Data Platform Engineering

Entwickelt für den Einsatz. Gebaut für Skalierung.

Wir entwerfen, deployen und betreiben die fundamentale Daten- und KI-Infrastruktur, auf die sich Ihr Unternehmen verlässt, von automatisierten Datenbankdiensten und hochverfügbarem Streaming bis zu souveränen KI-Inferenz-Plattformen.

Erstellen Sie Ihre AI platform

Die Ebene, auf der Ihre Daten und KI tatsächlich laufen

Jede Datenstrategie steht auf einem technischen Fundament. Verlässliche Datenbanken, schnelles Messaging und skalierbares Compute sind das, was eine Lakehouse-Architektur oder eine KI-Initiative tatsächlich liefern lässt. Während KI vom Experiment zum Produktivbetrieb wandert, zählt dieses Fundament mehr, weil Modelle GPU-Ressourcen, Inferenz-Endpunkte und operatives Tooling brauchen, um in der realen Welt zu laufen. Das Data-Platform-Engineering-Team von evoila baut genau das.

Wir konzipieren und betreiben produktionsreife Datendienste über On-Premises, Hybrid und Cloud hinweg. Von automatisiertem Datenbank-Provisioning über Kubernetes-native Plattformen mit Stackable bis zu souveräner KI-Inferenz mit Nvidia AI Enterprise und VMware Private AI Services sowie Model Serving liefern wir die Ebene, die Ihre Daten- und KI-Workloads verlässlich, sicher und im großen Maßstab laufen lässt.

Zentrale Vorteile auf einen Blick:

  • Automatisiertes, selbstbedienbares Datenbank- und Messaging-Provisioning. Keine Tickets, keine Wartezeit
  • Produktionsreifes Kafka und RabbitMQ für hochdurchsatzstarkes Event-Streaming
  • Kubernetes-native Datenplattformen für maximale digitale Souveränität
  • Enterprise-taugliches NoSQL mit MongoDB und Elasticsearch, gebaut für Skalierung und Sicherheit
  • Souveräne KI-Inferenz auf Ihrer eigenen Infrastruktur mit Nvidia AI Enterprise, VMware Private AI Services und KServe
  • Vollständiger Lifecycle-Support: von Architekturdesign bis Managed Operations

Weiterentwicklung der Plattform

Hören Sie auf, Infrastruktur zu provisionieren, beginnen Sie, Plattformen zu konzipieren

Wenn Infrastruktur ein Flickwerk manueller Aufgaben ist, skalieren Ihre Datenpipelines nach Kopfzahl, nicht nach Code.

Viele Unternehmen haben ihre Dateninfrastruktur über die Zeit ohne konsistentes Plattformmodell wachsen lassen. Das Ergebnis ist ein Flickwerk aus manuell provisionierten Datenbanken, eigenständigen Message Brokern und isolierten Storage-Systemen, jedes anders verwaltet, von Hand skaliert und mit separaten Tools überwacht. Wenn ein Entwicklungsteam eine neue Datenbank braucht, kann das Tage oder Wochen Hin und Her mit dem Betrieb dauern. Wenn ein Kafka-Cluster seine Kapazität erreicht, muss jemand manuell reagieren.

Gleichzeitig steigt der Druck, KI zu operationalisieren. Data-Science-Teams bauen Modelle in Notebooks, aber diese Modelle mit korrekter GPU-Zuweisung, Autoscaling, Monitoring und Governance in den Produktivbetrieb zu bringen, erfordert Infrastrukturfähigkeiten, die viele Unternehmen noch nicht haben. Das Ergebnis ist bekannt: KI-Initiativen stocken nach dem Proof of Concept, und die Lücke zwischen Experiment und Produktivbetrieb wächst.

Dieser fragmentierte Ansatz schafft echte Probleme: Inkonsistente Konfigurationen führen zu Sicherheitslücken, manuelles Provisioning verlangsamt Teams, und das Fehlen standardisierten Toolings macht es nahezu unmöglich, Governance im großen Maßstab durchzusetzen. Gleichzeitig treiben neue Anforderungen aus KI-Workloads, Echtzeit-Analytics und Streaming-Architekturen diese Legacy-Setups über ihre Grenzen hinaus.

evoila überbrückt diese Lücke, indem wir Ihre rohe Dateninfrastruktur in eine automatisierte, produktionsreife Plattform verwandeln. Wir entwerfen und implementieren deklarative, code-gesteuerte Datenumgebungen, die Datenbanken, Queues und Pipelines als skalierbare Software-Assets behandeln. Durch die Automatisierung der zugrunde liegenden Lifecycle-Operationen befreien wir Ihre Data Engineers und Data Scientists von Infrastruktur-Brandbekämpfung, damit sie sich vollständig auf die Lieferung von Geschäftswert konzentrieren können.

