KI-Architektin + Dateiserver & Speicher für Windows Server

Die Verwaltung von Daten ist keine Randbedingung für KI-Projekte, sondern ihr Fundament. Ohne zuverlässige Speichersysteme, klar strukturierte Dateiserver und sicher konfigurierte Zugriffsrechte scheitern selbst gut trainierte Modelle in der Praxis. Diese Weiterbildung kombiniert deshalb KI-Architektur auf Azure mit der konkreten Infrastrukturkompetenz für Windows-Server-basierte Speicher- und Datenverwaltung. Teilnehmende erarbeiten, wie KI-Dienste und Cloud-Workloads nahtlos mit On-Premise-Datenquellen zusammenwachsen — und wie die Infrastruktur dafür sicher, performant und wartbar aufgesetzt wird. Die Zusatzqualifikation (Modul 4) greift dabei direkt auf AZ-801 zurück, den offiziellen Microsoft-Pfad für fortgeschrittene Windows-Server-Administration.

Modul 1 — Architektur moderner KI-Systeme: Der erste Block legt das konzeptionelle Fundament. Teilnehmende verstehen, wie sich heutige KI-Systemlandschaften aufbauen: welche Schichten es gibt, wie Daten durch Pipelines fließen und wo Cloud-Dienste mit On-Premise-Infrastrukturen zusammentreffen. Ein Leitprojekt — Planung einer hybriden KI-Architektur mit Azure-Diensten und lokalen Datenquellen — zieht sich durch diesen Baustein.

• Bestandteile einer modernen KI-Systemarchitektur
• Datenpipelines: Datenerfassung, Transformation, Modellbereitstellung
• Hybride Cloud-Architekturen und Integrationsmuster
• Governance-Anforderungen und ethische Grundsätze für KI-Systeme
• Sicherheitskonzepte: Datenschutz, Zugriffskontrolle, Audit-Trails
• Grundprinzipien von Responsible AI im Unternehmenskontext

Modul 2 — AI-102: Azure AI Engineer Associate: Dieser Baustein überführt das architektonische Wissen in konkretes Entwicklungs-Know-how. Schwerpunkt ist die Arbeit mit dem breiten Ökosystem der Azure AI Services — von Spracherkennung über maschinelles Sehen bis zur Integration von Azure OpenAI in bestehende Unternehmensanwendungen.

• Entwicklung von KI-Applikationen mit Azure Cognitive Services
• Sprach-, Text- und Bildverarbeitungsdienste konfigurieren und einsetzen
• Azure OpenAI: Modellauswahl, API-Integration, Prompt-Design
• Skalierung und Absicherung von KI-Workloads in Azure
• Authentifizierung, Schlüsselverwaltung und Netzwerksicherheit für AI-Endpunkte
• Monitoring und Logging für produktive KI-Anwendungen

Modul 3 — SC-100: Microsoft Cybersecurity Architect Expert: Sicherheitsarchitektur ist für KI-Systeme keine optionale Schicht, sondern Bestandteil des Designs. Dieses Modul vermittelt, wie umfassende Sicherheitskonzepte für hybride KI-Landschaften entwickelt werden — mit besonderem Augenmerk auf Zero Trust, Zugriffskontrolle und die Absicherung sensibler Modell- und Trainingsdaten.

• Zero-Trust-Architektur: Prinzipien, Umsetzungsstrategien, Kontrollebenen
• Sicherheits- und Governance-Frameworks für hybride Cloud-Umgebungen
• Identitätszentrierte Sicherheit mit Microsoft Entra ID und Conditional Access
• Risikoanalyse und Bedrohungsmodellierung für KI-Infrastrukturen
• Automatisierung von Sicherheitsvorkehrungen (Defender for Cloud, Sentinel)
• Compliance und Auditierbarkeit in regulierten Branchen

Modul 4 — AZ-801: Windows Server Hybrid Administrator (Advanced Services) — Zusatzqualifikation Dateiserver und Speicherverwaltung: Dies ist der spezialisierende Kernbaustein. Teilnehmende erarbeiten, wie unter Windows Server hybride Speicherinfrastrukturen geplant, aufgebaut und dauerhaft sicher betrieben werden — mit direktem Bezug auf die Anforderungen, die KI- und ML-Datenprojekte an Speichersysteme stellen.

• Implementierung von Dateiservern: DFS, File Server Resource Manager, Zugriffskontrollen
• Storage Spaces Direct: Aufbau, Konfiguration und Monitoring hyperkonvergenter Speicher
• Volumes, Cluster-Shared-Volumes und Replikationsmechanismen für Hochverfügbarkeit
• Integration von On-Premise-Dateifreigaben mit Azure File Sync und Azure Arc
• Backup-Konzepte: Azure Backup für Windows Server, Recovery-Strategien
• Performanceanalyse und Kapazitätsplanung für datenintensive ML-Workloads

Modul 5 — Integration von KI-Architektur und Serverinfrastruktur: Im Abschlussmodul werden alle erlernten Kompetenzen in einem kohärenten Architekturprojekt zusammengeführt. Teilnehmende entwickeln ein vollständiges Konzept für eine hybride KI-Umgebung, das sowohl die Azure-seitige KI-Komponente als auch die Windows-Server-basierte Datenhaltung umfasst.

