FinOps für KI-Cloud: Kosten im Griff

Baue ein belastbares Kostenmodell für GenAI, Training und Inference und setze Budgets, Guardrails und Verantwortlichkeiten wirksam um. Zu den Schwerpunkten gehören Kostenlogik von KI-Cloud-Services verstehen, FinOps-Grundlagen, Rollen und Entscheidungswege, Kosten-Transparenz aufbauen: Daten, Tags, Allocation, Budgets, Alerts und Guardrails für KI-Workloads, Optimierung: Quick Wins für GenAI und ML und KPI-Set: Kosten mit Produktwert verbinden.

Die Schulung richtet sich an Cloud- und Plattformverantwortliche mit KI-Workloads, ML Engineers, Data Engineers, MLOps Engineers, Produktverantwortliche für KI-Funktionen, IT-Controlling, Finance und FinOps-Practitioner und Alle, die KI-Cloud-Kosten planbar steuern wollen, ohne Delivery zu blockieren.

Grundverständnis von Cloud-Services und Kostenabrechnung (Accounts/Subscriptions, Compute, Storage). Hilfreich: erster Kontakt mit ML- oder GenAI-Workloads, ist aber keine Pflicht.

Zu den Schwerpunkten gehören Kostenlogik von KI-Cloud-Services verstehen, FinOps-Grundlagen, Rollen und Entscheidungswege, Kosten-Transparenz aufbauen: Daten, Tags, Allocation, Budgets, Alerts und Guardrails für KI-Workloads, Optimierung: Quick Wins für GenAI und ML und KPI-Set: Kosten mit Produktwert verbinden.

Die Inhalte werden bis zu konkreten Arbeitsschritten zu Budgets, Alerts und Guardrails für KI-Workloads, Optimierung: Quick Wins für GenAI und ML und KPI-Set: Kosten mit Produktwert verbinden geführt. Dadurch lässt sich das Gelernte gezielt auf eigene Aufgaben übertragen.

Zu den angestrebten Ergebnissen gehören: Wenn KI-Projekte wachsen, entsteht oft ein gefährlicher Mix aus Experimenten, neuen Managed Services und schwer zuzuordnenden Plattformkosten; Genau hier setzt dieses Seminar an: Du lernst, wie du Kostenkontrolle für KI-Cloud-Services mit FinOps so aufsetzt, dass sie im Alltag funktioniert und nicht nur als Monatsreport …; Wir starten mit den typischen Kostenmustern von Training und Inference und den Besonderheiten von LLM-basierten Anwendungen, in denen Tokenverbrauch,; Anschließend übersetzen wir FinOps in konkrete Arbeitsweisen: Welche Verantwortlichkeiten brauchen Teams, welche Entscheidungen sollten standardisiert werden und wie vermeidest …; Du erarbeitest ein Kostenmodell, das Accounts, Subscriptions,

Ja. „Budgets, Alerts und Guardrails für KI-Workloads“ ist ein eigener Bestandteil der Schulung. Dazu gehören Budget-Strukturen: Teams, Produkte, Umgebungen, Alerting: Schwellen, Anomalien, Forecast Alerts, Quotas, Rate Limits, Spend Limits und Genehmigungsprozesse mit klaren Kriterien.