Die meiste Legacy-Dateninfrastruktur wurde nie dafür konzipiert, automatisch zu skalieren.

Wir konzipieren Plattformen, die das können.

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Die Herausforderung

Vier Anzeichen, dass Ihre Dateninfrastruktur das Wachstum bremst

Manuelle Pipelines und isolierte Stacks schaffen nicht nur Overhead, sie blockieren Ihre Entwicklerinnen und Entwickler direkt daran, Wert zu liefern.

Ticket-basiertes Provisioning

Handgebaute Umgebungen bremsen das Engineering aus

Manuelles, ticket-basiertes Datenbank-Provisioning und Search-Cluster-Skalierung schaffen erhebliche Engpässe. Weil diese Systeme ständigen manuellen Eingriff und tiefes Spezialwissen erfordern, warten Entwicklungsteams Tage oder Wochen auf essenzielle Produktivumgebungen.

Fragmentierte Implementierungen

Fehlende Plattformstandards schaffen versteckte Compliance-Risiken.

Ohne standardisierten Ansatz beim Deployment von Datendiensten über Umgebungen hinweg entsteht hohe Infrastrukturfragmentierung. Ohne einheitliches Tooling wird es nahezu unmöglich, Daten-Governance durchzusetzen, wachsende Souveränitätsanforderungen zu erfüllen und Ihre Umgebungen im großen Maßstab abzusichern.

Brüchiges Event-Streaming

Message Broker haben nicht die nötige Enterprise-taugliche Resilienz.

Legacy-Message-Broker und ereignisgesteuerte Architekturen sind selten für moderne Produktiv-Workloads konzipiert. Wenn das Datenvolumen ansteigt, fehlen diesen unverwalteten Streaming-Plattformen die automatisierten Skalierungs- und Recovery-Fähigkeiten, die nötig sind, um kritische Pipeline-Ausfallzeiten zu verhindern.

Ins Stocken geratene KI-Produktion

Hochwertige Modelle bleiben in lokalen Umgebungen eingeschlossen.

Data-Science-Teams bauen vielversprechende Algorithmen in Notebooks, aber sie schaffen es selten in den Produktivbetrieb. KI-Initiativen stocken routinemäßig nach der Proof-of-Concept-Phase, weil die nötige Enterprise-GPU-Infrastruktur, sichere Inferenz-Endpunkte und automatisiertes MLOps-Tooling komplett fehlen.

Hören Sie auf, gegen Ihre Datenpipeline-Engpässe zu kämpfen.

Lassen Sie uns Ihre Workflows mit automatisierter, deklarativer Infrastruktur verbinden, gebaut für moderne KI und Enterprise-Streaming.

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Unsere Lösung

Deklarative Plattformen, gebaut für Produktiv-Workloads

Wir hören nicht bei der Architektur auf. evoila entwirft, baut und betreibt den automatisierten Lebenszyklus Ihrer Datendienste und verschiebt den Betrieb von brüchigem manuellem Provisioning zu skalierbaren, code-gesteuerten Plattformen.

Ihre Daten- und KI-Plattform

Konzipiert für Zuverlässigkeit, Automatisierung & Souveränität.

Das Data Platform Engineering von evoila deckt den gesamten Stack der fundamentalen Daten- und KI-Infrastruktur ab. Wir beraten nicht nur: Wir entwerfen, bauen und betreiben die Plattformen, die Ihre Daten- und KI-Workloads antreiben.

Automatisiertes Datendienst-Provisioning

VMware-Data-Service-Manager-Integration

Wir konzipieren und deployen VMware Data Service Manager, um Self-Service-Provisioning von Datenbanken und Messaging-Queues innerhalb Ihrer eigenen Infrastruktur zu ermöglichen. Entwicklungsteams bekommen die Datenbanken, die sie brauchen, in Minuten statt Tagen, mit konsistenten Konfigurationen, eingebauten Sicherheitsrichtlinien und voller Auditierbarkeit. Ohne Cloud-Abhängigkeit läuft alles vollständig auf Ihrer Infrastruktur unter Ihrer absoluten Kontrolle.

