Hebel für die IT: Von gewachsenen Cloud-Silos zur geförderten Enterprise-CSP-Architektur

Durch die strukturierte Konsolidierung verteilter Cloud-Subscriptions in ein gemanagtes Cloud Solution Provider (CSP) Modell schaffen wir volle Kosten- und Governance-Kontrolle für KI-Workloads – und reduzieren die einmaligen Migrationskosten über Partner-Förderprogramme vollständig.

Die Herausforderung: Historisch gewachsene Cloud-Strukturen und hohe technische Komplexität

Viele dynamisch wachsende Technologieunternehmen und digitale Einheiten im Versicherungs- und Finanzumfeld starten ihre Cloud-Reise pragmatisch: Über initiale Förderprogramme (wie Microsoft Azure Sponsorships) oder einzelne Pay-As-You-Go (PAYG)-Subscriptions werden schnell erste Produkte, Datenstrecken und KI-Modelle aufgebaut.

Mit zunehmendem Wachstum stößt dieses Setup jedoch an kritische Grenzen. Unser Auftraggeber betrieb seine Infrastruktur verteilt über zwei Azure-Tenants und drei separate Subscriptions. Neben klassischen Infrastruktur-Komponenten (Virtual Machines, Storage Accounts, Virtual Networks) kamen hochmoderne KI-, Daten- und Sicherheitsdienste zum Einsatz – darunter Azure Machine Learning, Cognitive Services, PostgreSQL Flexible Server, Virtual Machine Scale Sets sowie Application Gateways inklusive Web Application Firewall (WAF).

Als das initiale Azure Sponsorship auslief, stand das Unternehmen vor drei zentralen Herausforderungen:

1. Fehlende zentrale Governance & Kostenkontrolle: Die Abrechnung und Rechteverwaltung über verschiedene PAYG- und Sponsorship-Subscriptions hinweg verhinderte ein transparentes FinOps-Management.

2. Hohe technische Migrationshürden: Eine Konsolidierung in eine neue Ziel-Subscription ist bei modernen Cloud-Architekturen kein einfacher „Per-Klick-Umzug“. Zahlreiche geschäftskritische Azure-Ressourcen – wie Application Gateways, Azure Machine Learning Workspaces, Compute Galleries, Data Collection Rules oder User Assigned Managed Identities – unterstützen seitens Microsoft keinen direkten Subscription-Move.

3. Risiko von Ausfallzeiten und gebrochenen Abhängigkeiten: Da sich bei einer Subscription-Migration sämtliche Resource-IDs ändern, drohten ohne präzise Planung Ausfälle bei CI/CD-Pipelines, internen Skripten, rollenbasierten Zugriffsrechten (RBAC) sowie Datenverluste bei Machine-Learning-Artefakten (Modellen, Datasets, Compute-Clustern).

Unser Ansatz: Präzises Architektur-Mapping, Re-Deployment und Partner-Funding

Um die Cloud-Landschaft ohne Betriebsunterbrechung in ein zukunftssicheres Setup zu überführen, kombinierten wir tiefgreifende Cloud-Architektur-Expertise mit den kaufmännischen Vorteilen unserer Cloud-Partnerschaften:

• 1. Detailliertes Discovery & Migrationsplanung:
  Vor dem ersten technischen Eingriff führten wir ein vollständiges Ressourcen-Assessment über alle drei Quell-Subscriptions durch. Wir klassifizierten sämtliche Komponenten in direkt migrierbare Ressourcen („Move As-Is“) und komplexe Ausnahmen, die ein gezieltes Re-Engineering erforderten. Darauf aufbauend entstand ein detaillierter Cutover-Plan inklusive klar definierter Wartungsfenster und Schutzmaßnahmen gegen bekannte Plattform-Risiken (wie mehrstündige Resource-Group-Locks).

• 2. Sauberes Re-Creation komplexer KI- und Netzwerk-Komponenten:
  Alle Dienste, die technisch keinen direkten Umzug erlauben, wurden in der neuen Ziel-Subscription präzise neu aufgebaut und konfiguriert. Dazu gehörten unter anderem das vollständige Re-Deployment der Application Gateways (inklusive SSL-Zertifikaten, Listenern, Backend Pools, Health Probes, Routing-Regeln und WAF-Konfiguration), der Neuaufbau der Azure Compute Galleries sowie die Neuanlage von Network Watchers und Monitoring-Alert-Regeln.

• 3. Nahtloser Übergang für Machine Learning & Security (RBAC):
  Für die Azure Machine Learning Workspaces koordinierten wir die Infrastruktur-Neuanlage mit dem strukturierten Export und Re-Import sämtlicher kundenkritischer KI-Artefakte (Notebooks, Trainingsdaten, Modelle und Environments). Zudem begleiteten wir die Neuzuweisung der User Assigned Managed Identities, Custom RBAC-Rollen auf Ressourcenebene sowie das Update aller geänderten Resource-IDs in den Automatisierungs- und Deployment-Skripten.

• 4. Kaufmännische Optimierung durch 100 % Migrations-Funding (AMMEP):
  Anstatt die Migration als reines Kostenprojekt zu betrachten, überführten wir die Infrastruktur in ein modernes CSP-Modell (Cloud Solution Provider). Durch unsere Aufstellung im Partner-Ökosystem konnten wir das Projekt über das Azure Migration and Modernization Engagement Program (AMMEP) vollständig gegenfinanzieren lassen: Die technischen Architektur- und Migrationsaufwände wurden für die Zielstruktur zu 100 % gefördert.

Ergebnisse und Mehrwert für den Auftraggeber

Durch die Kombination aus technischer Präzision und kaufmännischer Cloud-Strategie erzielte der Auftraggeber nachhaltige Vorteile:

• Kostenneutrale Migration: Dank der Nutzung offizieller Cloud-Partner-Fördermittel wurde der komplette Architektur- und Migrationsaufwand der Spezialisten vollständig rabattiert.

• Zukunftssichere KI- & Daten-Infrastruktur: Alle drei Subscriptions wurden erfolgreich konsolidiert. Die Machine-Learning- und Applikations-Workloads laufen stabil, sicher und performant in einer einheitlichen Enterprise-Umgebung.

• Volle Transparenz & FinOps-Bereitschaft: Mit dem Wechsel von unübersichtlichen PAYG-/Sponsorship-Strukturen in das CSP-Modell profitiert das Unternehmen von einer zentralisierten Abrechnung, planbaren Kosten und einer sauberen Governance-Basis für weiteres Wachstum.

• Minimierte Ausfallzeiten: Durch die Trennung von direkt verschiebbaren Ressourcen und geplanten Re-Deployments (inklusive WAF- und Identity-Nacharbeiten) verlief der Cutover kontrolliert und ohne Überraschungen im Produktivbetrieb.

Ihr Partner für Microsoft Azure & Google Cloud

Ob Sie aus Start-up-Sponsorships herauswachsen, verteilte Pay-As-You-Go-Konten in eine saubere Enterprise-Governance überführen oder komplexe KI- und Kernsysteme in die Cloud migrieren möchten: Als Partner für Microsoft Azure und Google Cloud begleiten wir Sie ganzheitlich. Wir verbinden tiefes technisches Verständnis für moderne Cloud- und KI-Architekturen mit einem klaren Blick auf Lizenzoptimierung, FinOps und maximale Ausschöpfung verfügbarer Förderprogramme.