Kann man die Azure KI Dienste komplett, lokal auf eigenen Rechenzentren laufen lassen?

Burak Turan 20 Ansehenspunkte
2024-08-06T12:52:27.94+00:00

Hallo zusammen,

ich recherchiere derzeit die Möglichkeiten von Azure AI Services, insbesondere im Hinblick auf Datensicherheit und interne Datenverarbeitung. Dabei stellt sich folgende Frage:

Kann ein Wirtschaftsprüfer die KI-Dienste von Microsoft Azure vollständig in die eigenen lokalen Rechenzentren auslagern und dort verwalten? Ziel ist es, den Prüfungsprozess zu vereinfachen oder zu verbessern.

Es geht um die Nutzung von Diensten, die von einfachen Q&A-Bots bis hin zu komplexen Prozessanalysen und -optimierungen reichen. Die entscheidende Frage ist, ob diese Dienste autark in einem eigenen Rechenzentrum betrieben werden können, um den Datenschutz- und Compliance-Anforderungen gerecht zu werden.

Ich freue mich über eure Erfahrungen und Hinweise zu dieser Thematik!

Vielen Dank im Voraus!

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  1. Ivan Dragov (CONCENTRIX Corporation) 2 400 Ansehenspunkte Microsoft Vendor
    2024-08-07T08:25:46.1+00:00

    Hallo Burak,

    Azure KI Services bietet mehrere Docker-Container, mit denen Du lokal die gleichen APIs verwenden kannst, die in Azure verfügbar sind. Container können direkt für Azure Kubernetes Service (AKS), Azure Container Instances oder einen Kubernetes-Cluster mit Bereitstellung in Azure Stack bereitgestellt werden, wie hier erläutert:

    Was sind Azure KI-Container?

    Der Ansatz, der mit jedem Container in Azure KI Services funktioniert, auch auf Deinem lokalen Host (Deinem Computer), findest Du unter diesem Link:

    Bereitstellen und Ausführen eines Containers unter Azure Container Instances

    Du interessierst Dich wahrscheinlich für Azure API Management, das Sicherheitskontrollen sowie die Prüfung und Überwachung der Azure OpenAI-Modelle ermöglicht, wie hier beschrieben:

    Introduction to Monitoring Azure OpenAI Service

    In diesem Artikel werden die Optionen zum Bereitstellen von API Management mit AKS beschrieben:

    Verwenden von API Management mit in Azure Kubernetes Service bereitgestellten Microservices

    Gruß,

    Ivan Dragov


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