Kubernetes-native Datenplattformen

Souveräne Big Data mit Stackable

Für Unternehmen, die maximale digitale Souveränität und Flexibilität brauchen, bauen wir modulare Datenplattformen auf Kubernetes mit der Stackable Data Platform. Stackable nutzt eine Operator-basierte Architektur, um das Deployment und Lifecycle-Management komplexer Daten-Workloads einschließlich Apache Spark, Trino, Apache Hive und Apache Kafka zu automatisieren. Das liefert ein vollständig Open-Source-basiertes, herstellerunabhängiges Lakehouse-Fundament ohne Hyperscaler-Abhängigkeit, das vollständig auf Ihrer eigenen Hardware oder Private Cloud läuft.

Hochverfügbares Messaging

Event Streaming mit Kafka & RabbitMQ

Wir entwerfen und deployen produktionsreife Apache-Kafka- und RabbitMQ-Umgebungen, konzipiert für hohen Durchsatz, geringe Latenz und resiliente Nachrichtenverteilung. Ob Sie Kafka als Rückgrat für Echtzeit-Datenpipelines und CDC brauchen oder RabbitMQ für verlässliche asynchrone Kommunikation zwischen Microservices: Wir liefern Architekturen, die für 24/7-Betrieb gebaut sind, nicht für Proof-of-Concept-Umgebungen.

Enterprise NoSQL & Suche

Skalierbare MongoDB- & Elasticsearch-Umgebungen

Wir bauen und tunen MongoDB- und Elasticsearch-Umgebungen, zugeschnitten auf Enterprise-Maßstab. Das umfasst Cluster-Design mit integrierter Security (TLS, RBAC, Verschlüsselung im Ruhezustand), automatisierte Skalierungsstrategien, persistente Storage-Konfigurationen und Performance-Optimierung. Ob Sie Elasticsearch für Log-Analytics, Volltextsuche oder Observability brauchen, oder MongoDB als flexiblen Dokumentenspeicher für Anwendungsdaten: Wir konzipieren Umgebungen, die Ihren Workload verlässlich handhaben.

KI-Plattform-Infrastruktur

Von Notebooks zur sicheren Produktion.

Wir bauen die Infrastrukturebene, die KI-Modelle sicher aus Notebooks in den Produktivbetrieb bringt. Mit VMware Private AI Foundation mit NVIDIA deployen wir souveräne KI-Umgebungen auf Ihrer bestehenden VCF-Infrastruktur, ausgestattet mit GPU-Passthrough, Modell-Laufzeit-Management und RAG-tauglicher Vektordatenbank-Integration, alles ohne Daten an eine öffentliche Cloud zu senden. Für Kubernetes-native Umgebungen deployen wir KServe als skalierbare, frameworkunabhängige Model-Serving-Plattform, die autoscaling Inferenz-Endpunkte, Multi-Model-Serving und native Integration mit NVIDIA NIM für optimierte GPU-Inferenz unterstützt. Ob Ihr Team klassische ML-Modelle, feinabgestimmte LLMs oder retrieval-augmented generative KI betreibt: Wir konzipieren die Serving- und Orchestrierungsebene, die es produktionsreif macht.

Technischer Deep Dive

Der Technologie-Stack hinter unseren Daten- & KI-Plattformen

Unser Data Platform Engineering baut auf bewährten, produktionsreifen Technologien. Hier ein genauerer Blick auf die Kernkomponenten und wie sie zusammenwirken.

VMware Data Service Manager (DSM)
). DSM ist eine Infrastruktur-Management-Ebene, die cloud-ähnliche Self-Service-Fähigkeiten in On-Premises-Umgebungen bringt. Plattformteams definieren Datenbank-Serviceangebote wie PostgreSQL, MySQL, RabbitMQ oder Kafka mit standardisierten Konfigurationen, Ressourcenlimits und Sicherheitsrichtlinien. Anwendungsteams stellen diese Services dann über eine API oder ein Portal bereit, mit Backup, Monitoring und Lifecycle-Management bereits eingebaut. Der Vorteil ist klar. Ihre Daten bleiben auf Ihrer Infrastruktur, während Teams die Geschwindigkeit und den Komfort bekommen, den sie von cloud-nativen Services erwarten.

