AI Runtime Architectures on AWS

Ziele der Schulung

In dieser 3-tägigen Schulung „AI Runtime Architectures on AWS“ erwerben Sie praxisorientiertes Wissen zur Architektur und zum Betrieb produktiver KI-Systeme auf AWS. Der Fokus liegt auf der Frage, wie generative KI-Anwendungen im Unternehmensumfeld stabil, sicher, skalierbar und wirtschaftlich betrieben werden.

Sie lernen, wie KI-Systeme im laufenden Betrieb überwacht, gesteuert und optimiert werden und welche Architekturprinzipien für zuverlässige AI-Runtime-Umgebungen erforderlich sind. Dabei stehen Verfügbarkeit, Beobachtbarkeit, Kostenkontrolle und Betriebsstabilität im Mittelpunkt.

Nach dem Seminar sind Sie in der Lage:

• produktive KI-Systeme auf AWS architektonisch für den Betrieb auszurichten
• Runtime-Strukturen für LLM- und Multi-Model-Systeme zu gestalten
• AI-Systeme hinsichtlich Stabilität, Kosten und Performance zu steuern
• Observability- und Kontrollmechanismen für KI-Workloads umzusetzen
• Betriebsrisiken in GenAI-Systemen zu identifizieren und zu minimieren
• skalierbare und resiliente AI-Runtime-Architekturen zu entwerfen

Zielgruppe Seminar

• DevOps Engineers
• Cloud Engineers
• Site Reliability Engineers (SRE)
• AI Platform Engineers
• Technical Architects
• Plattform- und Betriebsteams

Voraussetzungen

• Grundkenntnisse in AWS-Architekturen
• Erfahrung mit Cloud- und DevOps-Umgebungen
• Grundverständnis von generativer KI und LLM-Systemen
• Kenntnisse in CI/CD und Infrastrukturautomatisierung

Seminarinhalt

Grundlagen der AI Runtime Architekturen

• Was bedeutet „AI Runtime“ im Unternehmenskontext
• Abgrenzung zu Entwicklung, MLOps und klassischem DevOps
• Lebenszyklus produktiver KI-Systeme aus Betriebssicht
• Anforderungen an stabile AI-Produktionssysteme
• Betriebsmodelle für generative KI auf AWS

Runtime-Architekturen für KI-Systeme auf AWS

• Architekturprinzipien für produktive AI-Systeme
• Single- und Multi-Model-Runtime-Strukturen
• RAG-Systeme aus Betriebsperspektive
• Hochverfügbarkeit und Fehlertoleranz in AI-Systemen
• Skalierung von LLM-basierten Anwendungen

AI Observability und Systemkontrolle

• Observability in KI-Runtimes
• Logging, Tracing und Telemetrie für LLM-Systeme
• Token-, Latenz- und Qualitätsmetriken im Betrieb
• Erkennung von Fehlverhalten und Anomalien
• Runtime-Monitoring für Halluzinationen und Output-Qualität

AI Reliability Engineering

• Service Level Objectives für KI-Systeme
• Stabilitäts- und Resilienzstrategien
• Fallback- und Routing-Mechanismen
• Incident Management für AI-Systeme
• Betriebs- und Eskalationskonzepte für KI-Runtimes

AI Security & Governance in der Runtime

• Sicherheitsarchitekturen für produktive KI-Systeme
• Zugriffskontrolle und Datenflüsse
• Compliance-Anforderungen im AI-Betrieb
• Guardrails und Policy Enforcement
• Datenschutz in LLM-basierten Systemen

AI FinOps & Runtime-Optimierung

• Kostenmodelle für KI-Workloads auf AWS
• Steuerung von Token- und Nutzungskosten
• Effizienzstrategien für Modell- und API-Nutzung
• Caching- und Routing-Strategien zur Kostenreduktion
• Wirtschaftlicher Betrieb von AI-Runtimes

AI Platform Operations

• Betriebsautomatisierung für KI-Systeme
• Prompt- und Modell-Lifecycle im Runtime-Kontext
• Change- und Release-Management für AI-Systeme
• Runbooks für AI Operations Teams
• Betriebsprozesse für skalierbare AI-Plattformen

Praxisworkshop: AI Runtime auf AWS

• Aufbau einer produktiven AI Runtime Architektur auf AWS
• Implementierung von Monitoring und Observability
• Analyse eines Betriebs- und Fehler-Szenarios
• Optimierung eines laufenden KI-Systems
• Entwicklung eines AI Runtime Betriebskonzepts

Open Badge für dieses Seminar - Ihr digitaler Kompetenznachweis

Durch die erfolgreiche Teilnahme an einem Kurs bei IT-Schulungen.com erhalten Sie zusätzlich zu Ihrem Teilnehmerzertifikat ein digitales Open Badge (Zertifikat) – Ihren modernen Nachweis für erworbene Kompetenzen.

Ihr Open Badge ist jederzeit in Ihrem persönlichen und kostenfreien Mein IT-Schulungen.com-Konto verfügbar. Mit wenigen Klicks können Sie diesen digitalen Nachweis in sozialen Netzwerken teilen, um Ihre Expertise sichtbar zu machen und Ihr berufliches Profil gezielt zu stärken.

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