Fabian Hennek
Senior Consultant @ Cluster Reply | Cloud Solution Architect | Azure, AI & Sovereign Cloud
Senior Consultant | Enterprise Architecture | Azure, KI & Souveräne Cloud | Cluster Reply
Göttingen, Germany
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Fabian is a Senior Consultant at Cluster Reply, helping organizations design and implement enterprise-scale cloud, AI and sovereign cloud strategies using Microsoft technologies.
Rather than focusing solely on technology, Fabian specializes in aligning business objectives, enterprise architecture and cloud strategy. He supports organizations in transforming complex requirements into secure, scalable and future-ready platforms that balance innovation with governance, compliance and operational excellence.
Working with enterprise customers across the private and public sector, he advises decision-makers on adopting Microsoft technologies such as Azure, Azure Local and AI while navigating regulatory requirements, security expectations and organizational complexity.
Alongside customer engagements, Fabian contributes to strategic knowledge initiatives, authors technical whitepapers on Sovereign AI and On-Premises AI, and collaborates with Microsoft on emerging cloud and AI topics.
His sessions are designed for architects, technology leaders and decision-makers who want to understand not only how Microsoft technologies work, but why they matter for modern enterprise organizations. Rather than deep technical implementation, Fabian focuses on architecture, strategy, governance and real-world adoption of cloud and AI technologies.
Fabian ist Senior Consultant bei Cluster Reply und begleitet Unternehmen bei der Entwicklung moderner Cloud-, KI- und Enterprise-Architekturen auf Basis von Microsoft-Technologien.
Sein Schwerpunkt liegt auf der Verbindung von Technologie, Unternehmensstrategie und Enterprise Architecture. Er unterstützt Organisationen dabei, komplexe Anforderungen in sichere, skalierbare und zukunftsfähige Lösungen zu überführen – mit einem ausgewogenen Verhältnis zwischen Innovation, Governance, Compliance und operativer Exzellenz.
In Projekten für Unternehmen und den Public Sector berät Fabian Entscheidungsträger, Architekten und Fachbereiche bei der Einführung von Microsoft-Technologien wie Azure, Azure Local und KI-Lösungen. Dabei stehen nicht einzelne Produkte im Vordergrund, sondern die Frage, wie moderne Technologien nachhaltig in bestehende Organisationen integriert werden können.
Neben Kundenprojekten treibt er strategische Wissensinitiativen voran, veröffentlicht Whitepaper zu Themen wie Sovereign AI und On-Premises AI und arbeitet gemeinsam mit Microsoft an aktuellen Fragestellungen rund um Cloud, KI und digitale Souveränität.
Seine Vorträge richten sich an Architekten, IT-Leiter und Entscheider. Im Mittelpunkt stehen weniger technische Deep Dives als vielmehr Architekturentscheidungen, Strategien und Best Practices aus der Praxis. Sein Ziel ist es zu zeigen, wie Unternehmen Innovation ermöglichen können, ohne Sicherheit, Governance oder Compliance aus den Augen zu verlieren.
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Topics
Cloud First war gestern? Azure Local und KI in einer souveränen Welt
Die Cloud hat uns Geschwindigkeit, Skalierbarkeit und Zugang zu Innovation in einem Tempo ermöglicht, das vor wenigen Jahren kaum vorstellbar war. Doch die Rahmenbedingungen verändern sich: Geopolitische Abhängigkeiten werden neu bewertet, digitale Souveränität gewinnt insbesondere in Europa an Bedeutung und mit generativer KI entstehen neue Anforderungen an Daten, Infrastruktur und Kosten.
Damit verändert sich auch eine Frage, die uns in Kundengesprächen und Projekten immer häufiger begegnet: Muss wirklich jeder Workload vollständig in der Public Cloud laufen – oder können wir die Vorteile von Azure auch dort nutzen, wo Daten und Anwendungen bewusst lokal bleiben sollen?
