# Machine Learning Operations (MLOps)

Kurzfassung: Backup- und DR-Kosten hängen an Lizenzen, Storage-Klassen, Retention und Egress. Ziel: das passende Lizenzmodell, effizientes Tiering/Lifecycle, klare Retention und laufendes Kosten-Monitoring.

# 1. Zweck & Zielbild

# 2. Voraussetzungen

# 3. Risiken / Backout

# 4. Umsetzung (Schritte)

  1. Lizenzwahl: Passendes Veeam-Modell (Sockets, VUL) je Wachstum/Hybrid; jährliche Review.
  2. Storage-Klassen/Tiering: Performance für aktuelle Points, Capacity/Archive für Alt-Daten; Object Lock/Immutability einkalkulieren.
  3. Retention/GFS: An Business/Compliance ausrichten, unnötig lange Aufbewahrungen vermeiden; GFS gezielt.
  4. Lifecycle/Offload: Cloud-Lifecycle (IA/Archive), BWLimit/Fenster; vermeiden von unnötigen Rehydrationen.
  5. Kostentransparenz: Tags/Kostenstellen, Reports (monatlich) mit Storage/Egress/License-Usage; Alerts bei Überschreitung.
  6. Optimierungen: Kompression/Dedupe (Artikel 798), Splitting von schlecht komprimierbaren Daten, Offsite-Frequenz anpassen.

# 5. Verify / Tests

# 6. Runbooks

# 7. Monitoring / Alerts

# 8. Governance