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Cloud Services und Infrastruktur

Google Cloud, Amazon Web Services oder Microsoft Azure – Integration und Analyse von Daten in der Cloud

Eine Cloud stellt Services und Rechenleistungen bereit und zwar in dem Umfang, in dem diese gerade benötigt werden – skalierbar auf eine beliebige Größe. Das hält Prozesse am Laufen, spart Kosten und ermöglicht komplexe Berechnungen in Data Science-Projekten.

Oftmals kommen lokale IT-Infrastrukturen an ihre Grenzen, vor allem in Stoßzeiten. Die Systemanforderungen sind zu hoch, Rechenkapazitäten reichen nicht aus und Ressourcen werden verschlungen. Hinzu kommt ein großer Verwaltungsaufwand für den Betrieb eines On-Premise-Rechenzentrums. Abhilfe schaffen Cloud-Lösungen. Mit ihnen können Unternehmen je nach Bedarf flexibel auf die benötigten Ressourcen zugreifen.

Das kann in vielen Anwendungsfeldern hilfreich sein: von einer Office-Infrastruktur oder komplexen Data-Science-Berechnungen, dem Aufbau eines Data Lakes bis hin zum ausgelagerten Data Warehouse. Hat sich ein Unternehmen für eine Cloud-Strategie entschieden, stehen wir beim Aufbau, dem Betrieb oder bei der Erweiterung zur Seite – unabhängig ob die Cloud als Infrastructure-as-a-Service (IaaS), Platform-as-a-Service (PaaS) oder Software-as-a-Service (SaaS) genutzt werden soll.

Warum sind wir die Richtigen beim Thema Cloud Services und Infrastruktur?

Wir sind projekterfahren, kompetent aufgestellt und immer auf dem aktuellen Stand: Google Cloud Platform (GCP), Amazon Web Service (AWS) und Microsoft Azure kennen wir gut, so dass wir den Weg von Ihrem bestehenden Technologie-Stack in die Cloud bestmöglich begleiten können. Und das auch, wenn Sie nur Teile Ihrer Prozesse oder Anwendungen in eine Cloud auslagern möchten.

Sie wollen mehr erfahren? Wir freuen uns auf Sie.

Pawel Maslanka

Teamleiter & Lead Consultant
Team Data Management & Security

+49 6221 / 61 60 50

Pawel hat seinen beruflichen Werdegang direkt bei Kybeidos gestartet: mit einem dualen Studium für angewandte Informatik. Eingestiegen ist er mit Business Analysen und SAS-Programmierung. Wenn er gerade nicht SAS macht, dann arbeitet er im Big-Data-Umfeld als Consultant. Probleme lösen ist sein Ding und er hat bisher kaum eins angetroffen, zu dem er keine Lösung gefunden hat.