, ERP-Systeme, Streaming-Daten von IoT-Sensoren usw Eingeschränkte Unterstützung für Analysen – Datensilos und Data Warehouses unterstützen meist nur SQL-basierte Abfragen. Um das Beste aus den Daten herauszuholen, muss die Industrial Data Platform fortschrittliche Analysen und maschinelles Lernen unterstützen.

Autor: Rainer Möller

Für den Channel ergeben sich dadurch neue Konzepte und Chancen. Alles rund um AWS und die Partner finden Sie hier: https://www.it-business.de/aws_2025/

Vogel IT-Medien GmbH

Max-Josef-Metzger-Straße 21, 86157 Augsburg

Tel. 0821/2177-0, Fax 0821/2177-150

eMail: it-business@vogel.de

www.it-business.de

Geschäftsführer:

Tobias Teske, Günter Schürger

Co-Publisher: Lilli Kos (-300), (verantwortlich für den Anzeigenteil)

Chefredaktion: Sylvia Lösel (sl)

(V.i.S.d.P. für redaktionelle Inhalte)

Chef vom Dienst: Heidi Schuster (hs), Ira Zahorsky (iz)

Redaktion: Klaus Länger (kl), Alexander Siegert (as)

Weitere Mitarbeiter dieser Ausgabe: Ulrike Garlet (ug), Michael Hase (mh), Stefan Krüger (sk), Rainer Möller (rm), Timo Runge (tr), Christoph Schmitter (cs)

Account Management: Besa Agaj, David Holliday, Stephanie Steen

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Mihaela Mikolic (-204), Denise Falloni (-202)

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Vogel IT-Medien, Augsburg, ist eine 100prozentige Tochtergesellschaft der Vogel Communications Group, Würzburg, einem der führenden deutschen Fachinformationsanbieter mit 100+ Fachzeitschriften, 100+ Webportalen, 100+ Business-Events sowie zahlreichen mobilen Angeboten und internationalen Aktivitäten. Seit 1991 gibt Vogel IT-Medien Fachmedien für Entscheider heraus, die mit der Produktion, der Beschaffung oder dem Einsatz von Informationstechnologie beruflich befasst sind. Dabei bietet er neben Print- und Online-Medien auch ein breites Veranstaltungsportfolio an.

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