KI & Daten auf Azure Local
Azure, wo Azure nicht hinkann. Das AI OS auf Azure Local in Ihrem eigenen Rechenzentrum — vertrauter Betrieb für Ihre Teams, verbunden oder vollständig getrennt, mit Daten, die das Gebäude nie verlassen.
In Ihrem Perimeter
Azure-konsistente Infrastruktur läuft in Ihrem eigenen Rechenzentrum oder Edge-Standort — Daten verlassen nie Ihre Kontrolle.
Trusted-Launch-Härtung
Secure Boot, ein virtuelles TPM, VBS-Speicherisolierung und Boot-Integritätsattestierung härten jede VM — auf Hardware in Ihrem eigenen Rechenzentrum.
Foundry Local
Foundry Local auf Azure Local liefert Modelle von Ihrem eigenen Arc-fähigen Cluster aus — im verbundenen oder vollständig abgekoppelten Modus.
Ein Mittelweg für Organisationen, die ohnehin auf Microsoft standardisiert sind: Azure-konsistente Infrastruktur im eigenen Rechenzentrum. Ihre Teams behalten Werkzeuge und Gewohnheiten, und die Daten verlassen das Gebäude nie — mit Azure verbunden oder vollständig getrennt, ganz wie Sie wollen.
Lesenswert, wenn Sie eine Microsoft-geprägte IT führen, die Daten nicht verlagern kann, aber niemanden umschulen will.
KI & Daten auf Azure Local bedeutet, KI- und Analytik-Workloads auf Microsofts Azure Local (vormals Azure Stack HCI) zu betreiben — Azure-konsistenter Infrastruktur, die in Ihrem eigenen Rechenzentrum oder Edge-Standort bereitgestellt wird — sodass Daten und Modelle physisch innerhalb Ihres Perimeters und unter Ihrer Kontrolle bleiben, wobei Trusted-launch-VM-Integrität und Boot-Attestierung auf Ihrer eigenen Hardware verfügbar sind. Das AI OS kann Modelle auch über Foundry Local auf Azure Local ausliefern, das auf Ihrer Azure-Local-Hardware läuft, im verbundenen oder vollständig abgekoppelten Modus.
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. Azure Local bringt Azure-konsistente Infrastruktur in Ihr eigenes Rechenzentrum. Das AI OS auf Azure Local zu betreiben gibt Ihnen das Betriebsmodell der Cloud, während Daten, Modelle und Prompts physisch innerhalb Ihres Perimeters bleiben.
KI & Daten auf Azure Local in der Scrydon-Plattform
Eine integrierte, souveräne Architektur. Hier fügt sich KI & Daten auf Azure Local ein — hervorgehoben im Kontext des gesamten Stacks, mit dem es zusammenarbeitet.
Das AI OS für Menschen und KI-Agenten
Ontologie- und Semantikschicht: ein zusammenhängendes Modell für Ihre Daten, Ihr Wissen und Ihre Prozesse
Das Beste aus Data Lakes, Data Warehouses und Suche vereint
KI-Agenten, Workflows und Automatisierungen, die über Ihre Systeme hinweg ausgeführt werden
Integrieren Sie über A2A, MCP, Legacy-Systeme und Datenquellen
Sichere Domänenföderation, vertrauenswürdiger Datenaustausch und Intelligenz über Grenzen hinweg
Souveräne Grundlagen
KI & Daten auf Azure Local im Detail
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
Setzen Sie die Scrydon-Plattform dort ein, wo es für Sie sinnvoll ist — von Air-Gap-Umgebungen bis zur Public Cloud — mit integrierter Souveränität, Compliance und Auditierbarkeit.
Keine Daten verlassen Ihre Jurisdiktion. Keine Black-Box-KI. Keine Kompromisse bei der Kontrolle.
Das ist Souveränität by Design.
Azure-konsistente KI innerhalb Ihres eigenen Perimeters
Das AI OS wird auf Azure Local bereitgestellt, sodass der gesamte KI-Workload — Daten, Modellgewichte und Prompts — auf Infrastruktur verarbeitet wird, die physisch in Ihrem Rechenzentrum oder Edge-Standort steht. Sie behalten Azure-konsistenten Betrieb und Tooling, ohne sensible Daten in eine öffentliche Region zu senden.
Azure-konsistenter Stack — Betreiben Sie Azure-ausgerichtete Infrastruktur und Dienste auf Ihrer eigenen Hardware, in Ihrem eigenen Rechenzentrum oder am Edge.
Trusted-Launch-VMs — Secure Boot, ein virtuelles TPM, VBS-Speicherisolierung und Boot-Integritätsattestierung härten jede VM auf Ihrer eigenen Hardware.