Stackable Data Platform
Stackable ist eine Kubernetes-native Plattform, die individuelle Operators nutzt, um den gesamten Lebenszyklus von Datendiensten zu verwalten. Jede Komponente, ob Apache Spark für verteilte Verarbeitung, Trino für föderierte SQL-Abfragen, Apache Kafka für Streaming oder Apache Hive für Metadaten-Management, läuft als verwalteter Workload auf Kubernetes mit automatisiertem Deployment, Skalierung, Konfiguration und Updates. Das Operator-Modell bedeutet, dass komplexe operative Aufgaben (Rolling Upgrades, Konfigurationsänderungen, Skalierung) deklarativ statt manuell gehandhabt werden. Für Lakehouse-Deployments liefert Stackable die Compute- und Storage-Ebene, die auf offenem Objekt-Storage (S3-kompatibel oder HDFS) läuft und eine vollständig souveräne Alternative zu cloud-verwalteten Plattformen wie Databricks bildet.

Apache Kafka
Kafka fungiert als zentrales Nervensystem für Echtzeit-Datenpipelines. Wir deployen Kafka in produktionsreifen Konfigurationen mit Multi-Broker-Clustern, rack-bewusster Replikation und automatisiertem Partition-Rebalancing. Für die Integration mit Lakehouse-Architekturen konfigurieren wir Kafka Connect mit Connectors für gängige Quellsysteme (Datenbanken via CDC, APIs, IoT-Endpunkte) und Senken (Delta Lake, Objekt-Storage, Elasticsearch). Unsere Kafka-Umgebungen sind von Anfang an auf Hochverfügbarkeit ausgelegt, einschließlich Monitoring, Alerting und automatisiertem Failover.

RabbitMQ
RabbitMQ liefert verlässliches, standardbasiertes Messaging für Anwendungsintegration und ereignisgesteuerte Architekturen. Wir deployen geclusterte RabbitMQ-Umgebungen mit Quorum-Queues für Datensicherheit, Föderation für Multi-Site-Deployments und Management-Plugins für operative Transparenz. RabbitMQ glänzt in Szenarien, in denen Routing-Flexibilität (Topic, Fanout, Header-basiertes Routing) wichtiger ist als roher Durchsatz.

MongoDB & Elasticsearch
Für MongoDB konzipieren wir Replica-Sets und Sharded Clusters mit automatisiertem Failover, Verschlüsselung und rollenbasierter Zugriffskontrolle. Für Elasticsearch entwerfen wir Index-Strategien, Shard-Allokation und Lifecycle-Richtlinien, optimiert auf Ihr Datenvolumen und Ihre Abfragemuster, ob der Anwendungsfall Log-Analytics, Anwendungssuche oder Security Information and Event Management (SIEM) ist.

VMware Private AI Foundation with NVIDIA
Private AI Foundation läuft auf VMware Cloud Foundation und liefert eine sichere, souveräne Plattform für generative KI-Workloads. Sie integriert NVIDIA-GPUs (via vGPU oder Passthrough) mit Modell-Laufzeit-Management, einem eingebauten Model Store, Vektordatenbank-Integration und RAG-Pipeline-Tooling. Für Unternehmen, die bereits VCF betreiben, ist das der direkteste Weg zu produktiver KI, ohne Daten externen Cloud-Anbietern auszusetzen. Es unterstützt Fine-Tuning von LLMs, das Ausführen von Inferenz und das Deployment von RAG-Workflows, alles innerhalb Ihres Rechenzentrums, unter Ihren Governance-Richtlinien.

KServe
KServe ist ein CNCF-Incubating-Projekt, das eine standardisierte, Kubernetes-native Inferenz-Plattform für das Deployment von ML- und generativen-KI-Modellen im großen Maßstab liefert. Es unterstützt mehrere Frameworks (TensorFlow, PyTorch, vLLM, NVIDIA Triton), bietet serverloses Autoscaling von null bis Multi-GPU und integriert sich nativ mit NVIDIA NIM für optimierte LLM-Inferenz. KServe handhabt die operative Komplexität des Model Serving, Canary-Rollouts, Request Batching, GPU-Scheduling, Multi-Node-Inferenz für große Modelle, sodass sich Ihre Data-Science-Teams auf die Modelle konzentrieren können, nicht auf die Infrastruktur.

