KI & Cloud Glossar

Verständliche Erklärungen zu den wichtigsten Begriffen aus KI-Transformation, Cloud-Architektur, Agile und Software-Entwicklung.

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AI Transformation: Der strategische Prozess, durch den ein Unternehmen KI-Technologien systematisch in Geschäftsprozesse integriert – von der Potenzialanalyse über Pilotprojekte bis zur unternehmensweiten Skalierung.
API-First: Entwicklungsansatz, bei dem APIs vor der Implementierung definiert werden (Contract-First). Ermöglicht parallele Entwicklung von Frontend und Backend und bessere Integration zwischen Services.
Agile Coach: Fachkraft, die Teams und Organisationen bei der Einführung und Verbesserung agiler Methoden begleitet. Kombiniert Methodenkompetenz (Scrum, Kanban) mit Coaching-Fähigkeiten für Kulturwandel.

CI/CD: Continuous Integration / Continuous Deployment: automatisierte Pipeline, die Code-Änderungen automatisch testet (CI) und in Produktionsumgebungen ausliefert (CD). Verkürzt Time-to-Market und reduziert Fehler.
Change Management: Strukturierter Ansatz zur Begleitung von Veränderungen in Organisationen. Bei KI-Projekten besonders wichtig: Mitarbeiter müssen neue Tools und Prozesse akzeptieren und nutzen wollen.
Cloud Migration: Prozess der Verlagerung von Anwendungen, Daten und IT-Infrastruktur in die Cloud. Strategien: Lift & Shift (1:1-Verschiebung), Replatforming (Anpassungen) oder Refactoring (Neuentwicklung).
Clean Architecture: Softwarearchitektur-Prinzip von Robert C. Martin. Klare Trennung in Schichten: Domain, Application, Infrastructure, Presentation. Ergebnis: testbarer, wartbarer Code mit geringer Kopplung.

DevOps: Kombination aus Development und Operations: Kultur, Praktiken und Tools, die Softwareentwicklung und IT-Betrieb vereinen. Ziel: häufigere, zuverlässigere Software-Releases durch Automatisierung und Zusammenarbeit.

Event-Driven Architecture: Architekturmuster, bei dem Services über Ereignisse (Events) kommunizieren. Lose Kopplung, hohe Skalierbarkeit. Implementiert über Message Broker wie Apache Kafka oder Azure Service Bus.

FinOps: Financial Operations für die Cloud: Praxis zur Optimierung von Cloud-Kosten. Kombiniert Technologie, Prozesse und Unternehmenskultur, um Cloud-Ausgaben transparent zu machen und zu reduzieren.

Kubernetes (K8s): Open-Source-Plattform zur Orchestrierung von Container-Anwendungen. Automatisiert Deployment, Skalierung und Verwaltung von Containern. Industriestandard für Cloud-native Anwendungen.
KI-Readiness Assessment: Strukturierte Analyse der Bereitschaft eines Unternehmens für KI. Bewertet Datenverfügbarkeit, IT-Infrastruktur, Prozessreife, Mitarbeiterkompetenz und strategische Ausrichtung.

LLM (Large Language Model): Ein KI-Modell, das auf riesigen Textmengen trainiert wurde und natürliche Sprache versteht und generiert. Bekannte Beispiele: GPT-4, Claude, Gemini. Grundlage für Chatbots, Code-Assistenten und Content-Generierung.

Multicloud: Nutzung von Cloud-Diensten mehrerer Anbieter (z.B. Azure + AWS + GCP) gleichzeitig. Vorteile: kein Vendor Lock-in, beste-der-Klasse-Dienste, höhere Ausfallsicherheit.
Microservices: Architekturansatz, bei dem eine Anwendung aus kleinen, unabhängigen Diensten besteht, die über APIs kommunizieren. Jeder Service kann separat entwickelt, deployed und skaliert werden.
MLOps: Machine Learning Operations: Praktiken zur Automatisierung und Überwachung von ML-Modellen in Produktion. Umfasst Modell-Training, -Deployment, -Monitoring und -Retraining.

Prompt Engineering: Die Kunst, Eingaben (Prompts) so zu formulieren, dass KI-Modelle präzise und nützliche Antworten liefern. Umfasst Techniken wie Chain-of-Thought, Few-Shot-Prompting und Rollenanweisungen.

RAG (Retrieval-Augmented Generation): Eine KI-Architektur, die ein LLM mit einer externen Wissensdatenbank kombiniert. Das Modell sucht relevante Dokumente und bezieht diese in seine Antwort ein – reduziert Halluzinationen und ermöglicht aktuelle Informationen.

Scrum: Agiles Framework für die Softwareentwicklung. Arbeit wird in Sprints (1-4 Wochen) aufgeteilt. Rollen: Product Owner, Scrum Master, Entwicklungsteam. Regelmäßige Meetings: Daily Standup, Sprint Review, Retrospektive.
SAFe (Scaled Agile Framework): Framework zur Skalierung agiler Methoden auf Unternehmensebene. Strukturiert Arbeit in Programme und Teams. Geeignet für Organisationen mit 50+ Entwicklern, die agil arbeiten möchten.
Strangler Fig Pattern: Migrationsmuster für Legacy-Anwendungen: Neue Funktionalität wird schrittweise als separate Services implementiert, die den Monolithen "umranken" und ersetzen. Kein riskantes Big-Bang-Rewrite.

Terraform: Infrastructure-as-Code-Tool von HashiCorp. Ermöglicht die deklarative Definition und Provisionierung von Cloud-Infrastruktur über mehrere Anbieter hinweg. Grundlage für wiederholbare, versionierte Infrastruktur.
Technical Debt: Kurzfristige Kompromisse in der Softwareentwicklung, die langfristig Mehraufwand erzeugen. Wie finanzielle Schulden: anfangs nützlich, wird aber mit "Zinsen" (Wartungsaufwand) zurückgezahlt.

Vector Database: Datenbanktyp, der Daten als hochdimensionale Vektoren speichert. Ermöglicht semantische Ähnlichkeitssuche – Grundlage für RAG-Systeme und KI-Anwendungen, die "ähnliche" Dokumente finden müssen.

Zero Trust Security: Sicherheitsmodell: kein Nutzer oder System erhält automatisch Vertrauen – egal ob intern oder extern. Jeder Zugriff wird kontinuierlich verifiziert. Wichtig für Cloud- und KI-Architekturen.