Google Cloud für KI-Projekte: Vertex AI, BigQuery & Co.

Es gibt drei große Cloud-Anbieter für KI: AWS, Azure, Google Cloud. Alle können KI. Aber Google Cloud hat für uns einen entscheidenden Vorteil: Alles funktioniert zusammen. Die Killer-Kombination: - Vertex AI für ML-Modelle und LLMs - BigQuery für Daten-Analyse - Cloud Functions / Cloud Run für Serverless Compute - Firestore / Cloud SQL für Datenbanken - Pub/Sub für Event-Driven Architecture - IAM für feingranulare Berechtigungen Und der wichtigste Punkt: BigQuery. Wenn deine Daten in BigQuery liegen, ist der Weg zu KI kurz. Vertex AI kann direkt auf BigQuery zugreifen. Keine komplexen Datenpipelines. Keine ETL-Jobs zwischen Systemen. Warum wir Google Cloud für KI-Projekte wählen: - 80% unserer Kunden haben schon Daten in BigQuery (oder sollten sie dort haben) - Vertex AI ist technisch exzellent - Die Integration zwischen Services ist nahtlos - Das Pricing ist transparent Wann andere Clouds besser sein können: - Enterprise bereits auf Azure standardisiert → Azure OpenAI - Starke AWS-Infrastruktur → SageMaker + Bedrock

Vertex AI ist Googles ML-Plattform. Was früher viele separate Produkte waren, ist jetzt ein kohärentes System. Was Vertex AI kann: 1. Eigene Modelle trainieren Custom ML-Modelle für eure spezifischen Use Cases. Tabular, Image, Text, Video. 2. LLMs nutzen Gemini, PaLM und andere Foundation Models. Direkt via API oder mit Fine-Tuning. 3. RAG (Retrieval Augmented Generation) Euer Wissen + LLM. Die Grounding-Funktion verbindet LLMs mit euren Daten. 4. Agent Builder No-Code/Low-Code Agents mit Tool-Access. Für schnelle Prototypen. 5. MLOps Pipelines, Versioning, Monitoring, A/B Testing. Alles was ihr für Production braucht. Typischer Use Case bei uns: Kunde hat Kundendaten in BigQuery. Wir bauen: 1. Feature Store in Vertex AI 2. Custom-Modell für Lead-Scoring 3. Deployment auf Endpoint 4. Prediction via Cloud Functions 5. Ergebnisse zurück in BigQuery Alles in einem Ökosystem. Keine Cross-Cloud-Komplexität.

BigQuery ist unser wichtigstes Tool. Warum? 1. SQL für alles Die Sprache die jeder kann. Analysten, Data Engineers, sogar manche Manager. Keine neue Sprache lernen. 2. Serverless Keine Cluster managen. Keine Skalierung planen. Es funktioniert einfach. 3. ML direkt in SQL ``sql CREATE MODEL my_model OPTIONS(model_type='logistic_reg') AS SELECT * FROM training_data; `` Machine Learning ohne Python. Für viele Use Cases völlig ausreichend. 4. Vector Search Seit 2024: Vector-Embeddings direkt in BigQuery. Semantic Search ohne separate Vector-Datenbank. 5. Integration mit allem - Direct Connect zu Looker Studio - Native Integration mit Vertex AI - Streaming Insert via Pub/Sub - Export überallhin Unser Tipp: Bringt eure Daten zuerst nach BigQuery. Dann plant die KI-Projekte. Die Hälfte der Probleme löst sich wenn die Daten schon im richtigen System sind.

