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KI & DATEN IN IHREM EIGENEN RECHENZENTRUM

KI & Daten On-Premise

Ihr Rechenzentrum, erstklassig. Die vollständige Plattform auf Ihrer eigenen Hardware — Betrieb auf Cloud-Niveau, Confidential Computing, und kein Byte jenseits Ihrer Mauern.

In Ihrem Perimeter

Betreiben Sie die komplette Plattform auf Hardware, die Sie besitzen und betreiben — Daten verlassen nie Ihr Rechenzentrum oder Ihren Edge-Standort.

Confidential On-Prem

Vertrauliche VMs und GPUs auf AMD SEV-SNP und Intel TDX halten Daten und Modelle während der Nutzung verschlüsselt, auf Ihrer eigenen Hardware.

Von Cloud bis Air-Gap

Dasselbe AI OS läuft von Azure-konsistenter On-Prem-Infrastruktur bis hin zu vollständig abgekoppelten, air-gapped Netzwerken.

Kurz gesagt

On-Premises hat den Ruf der Strafoption: Software vom letzten Jahr, fehlende Funktionen, alles mühsamer als in der Cloud. Diese Strafe ist eine Entscheidung der Hersteller, kein Naturgesetz. Diese Seite beschreibt einen On-Premises-Betrieb, der dasselbe Produkt ist — aktuell und von einem normalen Team zu betreiben.

Lesenswert, wenn Sie Daten physisch im eigenen Haus halten müssen und dafür kein abgespecktes Produkt akzeptieren wollen.


Definition

KI & Daten On-Premise bedeutet, die gesamte Plattform — Modelle, Agenten, Ontologie und Analytik — auf Infrastruktur zu betreiben, die Sie besitzen und betreiben, innerhalb Ihres eigenen Rechenzentrums oder Edge-Standorts. Daten und Modelle bleiben physisch innerhalb Ihres Perimeters und unter Ihrer Kontrolle, wobei Confidential Computing und Zero-Trust-Durchsetzung auf Ihrer eigenen Hardware verfügbar sind.

Hyperscale-Cloud ist nicht immer eine Option: Vorgaben zur Datenresidenz, Souveränitätsauflagen, Latenz oder abgekoppelte Standorte können erfordern, dass KI dort läuft, wo die Daten liegen. Das AI OS läuft vollständig On-Premise — dieselben Agenten, die Ontologie und dieselben Erkenntnisse, die Sie auch in der Cloud betreiben würden — und hält Daten, Modelle und Prompts physisch innerhalb Ihres Perimeters. Von Azure-konsistenter Infrastruktur mit Azure Local bis hin zu vollständig abgekoppelten, air-gapped Netzwerken wählen Sie, wie viel vom Cloud-Betriebsmodell Sie ins eigene Haus holen, ohne Kontrolle aufzugeben.

Wo es sich einfügt

On-Premise in der Scrydon-Plattform

Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich On-Premise ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.

CRM synchronisieren
Identität prüfen
...
Genehmigen
Begrüßen

Das AI OS für Menschen und KI-Agenten

Umsatzübersicht — Q2 2026
Verbunden mit Cognitive Enterprise
Umsatz
€4.2M
+12%
Pipeline
€11.7M
+8%
Abwanderung
2.1%
−0.3pp
Monatlicher UmsatzJan. – Dez. 2025
JanMarJunSepDec
Dritt-
anbieter
C
Kunde
Konto
Auftrag
Produkt
Vertrag
Auftragsposition
Lieferant
Abrechnung
hält
erteilte
von

Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse

Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint

TabellenWissen

KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden

KI-Workflows

Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen

Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg

Souveräne Grundlagen

Bereitstellung von Air-Gap bis Hyperscale
Genauer betrachtet

On-Premise im Detail

Souveräne Grundlagen

Observability
Full-Stack-Monitoring & Alerting
Zero-Trust
Kontinuierliche Verifizierung
Automatisierung
GitOps & Policy-as-Code
Schlüsselverwaltung
HSM-gestützte Secrets
Kubernetes
Souveräne Cluster-Orchestrierung
Identität
Föderiertes IAM (SAML/OIDC)

Das AI OS funktioniert nur, wenn man ihm vertrauen kann. Jede Schicht der Plattform ruht auf einem Zero-Trust-Infrastruktur- und Identitätsfundament, das konsistent arbeitet — von vollständig air-gapped On-Premises-Installationen bis hin zu Hyperscale-Cloud-Umgebungen. Souveränität ist kein obenauf gesetztes Feature — sie ist die Bedingung, unter der alles andere operiert.

  • Zero-Trust-Architektur: Kontinuierliche Verifizierung für jede Anfrage, jeden Nutzer und jede Workload — kein implizites Vertrauen, auch nicht innerhalb des Perimeters.
  • Föderierte Identität: Nahtlose Integration mit Ihrem bestehenden IdP (SAML, OAuth 2.0, OIDC) für einheitliche, richtliniengesteuerte Zugriffskontrolle.
  • Air-Gap-Bereitstellung: Betreiben Sie die komplette Plattform ohne externe Netzwerkabhängigkeiten — ideal für Verteidigung, kritische nationale Infrastruktur und klassifizierte Workloads.
  • Confidential Computing: Verschlüsselung von Daten während der Nutzung auf Hardwareebene via AMD SEV-SNP und Intel SGX, wodurch Workloads selbst vor Infrastrukturadministratoren geschützt sind.

