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.