Alle Komponenten lassen sich auf Bare Metal, VMware vSphere oder Kubernetes deployen, On-Premises, in einer Private Cloud oder in einer Hybrid-Konfiguration mit Public-Cloud-Ressourcen.

Technische Vorteile

Die Architektur konzipieren, die Ihre Datenarchitektur verdient

Wir überbrücken die Lücke zwischen Cloud-ähnlicher Geschwindigkeit und absoluter Datenkontrolle, indem wir auf bewährten offenen Standards aufbauen.

Souveräner Self-Service ohne Cloud-Abhängigkeit

VMware Data Service Manager bringt cloud-ähnliche Provisioning-Geschwindigkeit in Ihr eigenes Rechenzentrum. Entwicklungsteams bekommen standardisierte Datenbank- und Messaging-Services in Minuten, vollständig automatisiert, richtlinienkonform und ohne dass Daten Ihre Infrastruktur verlassen.

Null Vendor-Lock-in

Die Stackable Data Platform läuft vollständig auf Kubernetes und Open-Source-Komponenten. Es gibt kein Vendor-Lock-in, keine proprietäre Laufzeit und keine Hyperscaler-Abhängigkeit. Sie besitzen die Plattform, die Konfiguration und die Daten, eine kritische Anforderung für regulierte Branchen und Unternehmen mit strikten Datenresidenz-Richtlinien.

Modulare & komponierbare Architektur

Jede Komponente in unserem Datenplattform-Stack kann unabhängig oder als Teil einer integrierten Plattform deployt werden. Brauchen Sie nur verwaltetes Kafka? Erledigt. Möchten Sie ein vollständiges On-Premises-Lakehouse auf Stackable mit Kafka, Spark und Trino? Auch erledigt. Die Architektur wächst mit Ihren Anforderungen.

Air-Gapped-KI-Infrastruktur

Mit Nvidia AI Enterprise und VMware Private AI Services auf VCF sowie KServe auf Kubernetes können Sie Modelltraining, Fine-Tuning und Inferenz auf Ihrer eigenen Infrastruktur betreiben. Ihre Daten und Modelle bleiben souverän, Ihre Compliance-Anforderungen werden erfüllt, und Ihre KI-Workloads bekommen die GPU-Ressourcen, die sie brauchen, ohne dass ein einziger API-Aufruf Ihr Netzwerk verlässt.

Flexibler Managed Operations

Jede Plattform, die wir bauen, ist darauf ausgelegt, betrieben zu werden, von Ihrem Team, von evoila oder gemeinsam. Managed-Service-Stufen reichen von 8×5-Support bis zu vollständigem 24/7-Betrieb mit aktivem Monitoring, Incident-Management, proaktiver Wartung und Security-Remediation.

Der Partner Ihrer Wahl

Data Platform Engineering braucht Produktionserfahrung

evoila konzipiert Datenplattformen seit der Gründung. Unsere Wurzeln liegen in der Infrastruktur (VMware, Kubernetes, Netzwerk & Security), was bedeutet, dass wir den gesamten Stack unter der Datenebene verstehen, nicht nur die Software obendrauf. Genau deshalb sind wir einzigartig positioniert, um KI-Infrastruktur zu liefern: Wir besitzen bereits die Layers, auf denen die KI läuft.

Unsere Plattform-Ingenieurinnen und -Ingenieure sind zertifiziert über VMware, Kubernetes, Kafka, Elasticsearch und alle großen Cloud-Anbieter hinweg. Wir sind Broadcom Pinnacle Partner (die höchste Stufe im Broadcom Advantage Partner Program) und halten ISO/IEC-27001-, BSI-C5- und TISAX-Zertifizierungen, Beleg dafür, dass wir die strengsten Sicherheits- und Compliance-Standards erfüllen.

Was evoila anders macht

Wir sind nicht nur Beraterinnen und Berater, die Architekturen auf dem Papier entwerfen. Wir bauen sie, wir deployen sie, und wir betreiben sie. Fast 500 Mitarbeitende über mehrere europäische Standorte hinweg liefern praktisches Engineering, Managed Services und 24/7-Support. Wenn um 3 Uhr morgens etwas ausfällt, ist unser Bereitschaftsteam bereits dabei.