Für KI-Anwendungen braucht ihr Compute. Google Cloud bietet zwei exzellente Serverless-Optionen. Cloud Functions Einzelne Funktionen die auf Events reagieren. Perfekt für: - Webhook-Handler - Daten-Processing-Trigger - Einfache API-Endpoints ``python @functions_framework.http def process_document(request): doc = request.json['document'] result = vertex_ai_model.predict(doc) return jsonify(result) `` Cloud Run Container die skalieren. Für: - Komplexere APIs - Langläufige Prozesse - Wenn Cloud Functions zu limitiert sind Wann was? - Einzelne Aktion auf Trigger → Cloud Functions - API mit mehreren Endpoints → Cloud Run - Container nötig (Custom Dependencies) → Cloud Run - Maximale Simplizität → Cloud Functions Kosten-Realität: Beide sind Pay-per-Use. Für typische KI-Workloads (Tausende Requests pro Tag): 10-50€/Monat. Unser Stack für KI-APIs: Cloud Run + FastAPI + Vertex AI SDK. Einfach, skalierbar, produktionsreif.

So sieht eine typische KI-Lösung auf Google Cloud aus: Layer 1: Daten - BigQuery als Data Warehouse - Cloud Storage für Dokumente/Bilder - Firestore für Application Data Layer 2: Processing - Dataflow für Batch-Processing - Cloud Functions für Event-Trigger - Pub/Sub für Messaging Layer 3: ML/AI - Vertex AI für Models und Predictions - Document AI für OCR - Natural Language API für Text-Analyse Layer 4: Application - Cloud Run für APIs - Firebase Hosting für Frontends - Cloud CDN für Performance Layer 5: Operations - Cloud Monitoring - Cloud Logging - Error Reporting Beispiel-Flow: Dokumenten-Verarbeitung 1. Dokument landet in Cloud Storage 2. Trigger → Cloud Function 3. Cloud Function ruft Document AI 4. Extrahierte Daten → BigQuery 5. Wenn nötig: Vertex AI für Classification 6. Ergebnis → Firestore 7. Frontend zeigt an Die Stärke: Jeder Service ist managed. Kein Ops-Team nötig. Fokus auf die Anwendung, nicht die Infrastruktur.

Cloud-Kosten können explodieren. So behaltet ihr die Kontrolle. Die teuersten Posten: 1. Vertex AI Predictions (GPU-Zeit) 2. BigQuery Queries (nach gescannten Daten) 3. Cloud Run (wenn immer warm) 4. Storage (wenn zu viel) Optimierungs-Tipps: BigQuery: - Partitioned Tables nutzen - Clustering für häufige Filter - Preview vor Query (Kosten schätzen) - Materialized Views für wiederkehrende Queries Vertex AI: - Batch Predictions statt Online wenn möglich - Kleinere Modelle wenn ausreichend - Auto-Scaling vernünftig konfigurieren Cloud Run: - Min Instances auf 0 wenn möglich - Concurrency hochsetzen - Memory/CPU nicht überdimensionieren Generell: - Budgets und Alerts setzen - Regelmäßig Cost Reports checken - Committed Use Discounts für vorhersagbare Workloads Typische Monatskosten: - Kleines KI-Projekt: 100-300€ - Mittleres Projekt: 500-2.000€ - Enterprise-Scale: 5.000-20.000€ Diese Zahlen sind Richtwerte. Stark abhängig von Use Case und Volumen.

Du willst starten? Hier ist der Weg. Schritt 1: GCP Projekt erstellen ``bash gcloud projects create my-ai-project gcloud config set project my-ai-project ` Schritt 2: APIs aktivieren `bash gcloud services enable \ aiplatform.googleapis.com \ bigquery.googleapis.com \ cloudfunctions.googleapis.com \ run.googleapis.com ` Schritt 3: Erste Vertex AI Nutzung `python from vertexai.generative_models import GenerativeModel model = GenerativeModel("gemini-pro") response = model.generate_content("Erkläre KI in einem Satz") print(response.text) `` Schritt 4: Mit BigQuery verbinden Daten importieren, Queries schreiben, erste Analysen machen. Schritt 5: Ersten Use Case bauen - Einfach starten - Cloud Function + Vertex AI - Ergebnis in BigQuery speichern Ressourcen: - Google Cloud Skills Boost (kostenlose Kurse) - Vertex AI Documentation - Cloud Run Quickstarts Oder: Wir machen das mit euch. Workshop, erstes Projekt aufsetzen, Wissen transferieren. Dann könnt ihr selbst weiter.