Niologic GmbH
In 3 Monaten zur Landing Zone in der Cloud: REWE startet skalierbares AI Training mit Google Cloud
Niologic baute für REWE die erste skalierbare KI-Architektur in der Google Cloud: Landing Zone, sichere VPN-Anbindung, Datenzugang und MLOps-Pipeline – umgesetzt in 3 Monaten, damit das interne AI-Team produktiv Modelle trainieren kann.
Kennzahlen auf einen Blick
Die kurze Projektlaufzeit belegt Tempo und Fokus; zugleich wurde Cloud-AI erstmals möglich gemacht.
REWE wollte Machine Learning jenseits des klassischen Data Warehouses möglich machen. Es fehlte jedoch die Cloud-Basis, über die das interne AI-Team skalierbar arbeiten und auf operative Daten zugreifen konnte. Eine produktionsreife Umgebung für Training, Serving und Betrieb von Modellen existierte nicht.
Was im Alltag bremste
- Keine Landing Zone in der Google Cloud für Governance, Sicherheit und Skalierung
- Keine sichere VPN-Anbindung zu Bestandssystemen und internen Datenbanken
- Kein validierter Stack (z. B. TensorFlow, TensorFlow Serving) für den produktiven Einsatz
- Keine MLOps-Pipeline für wiederholbares Training und Deployment
Spürbare Auswirkungen
- Langsame oder gar keine ML-Experimente außerhalb des DWH
- Risiko von Schatten-IT und Insellösungen ohne Sicherheit und Reproduzierbarkeit
- Fehlende Grundlage, um Modelle stabil zu betreiben und zu skalieren
Ziel war, das AI-Team von REWE schnell und sicher mit allen benötigten Daten und Werkzeugen in der Google Cloud arbeitsfähig zu machen. Konkret:
- Landing Zone in der Google Cloud für Sicherheit, Governance und Skalierung aufsetzen
- VPN-Anbindung zu den notwendigen Bestandssystemen und internen Datenbanken herstellen
- Transaktionsdaten für ML-Analysen und -Training bereitstellen
- TensorFlow und TensorFlow Serving gemeinsam mit Google AI qualifizieren
- Eine durchgängige MLOps-Pipeline für Training und Betrieb aufbauen
Erfolgsdefinition: Online-Verbindungen stehen, Transaktionsdaten sind nutzbar, das AI-Team kann Modelle in der Cloud skalierbar trainieren und betreiben.
Nach drei Monaten stand die Betriebsbasis für Machine Learning in der Google Cloud.
- Sichere Online-Verbindung zu den notwendigen REWE-Systemen per VPN
- Transaktionsdaten standen dem AI-Team zur Auswertung und zum Training bereit
- Vollständige MLOps-Pipeline für skalierbares Training und Deployment in der Cloud
- TensorFlow und TensorFlow Serving gemeinsam mit Google AI-Spezialisten (USA, Barcelona) qualifiziert
Damit entstand die erste skalierbare Cloud-Architektur für REWE – und erstmals die Möglichkeit, ML außerhalb des klassischen DWH sicher und reproduzierbar zu betreiben. Das AI-Team konnte Experimente schneller anstoßen, Modelle konsistent ausrollen und auf eine zukunftsfähige Governance- und Sicherheitsbasis aufsetzen.
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