Broadcom Pinnacle Partner

Die höchste Stufe im Broadcom Advantage Partner Program, Beleg für Enterprise-Infrastruktur-Exzellenz.

Enterprise-Zertifizierungen

Vollständig auditiert und konform mit den strengsten globalen Sicherheitsrahmenwerken, einschließlich ISO 27001, BSI C5 und TISAX.

24/7 Managed Operations

Echtes praktisches Engineering und ein dediziertes Bereitschaftsteam, das schon aktiv ist, wenn um 3 Uhr morgens etwas ausfällt.

Europäischer Engineering-Maßstab

Zertifizierte Plattform-Expertinnen und -Experten über mehrere europäische Standorte hinweg, mit verlässlichen Full-Stack-Deployment-Fähigkeiten.

Technologien & Partner

Strategische Allianzen treffen auf offene Technologie

Das sind die Enterprise-Plattformen und Open-Source-Frameworks hinter unseren Implementierungen.

Strategische Enterprise-Allianzen

Datendienst-Automatisierung: VMware Data Service Manager

Kubernetes-native Datenplattform: Stackable Data Platform (Apache Spark, Trino, Apache Hive, Apache Kafka, Apache NiFi auf Kubernetes Operators)

Event Streaming & Messaging: Apache Kafka, RabbitMQ (Architektur, Optimierung, Managed Services)

NoSQL & Suche: MongoDB, Elasticsearch (Cluster-Design, Performance-Tuning, Managed Operations)

Zukunftssichere Infrastruktur und offene Standards

Infrastruktur & Orchestrierung: Kubernetes, VMware vSphere / VCF, Docker, Helm, ArgoCD

Cloud-Plattformen: Microsoft Azure, Amazon Web Services, Google Cloud Platform

Monitoring & Observability: Prometheus, Grafana, Elastic Stack

Zertifizierungen & Partnerschaften: Broadcom Pinnacle Partner, Databricks Partner, Microsoft Silver Partner, AWS Partner, ISO/IEC 27001, BSI C5, TISAX

Unser Prozess

Wie wir zusammenarbeiten

Vom Architekturdesign zum vollständig verwalteten Betrieb

01 | Bewertung & Architekturdesign

Wir beginnen mit einer umfassenden Bewertung Ihrer aktuellen Dateninfrastruktur, um operative Engpässe und Skalierungsgrenzen zu identifizieren. Basierend auf diesen Erkenntnissen konzipieren wir eine Zielarchitektur, präzise zugeschnitten auf Ihre Anforderungen an Automatisierung, Skalierbarkeit, Datensouveränität und Resilienz.

02 | Umsetzung & Deployment

Unsere Plattform-Ingenieurinnen und -Ingenieure bauen und deployen Ihre neue Datenumgebung über private, öffentliche oder hybride Cloud-Infrastrukturen hinweg. Nach Infrastructure-as-Code-Prinzipien mit Terraform, Helm und GitOps stellen wir sicher, dass jedes einzelne Deployment reproduzierbar, sicher, versionskontrolliert und vollständig auditierbar ist.

03 | Managed Operations

Nach dem Go-live sichern wir die Kontinuität Ihrer Plattform mit maßgeschneidertem Operations-Support. Wir bieten zwei Managed-Service-Stufen:

Managed Service Full:24/7- oder 9×5-Support mit Time-to-Response- und Time-to-Resolve-SLAs, aktives Monitoring, Incident- und Problem-Management, proaktive Wartung (Systemchecks, Updates, Patches, Security-Remediation).

Managed Service Lite: 9×5-Support mit Time-to-Response-SLA und Incident-/Problem-Management, eine leichtere Option für Unternehmen, die Monitoring und proaktive Wartung intern handhaben.

Keine moderne KI ohne eine grundsolide Plattform

Wir konzipieren automatisierte, resiliente & souveräne Infrastruktur, gebaut für Skalierung.

Bauen Sie Ihre Plattform mit uns

Unsicher, wo Sie anfangen sollen, oder stehen Sie vor einer anderen Herausforderung? Sagen Sie es uns und wir finden eine Lösung.