• Architekturdesign: Azure-KI-Dienste und Windows-Server-Speicher als integriertes System
• Orchestrierung von Datenflüssen zwischen Dateiserver, Azure Storage und ML-Pipelines
• Betriebskonzept: Monitoring, Alerting und Kapazitätsmanagement in hybrider Umgebung
• Sicherheitsvalidierung: Zugriffsrechte, Verschlüsselung und Auditierung im Gesamtsystem
• Dokumentation und Abschlusspräsentation des Architekturkonzepts

Praxis-Block — Hybride KI- und Speicherinfrastrukturen aufbauen

• Planung einer hybriden Architektur auf dem Papier: Dienste, Netzwerksegmente, Datenflüsse
• Konfiguration eines Dateiservers mit DFS-Namespace und FSRM-Kontingenten
• Aufbau einer Storage-Spaces-Direct-Testumgebung und Validierung der Replikation
• Integration des Dateiservers mit Azure File Sync für transparente Cloud-Tiering-Szenarien
• Entwicklung einer KI-Anwendung mit Azure Cognitive Services und Anbindung an lokale Dateifreigaben
• Implementierung eines Zero-Trust-Zugriffsmodells für die KI-Infrastruktur
• Backup-Konfiguration und simuliertes Recovery für kritische ML-Datensätze
• Monitoring-Dashboard in Azure Monitor für hybride Speicher- und KI-Workloads
• Sicherheitsaudit der Gesamtarchitektur: Identifizierung offener Angriffsvektoren
• Erstellung eines Betriebshandbuchs für die hybride Umgebung
• Architekturpräsentation mit Entscheidungsgrundlagen für Management und IT-Team
• Peer-Review anderer Architekturkonzepte mit strukturiertem Feedback

Das Combined-Learning-Format ermöglicht, die intensive Laborarbeit — besonders für die Windows-Server-Module — flexibel in den Berufsalltag zu integrieren. Der Kurs wird überwiegend in Vollzeit durchgeführt, eine Teilzeitvariante ist verfügbar. Das Programm bereitet auf die Microsoft-Prüfungen AI-102 (Azure AI Engineer Associate), SC-100 (Cybersecurity Architect Expert) und AZ-801 (Windows Server Hybrid Administrator) vor. Diese Prüfungen werden bei akkreditierten Microsoft-Testcentern abgelegt. Ergänzend wird ein trägerinternes Lehrgangszertifikat ausgestellt.

Das Programm richtet sich an technisch erfahrene Fachkräfte, die an der Schnittstelle von KI-Architektur und klassischer IT-Infrastruktur arbeiten oder dorthin wechseln wollen. Dazu gehören

• IT-Architektinnen und -Architekten mit Cloud- oder On-Premise-Background
• Systemadministratorinnen und -administratoren, die Windows-Server-Kenntnisse mit KI-Kompetenz verbinden wollen
• KI-Entwicklerinnen und -Entwickler, die Infrastrukturverantwortung übernehmen sollen
• Data Scientists, die verstehen wollen, wie ihre Datenpipelines physisch abgesichert werden
• IT-Verantwortliche, die hybride Dateninfrastrukturen für ML-Projekte verantworten

Der Kurs verbindet instruktionsbasierte Online-Lehreinheiten mit umfangreichen Hands-on-Laborphasen in virtuellen Umgebungen. Für die Windows-Server-Module stehen dedizierte Lab-Instanzen bereit, in denen Konfigurationsaufgaben in Echtzeit ausgeführt werden. Azure-seitige Übungen nutzen Sandbox-Subscriptions. Die abschließenden Module sind stärker projektorientiert: Teilnehmende erarbeiten ein Architekturkonzept, das sie gegenüber der Gruppe verteidigen — eine Vorbereitung auf reale Architekturdiskussionen im Berufsalltag.

Das Programm ist auf Vollzeitdurchführung ausgelegt, wobei eine Teilzeitvariante verfügbar ist. Der Gesamtumfang ergibt sich aus drei Microsoft-Zertifizierungsmodulen plus dem Architektureinführungs- und Integrationsbaustein. Die Zeit für Praxisprojekte und Laborarbeit ist explizit eingeplant und in der Gesamtdauer enthalten. Alle Module können deutschlandweit online absolviert werden.

Das Programm führt zu den Microsoft-Zertifikaten AI-102 (Azure AI Engineer Associate), SC-100 (Cybersecurity Architect Expert) und AZ-801 (Windows Server Hybrid Administrator). Prüfungen werden extern bei akkreditierten Testcentern abgelegt; die inhaltliche Vorbereitung ist vollständig im Curriculum integriert. Zusätzlich erhalten Absolventinnen und Absolventen ein trägerinternes Lehrgangszertifikat.

Die Kombination aus KI-Entwicklung und Windows-Server-Infrastruktur klingt für manche ungewöhnlich — dabei beschreibt sie präzise den Alltag vieler IT-Architektinnen und -Architekten in mittelständischen Unternehmen, die ihre ML-Workloads nicht vollständig in die Cloud verlagern können oder wollen. Hybride Architekturen, bei denen sensible Daten On-Premise auf Windows-Servern verbleiben, aber Azure-KI-Dienste für die Verarbeitung genutzt werden, sind in der Praxis weit verbreitet. Microsoft SC-100 ist einer der anspruchsvollsten Architektur-Pfade im Microsoft-Zertifizierungsuniversum. Wer diesen Nachweis zusammen mit AI-102 und AZ-801 vorweist, signalisiert eine breite und vertiefte Infrastrukturkompetenz — von der KI-Schicht bis zur physischen Datenhaltung. Das ist ein Profil, das auf dem Stellenmarkt für Senior-IT-Architekten und IT-Leiter zunehmend gefragt ist. Das Abschlussprojekt, in dem eine vollständige hybride KI- und Speicherinfrastruktur konzipiert und präsentiert wird, ist nicht nur Prüfungsformat, sondern praxisnahe Vorbereitung. Wer dieses Konzept strukturiert verteidigen kann, ist auch für echte Architektur-Reviews in Unternehmens-IT-Projekten gerüstet.