Deployment Options: From Air-gapped to Cloud

IN IHREM RECHENZENTRUM

Die volle Plattform, auf Hardware, die Sie kontrollieren

Ein On-Premise-Deployment betreibt jede Schicht der Plattform innerhalb Ihrer eigenen Umgebung. Daten und Modelle bleiben in Ihrem Rechenzentrum oder am Edge ansässig, während Sie ein Betriebsmodell auf Cloud-Niveau und dieselben Zero-Trust- und Confidential-Computing-Kontrollen behalten, die überall sonst zum Einsatz kommen.

  • Daten ansässig in Ihrem PerimeterDaten, Modelle und Prompts bleiben physisch innerhalb Ihres Rechenzentrums oder Edge-Standorts — wichtig für Souveränität und Vorgaben zur Datenresidenz.

  • Confidential Computing On-PremHardware-isolierte vertrauliche VMs und GPUs auf AMD SEV-SNP und Intel TDX halten den Arbeitsspeicher während der Ausführung verschlüsselt.

  • Zero-Trust und IdentitätDasselbe Modell föderierter Identität und Zero-Trust-Zugriffs gilt On-Premise wie in der Cloud.

  • Überall dieselben FähigkeitenDasselbe AI OS, dieselbe Ontologie, dieselben Agenten und Erkenntnisse wie bei einem Cloud-Deployment — Souveränität hängt nie davon ab, wo Sie betreiben.

DEPLOYMENT-OPTIONEN

Wo Sie die Plattform On-Premise betreiben können

Das AI OS läuft auf allen On-Premise-Zielumgebungen, von Azure-konsistenter Infrastruktur in Ihrem Rechenzentrum bis hin zu vollständig abgekoppelten Netzwerken — sodass Sie das Betriebsmodell auf Ihre Souveränitäts- und Konnektivitätsanforderungen abstimmen können.

  • Azure LocalBetreiben Sie das AI OS auf Azure Local (vormals Azure Stack HCI) — Azure-konsistente Infrastruktur in Ihrem eigenen Rechenzentrum, mit Trusted-Launch-VM-Härtung sowie Foundry Local auf Azure Local für Inferenz im Cluster.

  • Air-GapBetreiben Sie die komplette Plattform auf vollständig abgekoppelten Netzwerken, ohne Internet und ohne externe Abhängigkeiten — Souveränität in ihrer striktesten Form.

FAQ

Häufig gestellte Fragen

Was bedeutet es, die Plattform On-Premise zu betreiben?+
Es bedeutet, die gesamte KI- und Datenplattform — Modelle, Agenten, Ontologie und Analytik — auf Infrastruktur zu betreiben, die Sie besitzen und betreiben, innerhalb Ihres eigenen Rechenzentrums oder Edge-Standorts, sodass Daten und Modelle physisch innerhalb Ihres Perimeters bleiben statt in einer Public-Cloud-Region.
Kann ich Confidential Computing On-Premise nutzen?+
Ja. On-Premise-Deployments unterstützen vertrauliche VMs auf AMD SEV-SNP und Intel TDX sowie vertrauliche GPUs, sodass KI-Inferenz und -Training mit während der Nutzung verschlüsselten Daten und Modellgewichten laufen — auf Ihrer eigenen Hardware, innerhalb Ihres eigenen Rechenzentrums.
Was ist Azure Local und wie fügt es sich ein?+
Azure Local (vormals Azure Stack HCI) ist Azure-konsistente Infrastruktur, die in Ihrem eigenen Rechenzentrum oder Edge-Standort läuft. Das AI OS auf Azure Local zu betreiben gibt Ihnen ein Betriebsmodell auf Cloud-Niveau, während Daten in Ihrem Perimeter bleiben, mit Confidential Computing auf Ihrer eigenen Hardware.
Wie unterscheidet sich On-Premise von Air-Gap?+
Air-Gap ist die strikteste Form von On-Premise: Die Plattform läuft auf Netzwerken, die vollständig vom öffentlichen Internet abgekoppelt sind. Andere On-Premise-Optionen wie Azure Local halten Daten in Ihrem Perimeter und erlauben zugleich kontrollierte Konnektivität für ein cloud-konsistentes Betriebsmodell. Beide betreiben dasselbe AI OS.
Verlieren On-Premise-Deployments irgendwelche Fähigkeiten?+
Nein. Sie erhalten dasselbe AI OS, dieselbe Ontologie, dieselben Agenten und Erkenntnisse wie bei einem Cloud-Deployment. Weil die Plattform modellunabhängig ist und Open-Weight-Modelle auf Ihrer eigenen Hardware ausliefern kann, funktioniert KI auf Frontier-Niveau, ohne von externen Diensten abzuhängen.

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