Jedes Unternehmen arbeitet mit einem einzigartigen Legacy-Stack und unter unterschiedlichen regulatorischen Compliance-Vorgaben. Hinterlassen Sie uns unten eine kurze Nachricht, um ein unverbindliches, strategisches Gespräch mit unseren leitenden Datenarchitektinnen und -architekten zu beginnen und den richtigen Transformationspfad für Ihre Umgebung zu finden.

Häufig gestellte Fragen

Es bezeichnet Design, Deployment und Betrieb der fundamentalen Infrastruktur, die Ihre Daten speichert, bewegt und verarbeitet, einschließlich Datenbanken, Message Brokern, Streaming-Plattformen, Suchmaschinen, KI-Inferenz-Endpunkten und der Orchestrierungsebene, die alles verbindet. Diese Ebene liegt unter Ihren Analytics-, BI- und KI-Workloads.

Nein, wir deployen Datenplattformen auf Bare Metal, VMware vSphere und Kubernetes, abhängig von Ihrer bestehenden Infrastruktur und Ihren Anforderungen. Kubernetes-basierte Deployments (z. B. mit Stackable oder KServe) bieten das höchste Automatisierungs- und Portabilitätsniveau, sind aber keine Voraussetzung. VMware Private AI Foundation auf VCF ist eine ebenso tragfähige Option für KI-Workloads.

VMware DSM bietet dasselbe Self-Service-Provisioning-Erlebnis wie ein Cloud-Datenbankdienst (wie AWS RDS oder Azure Database), aber alles läuft auf Ihrer eigenen Infrastruktur. Ihre Daten verlassen nie Ihr Rechenzentrum, und Sie behalten volle Kontrolle über Konfigurationen, Sicherheitsrichtlinien und Ressourcenzuweisung. Das ist besonders relevant für Unternehmen mit Datenresidenz- oder Souveränitätsanforderungen.

Absolut. Unsere Services sind modular. Viele Kunden starten mit verwaltetem Kafka oder RabbitMQ und erweitern den Umfang über die Zeit. Sie müssen sich nicht auf eine vollständige Plattformtransformation festlegen, um von unserer Expertise zu profitieren.

Stackable ist eine Open-Source-, Kubernetes-native Plattform, die das Deployment und Management von Datendiensten wie Spark, Trino, Kafka und Hive über Operators automatisiert. Sie ist sinnvoll, wenn Sie ein Lakehouse oder eine Analytics-Plattform On-Premises (oder in einer Private Cloud) bauen möchten, ohne von einem Hyperscaler oder einer proprietären Plattform wie Databricks abhängig zu sein. Besonders relevant für Unternehmen in regulierten Branchen oder mit strikten Anforderungen an digitale Souveränität.

Wir bauen die Infrastrukturebene, auf der KI läuft. Für VMware-basierte Umgebungen deployen wir die Nvidia AI Enterprise und VMware Private AI Services Foundation auf VCF, die GPU-Management, Modell-Laufzeiten und RAG-Pipelines innerhalb Ihres Rechenzentrums liefert. In Kubernetes-Umgebungen deployen wir KServe mit NVIDIA-NIM-Integration, um skalierbare, autoscaling Modell-Inferenz zu ermöglichen. Beide Ansätze halten Ihre Daten und Modelle sicher und liefern gleichzeitig produktionsreife KI-Serving-Fähigkeiten.

Die Nvidia AI Enterprise und VMware Private AI Services Foundation läuft auf VMware Cloud Foundation und nutzt die NVIDIA-GPUs in Ihren bestehenden oder neuen Servern. Wenn Sie bereits VCF mit NVIDIA-GPU-fähiger Hardware nutzen, können Sie Private-AI-Services aktivieren, ohne Ihre Plattform zu ändern. Die Foundation liefert Modell-Laufzeiten, einen Model Store, Vektordatenbanken und RAG-Tooling, alles innerhalb Ihrer eigenen Infrastruktur, während evoila Architektur, Deployment und Betrieb übernimmt.

Wir bieten zwei Stufen. Managed Service Full umfasst 24/7- oder 9-5-Support, SLAs zur Problembehebung, aktives Monitoring, proaktive Wartung und Security-Remediation. Managed Service Lite bietet 9×5-Support und Incident-Management, aber kein aktives Monitoring oder proaktive Services. Beide Stufen sind für alle Komponenten verfügbar, die wir deployen, einschließlich KI-Inferenz-Plattformen.