Azure-Deployment — Plattformerweiterung

Azure-Deployment
für Governed Quant-Workflows
und regulierte Teams

Nach dem Pilot kann Ihr Team von der von Nexqion verwalteten Umgebung zu einem vollständig kundeneigenen Azure-Tenant wechseln — derselbe governed Alpha Quant Agent Workflow läuft dann in Ihrer eigenen Infrastruktur, unter Ihren eigenen Kontrollen. Wenn Ihr Team eine sichere, kundeneigene Produktionsumgebung benötigt, entwerfen wir Landing Zone, Identität, Daten und Kontrollen auf Azure rund um Ihren Workflow.

Governed Hybrid-Architektur
Microsoft Azure
Aktuelle Landschaft
Azure Landing Zone
Governed Datenplattform
Modernisierte Anwendungen

Identitäts-, Netzwerk- und Policy-Kontrollen abgestimmt auf Azure-Governance.

Wo Azure passt

Was Azure Delivery rund um den Workflow ergänzt

Landing Zone und Kontroll-Baseline

  • Identitäts-, Netzwerk- und Policy-Guardrails vor dem Produktions-Rollout
  • Umgebungsstandards für Auditierbarkeit und operative Konsistenz
  • Kontroll-Mapping auf Ihr internes Governance-Modell

Workflow-ausgerichtete Datenplattform

  • Azure SQL / PostgreSQL und Blob Storage für Portfolio- und Benchmark-Daten
  • Private-Endpoint-Konnektivität und Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung
  • Monitoring- und Reliability-Kontrollen für analytische Workloads

Produktionsbetrieb und Hardening

  • Deployment von Workflow-Services, Integrationen und unterstützenden Runtimes
  • Integrationsmuster über Kernsysteme und APIs hinweg
  • CI/CD- und Runbook-Standards für stabile Operationen
Deployment-Pfad

Vier Schritte vom Workflow-Piloten zur kontrollierten Produktion

01

Umgebung bewerten

Daten-, Identitäts-, Netzwerk- und Kontroll-Baseline festlegen

02

Landing Zone entwerfen

Zielarchitektur und Governance-Modell rund um den Workflow definieren

03

Workflow-Stack deployen

Services, Integrationen und Validierung für die Produktion umsetzen

04

Betreiben und härten

Kosten, Zuverlässigkeit und Governance-Betrieb nach Go-live optimieren

Referenz-Implementierungen

Referenzmuster für Workflow-Deployment

Wir nutzen bewährte Azure-Referenzmuster und passen sie an Ihr Kontrollmodell, die Datensensitivität und die operativen Randbedingungen rund um den Workflow an.

Jede Implementierung wird auf Resilienz, Nachvollziehbarkeit und dauerhaft wartbare Betriebspraktiken ausgelegt.

Blueprint für Investment-Datenplattform

Azure SQL / PostgreSQL und Blob Storage für Portfolio- und Benchmark-Daten
Private-Endpoint-Konnektivität und Verschlüsselung im Ruhezustand und während der Übertragung
Geplante Ingestion und Monitoring für analytische Workloads

Blueprint für sichere KI-Workloads

Azure OpenAI und Orchestrierungs-Guardrails
Managed Identity und Policy-Enforcement
Retrieval-Architektur für Governed Wissenszugriff
Engagement-Formate

So startet Azure-Arbeit typischerweise rund um einen Workflow

3-5 Wochen

Assessment und Wellenplan

  • Prüfung von Technik- und Kontroll-Baseline
  • Priorisierung mit Abhängigkeits-Mapping
  • Ausführungsplan mit Zielergebnissen
Deployment besprechen
1 Domäne / 1 Welle

Pilot-Migration

  • Kontrollierte Migration für eine priorisierte Domäne
  • Validierung über Security, Reliability und Handover
  • Runbook- und Support-Modell für Skalierung
Deployment besprechen
Multi-Wave-Programm

Programm-Rollout

  • Wave-by-Wave-Umsetzung entlang der Geschäftsprioritäten
  • Standardisierte Kontrollen und Operating-Modell
  • Kontinuierliche Optimierung und Governance-Reporting
Deployment besprechen