Unternehmen, die KI-Modelle trainieren und bereitstellen, stoßen schnell an die Grenzen der festen GPU-Kapazität in ihren eigenen Rechenzentren. Ein vollständiger Umzug in die Public Cloud ist jedoch aus Kosten-, Datenresidenz- oder Leistungsgründen selten praktikabel. Die Auslagerung von KI-Workloads in die Cloud verspricht zwar elastische Rechenleistung, deckt aber Schwachstellen in der Infrastruktur von Rechenzentren, im WAN-Edge-Design und bei den Sicherheitskontrollen auf, die Scale-Out-Experimente in unvorhersehbare und schwer zu kontrollierende Architekturen verwandeln können.

Dieser Abschnitt konzentriert sich auf die Netzwerk- und Sicherheitsentscheidungen, die darüber entscheiden, ob KI-Cloud-Bursting kontrollierbar, leistungsstark und konform bleibt. Im Fokus steht die Frage, wie sich Leaf-Spine-Fabrics mit hoher Bandbreite für Cloud-Gateways optimieren lassen, wie WAN-Edge-Routing für variable KI-Datenverkehrsmuster gestaltet werden kann und wie die Cloud-Edge-Sicherheit für die Übertragung sensibler Modelle und Datensätze verbessert wird – anhand konkreter Designpfade anstatt produktbezogener Entscheidungen.