Mit Azure Local lassen sich Cloud und lokale Infrastruktur enger miteinander verbinden. Gleichzeitig eröffnet lokale KI neue Möglichkeiten, Modelle näher an den eigenen Daten und Systemen auszuführen. Das wird besonders dort interessant, wo Souveränitätsanforderungen, sensible Daten, eingeschränkte Connectivity oder die Wirtschaftlichkeit von KI-Workloads eine Rolle spielen. Statt „Cloud oder On-Premises“ entsteht damit ein Spektrum unterschiedlicher Betriebsmodelle.
Diese Anforderungen erleben wir bei Cluster Reply in realen Kundenkontexten. Gleichzeitig wollen wir neue Technologien nicht nur konzeptionell bewerten, sondern frühzeitig selbst verstehen und praktisch beherrschen. Deshalb haben wir ein eigenes Engineering Lab aufgebaut, in dem wir Azure Local und lokale KI auf echter Hardware betreiben, Grenzen ausloten und konkrete Szenarien erproben.
In dieser Session nehme ich dich mit auf unsere Reise: Was passiert, wenn aus einer Azure-Local-Architektur ein echtes System wird? Welche Herausforderungen begegnen dir bei Hardware, Netzwerk, Connectivity und Betrieb? Wie lässt sich lokale generative KI in diese Welt integrieren? Und welche Lessons Learned lassen sich aus unserem Engineering Lab auf reale Kundenszenarien übertragen?
Dabei geht es nicht um eine Rückkehr von der Cloud zu klassischem On-Premises. Es geht um Wahlfreiheit: Cloud, lokale Infrastruktur und KI so miteinander zu verbinden, dass Anforderungen an Innovation, Souveränität, Wirtschaftlichkeit und Betrieb sinnvoll ausbalanciert werden können.
Du bekommst praktische Erfahrungen, konkrete Anwendungsszenarien und unsere wichtigsten Lessons Learned – sowie eine differenzierte Einschätzung, wann Azure Local und Local AI eine sinnvolle Ergänzung zur Public Cloud sein können und wann die Cloud weiterhin die bessere Wahl ist.
Is Cloud-First Dead? Azure Local and AI in a Sovereign World
The cloud has given us speed, scalability, and access to innovation at a pace that would have been hard to imagine only a few years ago. But the landscape is changing. Geopolitical dependencies are being reassessed, digital sovereignty is becoming increasingly important - particularly in Europe - and generative AI is creating new requirements around data, infrastructure, connectivity, and cost.
As a result, a question is becoming increasingly relevant in customer conversations and real-world cloud projects: Does every workload really need to run entirely in the public cloud or can we bring the benefits of Azure to environments where data and applications deliberately need to remain local?
Azure Local brings cloud capabilities closer to on-premises infrastructure, while Local AI creates new opportunities to run AI models closer to enterprise data and systems. This becomes particularly relevant when sovereignty requirements, sensitive data, limited connectivity, latency, or the economics of AI workloads come into play.
Instead of choosing between "cloud" and "on-premises," we are moving towards a spectrum of deployment models.
At Cluster Reply, we encounter these requirements in real customer environments. But we also believe that emerging technologies should not only be evaluated on architecture diagrams. We want to understand how they behave when they meet actual hardware, networks, operational constraints, and AI workloads.
That is why we built our own engineering lab to run Azure Local and Local AI on physical infrastructure, explore their limitations, and test real-world scenarios.
In this session, I will take you through that journey: What happens when an Azure Local architecture becomes a real system? What challenges emerge around hardware, networking, connectivity, and operations? How can local generative AI become part of this architecture? And which lessons from our engineering lab can be applied to real customer scenarios?
This is not about moving away from the cloud or returning to traditional on-premises infrastructure. It is about choice - combining cloud, local infrastructure, and AI in a way that balances innovation, sovereignty, economics, and operational requirements.
You will leave with practical experiences, concrete use cases, and lessons learned from our engineering lab as well as a balanced view of when Azure Local and Local AI can complement the public cloud, and when the cloud remains the better choice.
Please note that Sessionize is not responsible for the accuracy or validity of the data provided by speakers. If you suspect this profile to be fake or spam, please let us know.
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