Boot-Integritätsattestierung — Attestieren Sie, dass eine VM in einem bekannten, guten Zustand gestartet ist, bevor Geheimnisse, Schlüssel oder Modelle bereitgestellt werden — dasselbe Zero-Trust-Tor wie in der Cloud.
Souveränes Schlüsselmanagement — Sie halten die Schlüssel und die Hardware, in Ihrem eigenen Rechenzentrum — Microsoft betreibt nichts innerhalb Ihres Perimeters.
Betrieb auf Cloud-Niveau, ohne dass die Daten Ihre Mauern verlassen
Regulierte und souveränitätsbewusste Organisationen wollen oft das Betriebsmodell von Azure, können sensible Daten aber nicht in einer öffentlichen Region ablegen. Azure Local löst diesen Widerspruch auf: Sie erhalten Azure-konsistente Infrastruktur, Tooling und Confidential Computing, während Daten und Modelle physisch innerhalb Ihres Perimeters bleiben — dieselbe Zero-Trust-Haltung, die das AI OS überall anwendet, von air-gapped On-Premise bis hin zur Hyperscale-Cloud.
Foundry Local auf Azure Local, auf Ihrem eigenen Cluster — verbunden oder vollständig abgekoppelt
Das AI OS kann Modelle über Foundry Local auf Azure Local ausliefern, das auf Ihrer eigenen Azure-Local-Hardware innerhalb Ihres Perimeters läuft. Es wird als Azure-Arc-Erweiterung auf einem Arc-fähigen Kubernetes-Cluster bereitgestellt, sodass die Inferenz von Ihrem Cluster erbracht wird und nicht von einer einzelnen Maschine. Das AI OS orchestriert es wie jedes andere Modell — mit Azure verbunden für Verwaltung und Updates oder vollständig abgekoppelt ganz ohne ausgehendes Netzwerk. Die Funktion befindet sich derzeit in der Vorschau und wird auf Anfrage freigeschaltet.
Inferenz im Cluster — Foundry Local auf Azure Local liefert Modelle von Ihrem eigenen Arc-fähigen Kubernetes-Cluster aus — kein Inferenz-Aufruf verlässt Ihren Perimeter.
Verbundener Modus — Betreiben Sie es verbunden mit Azure für zentrales Management, Modellaktualisierungen und Azure-konsistentes Tooling.
Vollständig abgekoppelter Modus — Betreiben Sie es ganz ohne ausgehendes Netzwerk — geeignet für air-gapped und souveränitätsbeschränkte Standorte.
Orchestriert durch das AI OS — Foundry-Local-Modelle werden vom AI OS zusammen mit Ihren Daten, Agenten und Ihrer Ontologie gesteuert und orchestriert.
Microsoft Fabric, Databricks und Foundry laufen überhaupt nicht in Ihrem Rechenzentrum. Unsere Lösung schon.
Die gängigen Azure-Plattformen für Analytik und KI — Microsoft Fabric, Databricks und Azure AI Foundry — sind Clouddienste, die Ihre Daten in öffentlichen Regionen verarbeiten, nicht in Ihrem Rechenzentrum. Fabric und Azure AI Foundry laufen auf standardmäßigem, nicht vertraulichem Compute. Azure Databricks kann Classic-Compute-Cluster auf vertraulichen VMs betreiben, jedoch allein in einer öffentlichen Azure-Region in Ihrem eigenen Abonnement — und die Control Plane verbleibt in jedem Fall im Konto von Databricks. Das AI OS betreibt dieselbe Klasse von Analytik- und KI-Workloads auf Azure Local innerhalb Ihres eigenen Rechenzentrums, sodass Ihre Daten, Modelle und Prompts innerhalb Ihres Perimeters und während der Nutzung verschlüsselt bleiben.
Fabric, Databricks, Foundry — Clouddienste in öffentlichen Azure-Regionen — Ihre Daten verlassen Ihren Perimeter und werden dort verarbeitet, auf welchem Compute auch immer sie landen.
Das AI OS auf Azure Local — Läuft in Ihrem eigenen Rechenzentrum auf Hardware, die Sie kontrollieren — Daten und Modelle bleiben physisch innerhalb Ihres Perimeters, auf Trusted-Launch-VMs, außerhalb der Reichweite jedes externen Cloud-Betreibers.
Häufig gestellte Fragen
Wie kann ich KI und Daten auf Azure Local betreiben?+
Was ist Azure Local?+
Können Sie Foundry Local auf Azure Local betreiben?+
Laufen Microsoft Fabric, Databricks und Azure AI Foundry in meinem Rechenzentrum?+
Wie werden KI-Daten auf Azure Local gesichert?+
Sind Daten auf Azure Local vor Microsoft und Administratoren geschützt?+
Wie unterscheidet sich Azure Local vom Betrieb in einer öffentlichen Azure-Region?+
Läuft das AI OS auf Azure Local genauso wie in der Cloud?+
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