Ga naar inhoud

Cloud vs. On-Premise

Doel

Beslissingsraamwerk voor de keuze tussen cloud, on-premise of hybride infrastructuur voor uw AI-systeem.

Beslissingsraamwerk voor de keuze tussen cloud-ingebruikname, on-premise infrastructuur of een hybride aanpak. Gebruik dit in de Verkenning & Strategie-fase voordat architectuurkeuzes worden vastgelegd.


1. Beslissingsmatrix

Scoor elk criterium op basis van uw situatie: C = voordeel voor Cloud, O = voordeel voor On-Premise, = = neutraal.

Criterium Gewicht Uw situatie Richting
Datasouvereiniteit — data moet binnen NL/EU blijven Hoog C / O
Schaalbaarheid — volumes variëren sterk of zijn onbekend Hoog C / O
Time-to-market — snel prototype of pilot nodig Hoog C / O
Kostenzekerheid — voorspelbare maandelijkse kosten vereist Hoog C / O
Compliance — sector-regulering vereist volledige controle Hoog C / O
Latentie — real-time verwerking met \< 100 ms vereist Gemiddeld C / O
Bestaande infrastructuur — significante on-prem investering aanwezig Gemiddeld C / O
Onderhoudscapaciteit — intern team voor infra-beheer beschikbaar Gemiddeld C / O

Interpretatie

  • Overwegend C: cloud-first aanpak aanbevolen
  • Overwegend O: on-premise of private cloud aanbevolen
  • Gemengd: hybride architectuur overwegen

2. Beslissingsboom (5 vragen)

1. Verwerkt het systeem bijzondere categorieën persoonsgegevens (gezondheid, biometrie)?
   JA  → On-premise of private cloud sterk aanbevolen
   NEE → ga naar 2

2. Is de verwachte belasting onvoorspelbaar of seizoensgebonden (factor 10+ variatie)?
   JA  → Cloud aanbevolen (elastische schaalbaarheid)
   NEE → ga naar 3

3. Heeft de organisatie < 2 FTE beschikbaar voor infrastructuurbeheer?
   JA  → Cloud aanbevolen (managed services)
   NEE → ga naar 4

4. Vereist de sector volledige audit-controle over hardware en data-locatie?
   JA  → On-premise of private cloud vereist
   NEE → ga naar 5

5. Is time-to-market < 3 maanden voor een werkend systeem?
   JA  → Cloud aanbevolen
   NEE → beide opties vergelijkbaar; baseer op TCO

3. Cloud Ingebruikname

Aanbieders — Vergelijking

Aspect AWS Azure GCP
LLM/AI services Bedrock (Claude, Llama) Azure OpenAI, Copilot Vertex AI (Gemini)
EU data residency Frankfurt, Ireland West/North Europe Belgium, Netherlands
Compliance ISO 27001, SOC 2, NEN 7510 ISO 27001, SOC 2, NEN 7510 ISO 27001, SOC 2
Min. kosten (dev) Pay-per-use Pay-per-use Pay-per-use
MLOps platform SageMaker Azure ML Vertex AI

Kostenbeheersing in Cloud

Primaire kostenrijvers:

  1. Inferentie-API's — aantal tokens × prijs per token (LLM)
  2. Compute — GPU/CPU uren voor training of zware inferentie
  3. Opslag — vector stores, model artefacten, logs
  4. Netwerk — data transfer (vooral egress) en API-gateways

Kostenoptimalisatie: zie Kostenoptimalisatie voor concrete technieken.

Beveiligings-checklist Cloud

  • Data-residency geconfigureerd op EU-regio
  • Encryption at rest en in transit ingesteld
  • IAM met least-privilege geconfigureerd
  • VPC/private endpoint voor gevoelige services
  • Secrets management (geen credentials in code)
  • Logging en audit trail actief (CloudTrail / Azure Monitor / Cloud Audit)
  • Budget alerts ingesteld

4. On-Premise Ingebruikname

Infrastructuurvereisten

Component Minimaal (pilot) Productie
CPU 16 cores 32+ cores
RAM 64 GB 256 GB+
GPU Optioneel (CPU-inferentie) NVIDIA A100 / H100 voor grote modellen
Opslag 2 TB NVMe 20+ TB RAID
Netwerk 1 Gbps 10 Gbps
OS Ubuntu 22.04 LTS Ubuntu 22.04 LTS / RHEL

Software Stack (open source opties)

Laag Optie Licentie
Model serving Ollama, vLLM, TGI MIT / Apache 2.0
Orchestratie Kubernetes (k3s voor klein) Apache 2.0
MLOps MLflow, DVC Apache 2.0
Monitoring Prometheus + Grafana Apache 2.0
Vector store Qdrant, Weaviate, pgvector Apache 2.0 / BSD

TCO-berekening (vereenvoudigd)

CapEx (eenmalig):
  Hardware:            €_______
  Installatie/setup:   €_______

OpEx (jaarlijks):
  Energie:             €_______ /jaar
  Onderhoud/beheer:    €_______ /jaar  (1–2 FTE × tarief)
  Licenties:           €_______ /jaar

Vergelijk met Cloud:
  Verwachte cloud-kosten: €_______ /jaar
  Break-even punt:         _______ jaar

5. Hybride Architectuur

De meest voorkomende hybride patronen:

Patroon Beschrijving Wanneer
Dev cloud / Prod on-prem Ontwikkelen in cloud (flexibel), produceren on-prem (controle) Strenge productie-eisen, flexibele R&D
Data on-prem / Inferentie cloud Ruwe data blijft on-prem; anoniem/verwerkt naar cloud voor inferentie Data-souvereiniteit + schaalbaarheid
Multi-cloud Kritieke workloads op twee providers Vendor lock-in vermijden, hoge beschikbaarheid
Edge + cloud Real-time inferentie on-device; zware verwerking in cloud IoT, lage latentie, beperkte connectiviteit

6. Aanbevelingen per Organisatieprofiel

Profiel Aanbeveling
Verkenner (eerste pilot) Cloud-first: managed LLM API + SaaS tooling. Minimale infra-investering.
Bouwer (productiesystemen) Hybride: cloud voor dev/test, on-prem of private cloud voor productie-data.
Visionair (portfolio) Multi-cloud + on-prem voor kritieke systemen. Eigen Platform Enablement team.

Gerelateerde Modules