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FinOps für KI-Cloud: Kosten im Griff

Webinar - PROKODA GmbH

FinOps für KI-Cloud: Kosten im Griff
Termin Ort Preis*
01.06.2026- 02.06.2026 München 1.725,50 €
01.06.2026- 02.06.2026 online 1.725,50 €
31.08.2026- 01.09.2026 München 1.725,50 €
31.08.2026- 01.09.2026 online 1.725,50 €

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*Alle Preise verstehen sich inkl. MwSt.

Detaillierte Informationen zum Seminar

Inhalte:
  • Kostenlogik von KI-Cloud-Services verstehen
    • Training vs. Inference: typische Kostentreiber
    • GPU, Storage, Netzwerk, Managed Services
    • Token, Requests, Kontextfenster bei LLMs
    • Warum Tagging bei KI-Projekten oft scheitert
  • FinOps-Grundlagen, Rollen und Entscheidungswege
    • FinOps Framework: Inform, Optimize, Operate
    • Rollenmodell: Product, Engineering, Finance
    • Showback, Chargeback, Kostenstellenlogik
    • Policy statt Einzelfreigaben
  • Kosten-Transparenz aufbauen: Daten, Tags, Allocation
    • Tagging-Standards und Naming-Konventionen
    • Allocation für Shared Services und Plattformen
    • Cost Categories, Labels, Accounts, Subscriptions
    • Finanzsicht: CapEx/OpEx, Forecasting-Basics
  • Budgets, Alerts und Guardrails für KI-Workloads
    • Budget-Strukturen: Teams, Produkte, Umgebungen
    • Alerting: Schwellen, Anomalien, Forecast Alerts
    • Quotas, Rate Limits, Spend Limits
    • Genehmigungsprozesse mit klaren Kriterien
  • Optimierung: Quick Wins für GenAI und ML
    • Right-Sizing und Scheduling von GPU-Workloads
    • Spot/Preemptible, Reservations, Savings Plans
    • Caching, Batch-Inference, Kontext-Strategien
    • Storage-Lifecycle, Datenhaltung, Egress reduzieren
  • KPI-Set: Kosten mit Produktwert verbinden
    • Cost per Request, Cost per Token, Cost per User
    • Unit Economics und SLOs für Kosten
    • FinOps-Reporting: Management-taugliche Views
    • Roadmap: von Pilot zu skalierbarem Betrieb
Teilnahmevoraussetzungen:
  • Grundverständnis von Cloud-Services und Kostenabrechnung (Accounts/Subscriptions, Compute, Storage).
  • Hilfreich: erster Kontakt mit ML- oder GenAI-Workloads, ist aber keine Pflicht.
Zielgruppe:
  • Cloud- und Plattformverantwortliche mit KI-Workloads
  • ML Engineers, Data Engineers, MLOps Engineers
  • Produktverantwortliche für KI-Funktionen
  • IT-Controlling, Finance und FinOps-Practitioner
  • Alle, die KI-Cloud-Kosten planbar steuern wollen, ohne Delivery zu blockieren
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